我正在尝试修改一些用于下载和解析SEC文件的基本代码,但是在解析头文件时有一些我觉得完全令人费解的工作。我不明白以下代码的字典创建和头分配是怎么回事:
def download_filing(filing):
data=None
try:
data=open(filing).read()
except:
print 'Failed to get data...'
if data==None: return None
headers={}
docs=[]
docdata={}
i
我想要计算两个时间序列之间的相关性。我使用np.correcoef来获取列表形式的相关性。现在我介绍了lag假设3,如何为3个不同的lag保存3个不同的列表。
我试过了
for k in range(0,4,1):
corr_k= []
corr_k.append( np.corrcoef ( T[(365-k):(730-k)] ,T[365:730]) )
我希望我的结果是corr_0,corr_1,..。对于各自的lags,但我只获取corr_k。在这一步之后,我需要为每个k值建立邻接矩阵。我使用netCDF文件作为m数据,T是温度。你知道怎么做吗?谢谢。
我有一个项目列表,想要检查我的字段标题为“事件”。我想要的输出是表中列表中每个项的另一个字段,其中包含每一行的该项的计数。我很少有为循环编写文章的经验,而且被困住了,但下面是我所要寻找的逻辑。
events <- c('screen_view','cta','os_update')
for (i in events) {
event_data_consumer$i <- str_count(event_data_consumer$event,'i')
我正在迭代300多万项的列表,并为它们分配整数值。对于组织,我制作了一个字典,它的键是整数,值是带有这个分数的项目列表。首先,我不知道有多少项会有一定的分数,所以我使用+操作符将其附加到列表中,如下所示:
for e in xs:
myDict[val(e)] = myDict.get(val,[]) + [e]
我的问题是:
有更干净的方法吗?
+操作的时间复杂度是多少?它是否创建了一个全新的列表,从原始列表中复制元素并将它们添加进来?
如果我是在一个集合中添加一个元素呢?