在本文中，我们将学习一个 python 程序来按行和按列对矩阵进行排序。 假设我们采用了一个输入的 MxM 矩阵。我们现在将使用嵌套的 for 循环对给定的输入矩阵进行逐行和按列排序。...创建一个函数 sortMatrixRowandColumn（） 通过接受输入矩阵 m（行数）作为参数来对矩阵行和列进行排序。...调用上面定义的sortMatrixRowandColumn（）函数，方法是将输入矩阵，m值传递给它，对矩阵行和列进行排序。...通过调用上面定义的 printingMatrix（） 函数按行和按列排序后打印生成的输入矩阵。...此外，我们还学习了如何转置给定的矩阵，以及如何使用嵌套的 for 循环（而不是使用内置的 sort（） 方法）按行对矩阵进行排序。
R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...当我用以上代码运行的时候，软件报错，提示如上： 图表展示区给出了一个只有坐标系的空白图表； 相信根据英文意思也可以明白怎么回事，因为我们给折线图的X轴映射是一个离散的因子变量，而默认状态下软件会将单条记录都会视作一个分类...通过指定group即告知软件将变量按照年份变量分组，否则单个不重复记录都会被当做一个单独分组。...geom_point() ggplot(newdata,aes(Company,Sale,group=Year,colour=Year))+geom_line()+geom_point() #按照年份分组的同时按照年份进行线条的颜色映射...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。
这个R教程讲解如何使用R和ggplot2包创建线图。 在一个线图中，观察值都按照x排列并连接起来。 可以使用函数geom_line()、geom_step()或geom_path()。...观察值还可以使用函数geom_step()或geom_path() 进行连接： ggplot(data=df, aes(x=dose, y=len, group=1)) + geom_step()+...按组别改变线型 下面图中，组别的线型、点类型都是根据变了supp自动控制的： # 按组别 (supp) 改变线型 ggplot(df2, aes(x=dose, y=len, group=supp))...阅读ggplot2图例： ggplot2 legend[5] 带数值型x轴的线图 如果x轴的变量是数值型，我可以可以将它根据自己的需要看做连续值或转换为因子变量。...自定义线图 # 简单的线图 # 分组改变点型和线型 ggplot(df3, aes(x=dose, y=len, group = supp, shape=supp, linetype=supp))+
row col [1,] 1 2 [2,] 2 2 [3,] 3 2 [4,] 4 2 [5,] 5 2 4、pmin( )/ pmax( ) 把多个等长度的向量按元素逐个对比...(ggplot2) > ls("package:ggplot2", pattern="geom_.a") [1] "geom_bar" "geom_label" "geom_map" "geom_path...连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集 seq，from:to，sequence：等差序列 rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序...factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子 table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate...sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数 18、数组相关 array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵
01 因子的分类 ? BlackRock 对因子投资的界定非常清晰精确：因子投资通过配置跨资产类别的收益驱动因素，来提升组合绩效。...例如，Fama-French 在构造 size 因子时，就是按照 NYSE 股票市值中位数对全部 NYSE/AMEX/NASDAQ 股票进行分组，而非按照全部股票的市值中位数进行分组。...二者交叉得到 6 个组合，并进一步按下述方式得到 SMB 和 HML 因子： ? ?...若要计算 X 因子，需先按照 Y 排序分组，再进一步按照 X 分组并计算因子。...举个例子，假设要研究 size 因子，除了上述分组构造价差组合的方法外，我们还可以直接进行如下回归来得到 size 因子溢价的估计： ?
误差范围的颜色带是可以通过se参数进行控制的,默认se=TRUE,这里设置为se=FALSE。...路径图：geom_path() 以上函数参数可以画出路径图,其实就是根据每一个数据点的出现先后顺序,依次链接所有点所形成的路径： ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_path()...ggplot(mpg,aes(cty,hwy))+geom_point()+geom_path() ? 可以同时添加点函数和路径函数,制作出带有点标记的路径图。...折线图：geom_line() 以上是直线图的图层函数；它与路径图的唯一区别就是,在连接各点之前,会按照x轴数据对总体升序排列,所以最终的连线是非常清晰的顺序折线,不会存在交叉。...加入分类变量后的折线图： ggplot(iris,aes(Sepal.Length,Sepal.Width,colour=Species))+geom_line()+geom_point(colour=
机器学习因子单调性十分显著 把机器学习训练得到的个股相对强势值进行排序，按大小分成 5组， 研究发现排名靠前的小组明显优于排名靠后的小组，且单调性十分显著。...人工智能选股模型策略(Logistic 为例) 以传统因子滚动 12 个月值为特征值，个股下一期按收益大小排序， 排名前 30%作为强势股，排名靠后 30%作为弱势股。用机器学习算法进行训练预测。...以下是各大分类算法的优与缺，是与非。 1. Logistic 逻辑回归是一种具有很好表现的分类算法，它抗噪声干扰能力强，并且你可以通过使用l2和l1正则化的方法来对特征进行选择从而避免过度拟合。...我们把机器学习训练得到的个股相对强势值进行排序，按大小分成 5 组，发现排名靠前的小组明显优于排名靠后的小组，且单调性十分显著。...我们把机器学习训练得到的个股相对强势值进行排序，按大小分成 5 组，发现排名靠前的小组明显优于排名靠后的小组，且单调性十分显著。
