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钱塘小甲子的博客

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Bokeh可视化笔记——x轴设为日期
Bokeh是一个很好用的可视化工具库,画出来的图还是不错滴。比如想画历史上所有合约的螺纹-热卷价差。
钱塘小甲子
2022-01-19
1.1K0
pyqt中QTableWidget里的下拉列表
有时候我们希望在QTableWidget的单元格中进行下拉列表的选择,就像excel里面这样。那么怎么设置呢?怎么实现读和写呢?特别是在pyqt中,在c++中,网上已经有很多例子了。
钱塘小甲子
2019-08-15
3.5K0
pyfolio教程3——create_interesting_times_tear_sheet
      我们有时候对一些时间段特别的关注,比如911、互联网泡沫、外星人入侵什么的。在pyfolio中,有一个interesting times tear sheet,其实就是把某些特殊的时间段放大了给大家看看。
钱塘小甲子
2019-03-29
1.2K0
pandas的Groupby加速
在平时的金融数据处理中,模型构建中,经常会用到pandas的groupby。之前的一篇文章中也讲述过groupby的作用:
钱塘小甲子
2019-03-04
3.8K0
利用Python数据处理进行公交车到站时间预测(一)
id  int  id编号 type  int   41表示站间数据,42中间站进出数据 43始末站进出数据 route_id int  线路ID号,10454,10069,120881 bus_id  varchar  车辆编号 station_id varchar  站点编号 lon  decimal  经度 lat  decimal   纬度 speed  decimal  速度 direction decimal  方向 gpsflag  int  gps状态  0有效,1无效 updownflag int  上下行,0上行,1下行 inoutflag int  进出站,0进站,1出站 runningflag int  运营状态,0正常运营,1停止运营 onlineflag int  在线状态,0正常状态,1不在线 create_time timestamp  gps时间
钱塘小甲子
2019-01-29
1.4K0
python从SUMO中获取车辆平均行驶时间
在SUMO的帮助文档中的simulation output中有如下说明。SUMO提供用来记录车辆trip信息的文件。
钱塘小甲子
2019-01-29
3.1K0
python与BeautifulSouop计算SUMO仿真的到达速率
到达速率就是外部车辆进入优化路网在单位时间内的流量,每个进入的lane有不同的到达速率。
钱塘小甲子
2019-01-29
5210
从SUMO的输出文件中获得队列转移矩阵
本次我们利用SUMO的dump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵(lane change rate matrix)。这一矩阵在优化中有着很重要的地位。
钱塘小甲子
2019-01-29
1.9K0
sjtuLib爬虫(一)
前段时间想看一本《天才在左,疯子在右》的书,到图书馆网站一看,发现被预约了十次之多,只能说当时我就醉了。
钱塘小甲子
2019-01-29
5080
Anaconda使用入门
开始接触数据挖掘和机器学习的东西,选定在Python上做。有一本书《利用Python进行数据分析》,书中用的最主要的包就是numpy和pandas,找这两个包的时候,发现了Anaconda这样一个科学数据分析平台,当然也可以用来做别的事情啦。只是集成了numpy,pandas等包,用起来特别方便。
钱塘小甲子
2019-01-29
5130
深入浅出Python装饰器
python有一种机制,叫做装饰器。顾名思义,就是在你写的函数运行之前做一点装饰。
钱塘小甲子
2019-01-29
5060
python的一些细节(1)
如此,则参数x的默认值是5,当条用的时候没有定义x的值,程序就会默认为5.
钱塘小甲子
2019-01-29
3810
python的拉链(zip)
我们把list当做列向量来看就很好理解了,zip就是拉链,把一件挂着的衣服拉起来。这就是zip的功能。所以
钱塘小甲子
2019-01-29
8360
最大信息系数(MIC)
MIC(Maximal information coefficient)一个很神奇的东西,源自于2011年发在sicence上的一个论文。
钱塘小甲子
2019-01-29
3.9K1
sjtuLib爬虫(二)----sjtuLib爬虫之建立Scrapy框架
还是爬交大图书馆的数据,不过这次我们用Scrapy的开源爬虫框架。上次我们在Anaconda平台下安装了Scrapy,这回就可以开始用啦。
钱塘小甲子
2019-01-29
3480
公交车到站预测1----python处理csv文件
之前处理csv一直用pandas,今天发现,pandas虽然强大,但是灵活度少了很多,有时候想实现一些简单的功能可能要花很大的代价。大道至简,返璞归真。就像这几天用excel一样,利用简单的规则就可以完成很多任务,不必要动不动就用vba去处理,吃力不讨好。有时候要跳出这样的逻辑陷阱,简单的或者就是最好的。
钱塘小甲子
2019-01-29
6620
Tushare与Mysql在python下的演义
        首先给大家介绍的是一个很强大的财经数据接口库,是专门为python准备的哦。不过唯一的缺点是有比较大的数据缺失,这个库就是Tushare财经数据接口,官网如下:
钱塘小甲子
2019-01-29
1.6K0
python中,list转str
      在python中,经常会有需要把list转成一个字符串的情况。比如['you','are','freak']。怎么把它变成“you are freak”呢?
钱塘小甲子
2019-01-29
1.2K0
vn.py源码解读(一、环境配置与回测初试)
        近来忙于毕业找工作,也不知道能不能继续在量化界混了。周末比较闲,抽空研究了一下vn.py。有人说,为什么学那么多的回测平台呀。其实我个人觉得,做cta的话,两个回测平台还是要的,这样,当你的策略出现和你预计不符,而你有无法在代码逻辑层面找到问题的时候,你就可以用另外一个平台试一下,来看看到底是你的策略本身就不行,还是你的代码有着当前水平无法察觉的问题,甚至,可能回测平台本身存在一个bug。所以笔者之前学习的backtrader和pyalgotrade的目的就是这个,但是后续对于pyalgotrade没怎么用。前段时间看到vn.py和某Q开头的开源项目在网上开战,刚入门python的小朋友可能还不知道他们争论的是什么。
钱塘小甲子
2019-01-28
2.2K0
python的numba加速
        之前笔者写过一个pypy的加速方法,可以参阅笔者之前的文章:http://blog.csdn.net/qtlyx/article/details/78078636
钱塘小甲子
2019-01-28
1.1K0
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