大家好,欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块,Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能,高效率,高水平的数据分析库。
作者:Patrick Triest 编译:Katherine Hou、林海、Shan LIU、高宁、Yawei 比特币市场到底是如何运作的?数字加密货币(cryptocurrency)跌宕起伏的原因是什么?不同的山寨币(altcoins)市场之间是紧密联系还是各自为营?我们该如何预测接下来将发生什么? 关于数字加密货币(如:比特币和以太坊)的文章铺天盖地,数百个自诩专家的作者各自发表着他们对比特币未来的猜想。而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如何
帮助 这篇文章的目的是简单介绍“如何用Python来分析数字加密货币”。我们将用简单的Python代码来检索、分析和可视化不同的数字货币数据。在这个过程中,我们将揭示一个有趣的趋势:这些不稳定的市场是
将价格动态转换为收益(2),用几何时间序列(4)计算期望收益(3),而不是算术平均(收益率的波动越大,算术平均和几何平均之间的差异越大)。
选自towardsdatascience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Jane W、蒋思源 作为探索时间序列的第一步,Python 中的加法模型是必经之路。本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。加法模型可以快速构建与部署,并解释和预测不确定性,是我们进一步采用LSTM等深度模型进行建模的基础。 时间序列是我们日常生活中最常见的数据类型之一。金融产品价格、天气、家庭能源使用量、甚至体重都具有变化规律。几乎每个数据科学
作者:Patrick Triest 编译:Katherine Hou、林海、Shan LIU、高宁、Yawei 比特币市场到底是如何运作的?数字加密货币(cryptocurrency)跌宕起伏的原因是什么?不同的山寨币(altcoins)市场之间是紧密联系还是各自为营?我们该如何预测接下来将发生什么? 关于数字加密货币(如:比特币和以太坊)的文章铺天盖地,数百个自诩专家的作者各自发表着他们对比特币未来的猜想。而用来支持他们观点的这些分析中强有力的数据和统计学基础却乏善可陈。 这篇文章的目的是简单介绍“如
学习机器学习是一个不断探索和实验的过程,因此,本文将主要介绍常见的开源数据集,便于学习和实验各种机器学习算法!
作者:林骏翔 想做数据,首先从获取数据开始。但是对于需要获取什么数据,数据可以干什么,很多人还是一头雾水,知乎达人林骏翔给出了参考。 题主问了有什么网站,能用来做什么。我给出几个API网站吧,做APP用的可能比较多,不过也可以用在日常生活中。 一、生活服务 手机话费充值。 天气查询。 快递查询。 健康食谱。 查医院。 水电煤缴费。 电影大全。 谜语、歇后语、脑筋急转弯。 音乐搜索。 健康知识。 百度糯米、团购等信息。 彩票开奖 以上接口都来自网站:http://www.apix.cn/services/
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时,CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们,为后续的整理和分析做准备呢?本文为你一步步展示过程,你自己也可以动手实践。 📷 需求 人工智能的算法再精妙,离开数据也是“巧妇难为无米之炊”。 📷 数据是宝贵的,开放数据尤其珍贵。无论是公众号、微博还是朋友圈里,许多人一听见“开放数据”、“数据资源”、“数据链接”这些关键词就兴奋不已。 好不容易拿到了梦寐以求的数据链接,你会发现下载下来的这些数据,可能有各种稀奇古怪的格式。 最常见的,是以下
我们通常使用股市的一手数据来创建一个策略模型,预测下一时刻价格的多少、走势的判断或其他。 今天,我们想结合多样的市场条件(波动性,交易量,价格变化等等)和结合隐马尔科夫(HMM)来构建我们的交易策略。
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法,可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson(1999)关于商业周期的章节,但也介绍了一些较新的方法,例如汉密尔顿(2018)替代HP滤波器,小波滤波和经验模式分解。
不管是否是经济达人,数据科学都是一种帮你了解一支股票的高效方式。本文作者把数据科学和机器学习技术应用到金融领域中,向你展示如何通过数据分析的方式驰骋股市,搭建自己的金融模型!
