摘要: > data=read.csv('F:/R语言工作空间/pca/data.csv') #数据的导入> > ls(data) #ls()函数列出所有变量 [1] "X" "不良贷款率" "存贷款比率" "存款增长率" "贷款增长率" "流动比率" "收入利润率" [8] "资本充足率" "资本利润率" 阅读全文
posted @ 2018-05-20 17:49 Jin_liang 阅读(68370) 评论(4) 推荐(1) 编辑
摘要: 一.基本数据类型 1.整形 2.浮点型 b.as_integer_ratio() Out[81]: (1, 4) import decimal from decimal import Decimal decimal.getcontext() Out[82]: Context(prec=8, roun 阅读全文
posted @ 2018-05-16 15:44 Jin_liang 阅读(885) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.基于不付息的欧式期权看涨BSM公式 假定股票服从下列微分方程: 期权定价公式: 二.蒙特卡洛模拟 7.124219040864565 0.0 阅读全文
posted @ 2018-05-16 15:20 Jin_liang 阅读(8708) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.1.创建DataFrame Out[6]: numa 10b 20c 30d 40 1.2 标签和索引 1.2.1行和列的标签 1.2..2 索引 ix可以索引某特定的行,也可以以列表的形式去索引 1.2.3 切片 1.2.4 apply函数 将lambda函数应用到每一个数值 1.3 维度的扩 阅读全文
posted @ 2018-05-11 11:33 Jin_liang 阅读(1253) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: matplotlib 库( http://www.matp1otlìb.org )的基本可视化功能。 主要是2-D绘图、金融绘图和3-D绘图 一.2-D绘图 1.1一维数据集 其实,不需要输入x参数也可以绘图,因为plot 会注意到何时传递了ndarray 对象。在这种情况下,没有必要提供x 值的" 阅读全文
posted @ 2018-05-10 11:15 Jin_liang 阅读(4178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Seaborn的分类图分为三类,将分类变量每个级别的每个观察结果显示出来,显示每个观察分布的抽象表示,以及应用统计估计显示的权重趋势和置信区间: 第一个包括函数swarmplot()和stripplot() 第二个包括函数boxplot()和violinplot() 第三个包括函数barplot() 阅读全文
posted @ 2018-05-09 00:09 Jin_liang 阅读(14375) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 一.综述 Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,图像也更加美观,本文基于seaborn官方API还有自己的一些理解。 1.1.样式控制:axes_style() and set_style() seaborn提供了5个主题: darkgri 阅读全文
posted @ 2018-05-08 16:05 Jin_liang 阅读(9717) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基本语法:for (name in expr_1) expr_2 实例操作: 1.构造矩阵 2.利用循序进行单位根检验 阅读全文
posted @ 2018-04-23 23:44 Jin_liang 阅读(41015) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.基本语法 [表达式 for 变量 in 列表] 或者 : [表达式 for 变量 in 列表 if 条件] 2.示例 生成列表 生成字典 每天一点小技巧,每天一点进步。 阅读全文
posted @ 2018-04-18 17:25 Jin_liang 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简 洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成,不依赖于外部库。SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散 数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能 正如你看 阅读全文
posted @ 2018-04-17 23:27 Jin_liang 阅读(8895) 评论(0) 推荐(0) 编辑