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摘要: 将多个样本按照大小排序,取中间位置的元素。 若样本数量为奇数,中位数为最中间的元素 1 2000 3000 4000 10000000 若样本数量为偶数,中位数为最中间的两个元素的平均值 1 2000 3000 4000 5000 10000000 案例:分析中位数的算法,测试numpy提供的中位数 阅读全文
posted @ 2019-09-04 13:36 maplethefox 阅读(453) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最值 np.max() np.min() np.ptp(): 返回一个数组中最大值/最小值/极差 np.argmax() np.argmin(): 返回一个数组中最大/最小元素的下标 np.maximum() np.minimum(): 将两个同维数组中对应元素中最大/最小元素构成一个新的数组 案例 阅读全文
posted @ 2019-09-04 12:58 maplethefox 阅读(532) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 算数平均值 S = [s1, s2, ..., sn] 样本中的每个值都是真值与误差的和。 算数平均值:m = (s1 + s2 + ... + sn) / n 算数平均值表示对真值的无偏估计。 np.mean(array)array.mean() 案例:计算收盘价的算术平均值。 加权平均值 样本: 阅读全文
posted @ 2019-09-04 10:06 maplethefox 阅读(1915) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 绘制K线图 案例:使用matplotlib绘制K线图 绘制dates与收盘价的折线图: 绘制每一天的蜡烛图: 阅读全文
posted @ 2019-09-04 09:51 maplethefox 阅读(832) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 索引目录 1.基础/数组 2.绘图 3.加载文件 4.绘制K线图 5.算数平均值/加权平均值 6.最值 7.中位数 8.标准差 9.时间数据处理/数组的轴向汇总 10.移动均线 11.卷积 12.布林带 13.线性模型 14.线性拟合 15.协方差/相关矩阵/相关系数 16.多项式拟合 17.数据平 阅读全文
posted @ 2019-09-03 19:07 maplethefox 阅读(864) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 加载文件 numpy提供了函数用于加载逻辑上可被解释为二维数组的文本文件,格式如下: 调用numpy.loadtxt()函数可以直接读取该文件并且获取ndarray数组对象: 案例:读取aapl.csv文件,得到文件中的信息: 1.绘制dates与收盘价的折线图: 阅读全文
posted @ 2019-09-03 17:51 maplethefox 阅读(343) 评论(0) 推荐(0)
摘要: matplotlib概述 matplotlib是python的一个绘图库。使用它可以很方便的绘制出版质量级别的图形。 matplotlib基本功能 (一)基本绘图 (在二维平面坐标系中绘制连续的线) 1.设置线型、线宽和颜色 (1)绘画折线图,水平线/垂直线 (2)画一条正弦曲线,余弦曲线 2.设置 阅读全文
posted @ 2019-09-02 20:12 maplethefox 阅读(1413) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 常用操作如下: 1. git clone 克隆远程代码到本地; 2. git status 查看本地仓库状态,是否有修改未添加或者未提交; 3. git add . 添加到暂存区; 4. git commit 把暂存区内容提交到当前分支; 5. git diff 版本比较,默认为工作区和当前分支版本 阅读全文
posted @ 2019-08-31 18:09 maplethefox 阅读(160) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、简述面向对象中__new__和__init__区别 __init__是初始化方法,创建对象后,就立刻被默认调用了,可接收参数. 1、__new__至少要有一个参数cls,代表当前类,此参数在实例化时由Python解释器自动识别 2、__new__必须要有返回值,返回实例化出来的实例,这点在自己实 阅读全文
posted @ 2019-08-31 14:54 maplethefox 阅读(276) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 字符串处理 - ${变量名 替换符号 匹配条件} 从左向右删除 从右向左删除 案例 练习批量修改文件名 : 把当前目录下的.txt文件全部改为.doc文件 shell磨练 1、依次提示用户输入3个整数,脚本根据数字大小依次排序输出 3个数字 2、编写脚本,实现人机<石头,剪刀,布>游戏 shell代 阅读全文
posted @ 2019-08-31 13:32 maplethefox 阅读(286) 评论(0) 推荐(0)
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