有时候导入本地模块或者py文件时,下方会出现红色的波浪线,但不影响程序的正常运行,但是在查看源函数文件时,会出现问题
1、合约交易是指买卖双方对约定未来某个时间按指定价格接收一定数量的某种资产的协议进行交易。合约交易的买卖对象是由交易所统一制定的标准化合约,交易所规定了其商品种类,交易时间,数量等标准化信息。合约代表了买卖双方所拥有的权利和义务。
我们想展示一个简单的分配策略,希望表明,利用数据科学和定量金融学基本知识,超越基准。当然,没有永远的圣杯。
如果是一位尚未尝试过数据科学项目的初学者,那么从“没有经验”的起点到称为“专家”的非常理想的目的地的可能过渡只不过是数据集。
从上述的报错信息,分析是是没有找到对应的模块。于是,进入到flask_uploads.py文件查看一下
人工智能风头正盛,无论你是支持还是怀疑,AI对这个时代的影响都已逐渐渗透到各行各业当中,哪怕身处非互联网行业,也能感受到AI的滚滚浪潮。
经济时间序列的分析通常需要提取其周期性成分。这篇文章介绍了一些方法,可用于将时间序列分解为它们的不同部分。它基于《宏观经济学手册》中Stock和Watson(1999)关于商业周期的章节,但也介绍了一些较新的方法,例如汉密尔顿(2018)替代HP滤波器,小波滤波和经验模态分解。
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时,CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们,为后续的整理和分析做准备呢?本文为你一步步展示过程,你自己也可以动手实践。
现有以下包newmsg,包里由两个模块,分别是sendmsg.py、recvmsg.py文件。在包的上级文件夹里,有一个test.py文件,目标是在test.py文件里引入newmsg的两个模块。
除了使用系统提供的内置模块以外,我们还能自己写一个模块供自己的程序使用。一个.py文件就是一个模块,所以,自定义模块很简单,基本上相当于创建一个.py文件。但是,需要注意的是,如果一个.py文件要作为一个模块被别的代码使用,这个.py文件的名字一定要遵守标识符的命名规则。
哈里马科维茨对金融和经济学的世界的贡献是怎么强调都不过分的。凭借其于 1952年发表的开创性论文“资产组合选择”,他被广泛的视作现代资产组合理论(MPT)的开拓者。最终在1990年,基于对这一领域的巨大贡献,他获得了诺贝尔经济学奖。
不管是在学习还是工作过程中,人都会犯错。虽然Python的语法简单、灵活,但也一样存在一些不小的坑,一不小心,初学者和资深Python程序员都有可能会栽跟头。本文为大家分享了10大常见错误,需要的朋友
本文由马哥教育Python自动化实战班4期学员推荐,转载自简书,作者为EarlGrey,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 不管是在学习还是工作过程中,人都会犯错。虽然Python的语法简单、灵活,但也一样存在一些不小的坑,一不小心,初学者和资深Python程序员都有可能会栽跟头。本文是Toptal网站的程序员梳理的10大常见错误,非常有参考意义。大家在开发过程中需要格外注意。 常见错误1:错误地将表达式作为函数的默认参数 ---- 在Python中,我们可以为函数的
首先先准备两个模块,md_01_测试模块1和 md_02_测试模块2,然后在demo文件中导入模块并使用工具。
虽然这些模型可以证明具有高度的准确性,但它们有一个主要缺点 - 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化。让我们看看我们如何使用称为卡尔曼滤波器的模型来解决这个问题。
1.多进程中创建的子进程会将主进程中所有的资源数据拷贝一份,包括GIL锁,每个进程中只有一个主线程,那么就不会存在线程之间的资源竞争问题了。
新建ts项目导入react 出错,发现了allowSyntheticDefaultImports属性。
来源:编程派 不管是在学习还是工作过程中,人都会犯错。虽然Python的语法简单、灵活,但也一样存在一些不小的坑,一不小心,初学者和资深Python程序员都有可能会栽跟头。本文是Toptal网站的
我们可以设计两种模型。 1、一个更复杂的模型(更多的隐含层) 2、一个可以识别更多输入信息数据源的模型。 虽然很容易把注意力放在第一个模型上,但garbage-in-garbage-out的原则依然存
