摘要：
摘要：先汇总相关股票价格，然后有选择地对其分类，再计算移动均线、布林线等。 一、汇总数据 汇总整个交易周中从周一到周五的所有数据（包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价，成交量等），由于我们的数据是从2020年8月24日开始导出，数据多达420条，先截取部分时间段的数据，不妨先读取开始20个交易日 阅读全文
摘要：
摘要：本篇我们将以分析历史股价为例，介绍怎样从文件中载入数据，以及怎样使用NumPy的基本数学和统计分析函数、学习读写文件的方法，并尝试函数式编程和NumPy线性代数运算，来学习NumPy的常用函数。 一、文件读入 ：读写文件是数据分析的一项基本技能 CSV（Comma-Separated Valu 阅读全文
摘要：
Anaconda 是一个跨平台的版本，通过命令行来管理安装包。进行大规模数据处理、预测分析和科学计算。它包括近 200 个工具包，大数据处理需要用到的常见包有 NumPy 、 SciPy 、 pandas 、 IPython 、 Matplotlib 、 Scikit-learn 、gensim、n 阅读全文
摘要：
摘要：简单修改、增加部分页面，了解django开发的过程。（Python 3.9.12，django 4.0.4 ） 接前篇，通过命令: django-admin startproject myWebSite 创立了新的站点，cd myWebSite进入到站点根目录，并用命令python manag 阅读全文
摘要：
摘要：主要介绍用Anaconda搭建虚拟环境并创建Django项目的方法。（Python 3.9.12，django 4.0.4 ） 一、创建虚拟环境、安装django （1）打开cmd命令窗口或直接打开anaconda prompt窗口 （2）创建虚拟环境 conda create -n djan 阅读全文
摘要：
除了从文件加载数据，另一个数据源是互联网，互联网每天产生各种不同的数据，可以用各种各样的方式从互联网加载数据。 一、了解 Web API Web 应用编程接口（API）自动请求网站的特定信息，再对这些信息进行可视化。每次运行，都会获取最新的数据来生成可视化，因此即便网络上的数据瞬息万变，它呈现的信息 阅读全文
摘要：
前几篇都是手动录入或随机函数产生的数据。实际有许多类型的文件，以及许多方法，用它们从文件中提取数据来图形化。 比如之前python基础(12)介绍打开文件的方式，可直接读取文件中的数据，扩大了我们的数据来源。下面详细介绍从文件中加载数据。 一、使用内置的 csv 模块加载CSV文件 CSV文件是一种 阅读全文
摘要：
饼图常用于统计学模块，画饼图用到的方法为：pie( ) 一、pie()函数用来绘制饼图 pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance= 阅读全文
摘要：
摘要：先介绍条形图直方图，然后用随机数生成一系列数据，保存到列表中，最后统计出相关随机数据的概率并展示 前述介绍了由点进行划线形成的拆线图和散点形成的曲线图，连点成线，主要用到了matplotlib中的plot()和scatter()这个函数，但在实际生活工作中，不仅有折线图，还经常会出现月份经济数 阅读全文
摘要：
鉴于上一篇中最后三个问题： 1、上述程序是否能进行优化（比如功能相同的） 2、创建三个3个实例，用了3个语句，能否建一个函数，只输入一个数n，就自动创建n个实例？同时，每个实例的num_times随机，(n比较大时，num_times应该比较小) 3、当实现上述功能后，程序运行，只输入一个参数（创建 阅读全文