随笔分类 - Python
Life is short, use Python.
摘要：一天的光滑数据 sub = [199.68, 187.16, 173.97, 159.85, 146.92, 135.29, 125.04, 114.86, 105.85, 97.93, 90.6, 84.19, 78.37, 72.85, 68.93, 66.59, 62.19, 58.59, 5
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摘要：思路 1. 对原始数据一阶求导，得到一阶导数数组。 2. 对一阶导数数组求标准差。导数的标准差提供了导数值的波动性，标准差越小，曲线越平滑。 平滑曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import
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摘要：原始数据 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager fname="/usr/local/python3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/f
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摘要：构造时序数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 period = 128 num_cycles = 5 total_length = period * num_cycles # 生成周期性信号（正弦波形） np.ran
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摘要：基于asciichartpy import asciichartpy data = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1] chart = asciichartpy.plot(data) print(chart) 基于sparklines import sparklines data
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摘要：1 记录函数执行耗时 1 def timeToRunWithParams(level, param_idx_lst): 2 def inner(func): 3 def wrapper(*args, **kwargs): 4 s_date = datetime.datetime.now() 5 re
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摘要：量化曲线的波动情况，即如何判断曲线是否平滑？ # 求导，统计数据波动的次数，跟阈值作比较 def is_fluctuating(series): ets = series[-1][0] raw = [item[1] for item in series if item[0] >= (ets - 86
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摘要：思路： - 取最近两个周期的数据分别做z-score标准化，然后对结果做差，最后在对结果求标准差。 - 比较标准差和1，小于1则是周期性数据。 原始数据 假设周期性是1天，有一条曲线，包含最近两天的时序数据。 import numpy as np import pandas as pd import
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摘要：Suppressing Stan optimizer printing in Python 1 # from https://stackoverflow.com/questions/11130156/suppress-stdout-stderr-print-from-python-functions
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摘要：今天发现这本书不错： Python Cookbook 3rd Edition Documentation 记下来，后面抽时间学习学习。 学习是一个不断锐化的过程，切忌故步自封。 路漫漫其哀思不断，吾将上下而求索。 2019-09-26@Beijing
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摘要：问题一：一个文件含有5亿行，每行是一个随机整数，需要对该文件所有整数排序。 分治（Divide&Conquer），参考大数据算法：对5亿数据进行排序 对这个一个500000000行的 total.txt 进行排序，该文件大小 4.6G。 每读10000行就排序并写入到一个新的子文件里（这里使用的是快
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摘要：二分查找 lst = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19] def binary_search(lst,item): low = 0 high = len(lst)-1 while low <=
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摘要：ModelForm组件的简单使用 models.py forms.py views.py register.html
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摘要：一、股票数据分析 1. 获取茅台股票数据并存储到本地csv文件 1 Signature: 2 ts.get_k_data( 3 code=None, 4 start='', 5 end='', 6 ktype='D', 7 autype='qfq', 8 index=False, 9 retry_c
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摘要：Numpy 【数组切片】 【布尔值索引】找出数据中大于5的元素 【布尔值索引】 - 找出数组中大于5的偶数元素 - 找出数组中大于5的书 或 偶数 【花式索引（索引位置无规律）】 【数值取整问题】 numpy.modf()：把整数和小数分开 numpy.nan numpy.inf numpy.max
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摘要：参考1：http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/matplotlib/ 参考2：https://matplotlib.org/api/artist_api.html
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摘要：今天使用 numpy.true_divide 发现个有趣的事情， 下面的代码18、19行如果去掉，就会报下面的 RuntimeWarning RuntimeWarning 加上对除数是否为0的判断就可以了，是不是说明numpy有一个自动检查的过程？
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摘要：折线图示例 画布和子图 柱状图 饼状图 Matplotlib画正弦余弦曲线 K线图 1 pip3.6 install https://github.com/matplotlib/mpl_finance/archive/master.zip 2 3 from mpl_finance import ca
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摘要：numpy基础 定义array array基本运算 卷积运算 random常用操作 array索引 迭代array 合并array 分割array Numpy.copy() Numpy其他 numpy参考：http://pda.readthedocs.io/en/latest/chp4.html P
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摘要：简单移动平均(sma) def moving_average(f_t): if type(f_t) is not np.ndarray: raise TypeError\ ('Expected one dimensional numpy array.') if f_t.shape[1] != 1:
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