本文将介绍深入解读利用Python语言解析XML文件的几种方式,并以笔者推荐使用的ElementTree模块为例,演示具体使用方法和场景。文中所使用的Python版本为2.7。 在XML解析方面,Py
数据可视化项目的良好数据集是公开发布数据的新闻网站,他们通常会提供清理过的数据,并且已经有了可以复制或改进的图表,我们既可以从这些图表中找寻灵感,也可以对这些图表直接进行二次改进
注意 如果 两个模块,存在 同名的函数,那么 后导入模块的函数,会 覆盖掉先导入的函数
使用as指定模块的别名 如果模块的名字太长,可以使用as指定模块的名称,以便在代码中的使用;语法如下:
我们首先导入了math模块,然后利用math模块中的sqrt函数计算了4的平方根。让我们再细致一点来看待这个问题。 我在之前提到过,其实import也是执行了一个赋值操作,它把我们需要导入的目标模块对象赋值给了对应的变量名,例如上例就是把math模块对象赋值给了math这个变量名,然后math所指向的模块对象中的内容(函数、最外层的变量)都可以认为是math这个对象的属性(方法),所以我们可以用object.attr的形式来访问。
有时候,我们可能想要从Python运行Excel VBA宏,特别是当想要运行已有的Excel宏时,这很有用——甚至可以在不打开Excel文件的情况下执行这些VBA宏。
如果批量导入的数据就是几十条到一两百条的数据量的话;而且每条数据导入时,所做的业务不是特别耗时的话,可以采用同步导入方案。该方案只需一个接口,该接口的主要功能是上传Execl电子表格数据,然后解析Execl电子表格里的数据,进行业务操作,导入到数据库里即可。
🐯 嗨,猫头虎博主在此!今天我们将探索2019年8月21日发布的Go生态系列文章的第二部分,专注于迁移到Go模块。Go模块是Go 1.11中引入的官方依赖管理解决方案,本文将详细介绍如何将项目转换为模块。无论您是初次接触Go模块还是寻求深入理解,这篇文章都将为您提供宝贵的洞见。🔍
众所周知,Python模块导入的查找路径可以通过sys.path查看,我看了一下:
相信很多小伙伴在做数据分析或者可视化的时候,经常会遇到——方法工具都有了,但是数据,数据,数据没有啊!
众所周知,接口文档各个公司都不同,而且各个模块/组/开发同学 的写法也不同。所以我们的解析算法不可能准确达到100% 或者说 不用维护了。那么就一定是一个可持续优化的过程。在这个过程中,难免出现解析失败的情况,所以我们要在交互层加入一层,来让用户自己确认解析的结果并做检查和修改。然后让用户自己去点击导入按钮,这样在后续出现问题背锅的时候,我们可以用这层来甩。^_^
先回忆一下RestTemplate,我们之前是怎么是用的。 我们初步用它是做远程的微服务的调用的。 主要的代码
在讨论require和import的区别之前,我们首先要了解的是,es6module的代码最终都会被打包工具转化为require才能实行,关于这俩的区别网上有大把的文章,但是都不是很系统,小编这里整合了一下,总结了一下这两者区别,require遵循的是commonjs规范,import遵循的是es6module规则。
对于开发一个 JavaScript 三方库供外部使用而言,package.json是其中不可缺少的一部分
原作者 Kunal Jain 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 前言 如果用一个句子总结学习数据科学的本质,那就是: 学习数据科学的最佳方法就是应用数据科学。 如果你是初学者,那么每完成一个项目你的能力就会大大提高。如果你是有经验的数据科学从业者,那么你应该懂这个道理。 但是,当我向人们给出这个建议时,他们通常会问:我可以在哪里获得练习的数据集呢? 他们没有意识到存在大量开放的数据集可使用。他们没有意识到通过这些项目,能够不断学习,从而促进自己的职业发展。 如果你认为这符合你
http://www.datatang.com/about/about-us.html
人们很容易被丰富的数据和各种免费开源工具所吸引。在研究了quandl financial library和prophet modeling library之后,我打算试着探究简单的股票数据。我花了几天
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云