https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/54849139 题目：请编写一个程序，按升序对栈进行排序，要求最多只能使用一个额外的栈存放临时数据
柱状图是把分类数据，按类别计数。 箱式图 箱线图通过绘制观测数据的五数总括，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数以及最大值，描述了变量值的分布情况。...#按切工(cut)分类，对价格(price)变量画箱式图，再按照color变量分别填充颜色。...1 facet_wrap：基于一个因子进行设置，形式为：~变量（~单元格） #cyl变量进行分面 p<-ggplot(mtcars,aes(mpg,hp))+geom_point() p+facet_wrap...2 facet_grid：基于两个因子进行设置，形式为：变量~变量（行~列），如果把一个因子用点表示，也可以达到facet_wrap的效果，也可以用加号设置成两个以上变量 p+facet_grid(vs...分面可以让我们按照某种给定的条件，对数据进行分组，然后分别画图。
双重排序可以评估两个因子叠加使用是否会优于单个因子，即分析两个因子的信息重叠程度以及否有信息增益。 双重排序法的原理与Fama-French三因子中的SMB和HML构造方法一致。...条件排序则先按照一个因子X排序分层，在X的每个类别内对Y进行排序分层，得到最终的投资组合。...对这两个因子做双重排序，数据和代码在后台回复“双重排序”获取。...接下来对这两个因子进行双重排序，生成5x5的投资组合。首先做独立排序，统计每个分组中的股票占比如下，横轴为市净率分组，纵轴为市值分组，1-5因子值逐渐增大。 ?...市净率按市值排序 ? 市值按市净率排序 ? 因子分层表现很好，表明有有信息增益。
数据的准备 收到的数据是一个Excel表，通常大家会按照下面的形式进行分类整理数据。 但是，准确的说，上面这种数据排布形式只是方便填写和阅读，并不能用于作为R语言的输入数据的排布形式。...三、基于以上思路需要准备的数据 图形数据，即是表格中已有的数据（Counts值） 分组数据和物种分类数据，表格中也有（Target和Classification） 文字标签的数据，包括 各物种的名称 名称的旋转角度...因此，我先将Species列按照字母排序后，再进行去重。...必须与变量中的值对应，因子水平中没有的变量会被设置成缺失值(NA) 关于x轴的顺序。由于本次数据x轴本身也是分类变量，理论上也要先因子化，才能进行映射画图。...关于因子 因子相当于是给分类变量设置顺序。即因子水平中指定的顺序即为分类变量的顺序。这与分类变量本身在向量中的排列顺序无关。
name进行排序 tophit[,c('name','lg','avg')] ggplot(tophit,aes(x=avg,y=reorder(name,avg)))+ geom_point(size...对其进行排序 nameorder <- tophit$name[order(tophit$lg,tophit$avg)] #将name转化为因子，因子水平与nameorder一致 tophit$name...，那么必须同时告诉ggplot用来分组的变量 #在本例中，也可以把dose算作因子型向量（0.5，1，2） ggplot(tg,aes(x=factor(dose),y=length,group=supp...#如果想借助其他变量对数据进行分组，那么应该使用group #使用group进行合理的分组可以避免出错 #不同的数据标记shape ggplot(tg,aes(x=dose,y=length,shape...加减乘除等运算（计算器） 多种数据类型（数值，字符，逻辑，因子） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习
我不确定对数据分析师本身是否有额外的好处，但如果能吸引决策者的注意，那对我来说就是额外的价值。...我发现的两个主要问题是，极坐标的变化会使你的路径弯曲成圆形，而且雷达无法与geom_bin结合使用来填充背景。 这就是为什么我通常在笛卡尔坐标系统中使用。更像是一种数学解决方案。...映射您的数据和绘图需求，使其最终成为圆环。作为一个额外的好处，我还发现它的构建/加载速度更快。对我来说很重要，因为我让它们在 Shiny Apps 中交互。 我在示例中使用了 mtcars 数据。...label <- levels ggplot() + geom_segment + geom_polygon + geom_path + geom_point + geom_text...在这里，您提出了您要为其着色的因子变量。当然，您还可以更改代码以根据变量更改每个条的“高度”。
filter(iris,Sepal.Width>3) x2 = select(x1, Sepal.Length,Sepal.Width) x3 = arrange(x2,Sepal.Length) 3.条件语句和循环语句...对x的每一行/列进行fun这个函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean) #对test的每一列求平均值 lappy（）#列表的隐式循环 test <- list...，等于将x里的数据附上因子水平？...），以此为规则将x分组 drop: 逻辑值，如果f中的某一个level没有用上则被弃用 value: 一个储存向量的list，其形式类似于分组完成之后返回的那个list 自己将数字赋予因子水平 > x...0.3021140 0.7565265 1.4841716 1.2435489 [6] 1.6161955 1.3092779 1.2535495 1.1271382 1.0764003 给数据框分类
IC（信息系数）可以定义为每个时间截点上因子在各个股票的暴露度和股票下期收益的 pearson 或 spearman 相关系数，本框架对IC数值、IC方向、IC检测P值等进行了多角度的分析。...4.分组回测：分组回测将使我们更容易的理解因子模型的作用方式。方法是按照因子大小对股票排序，将股票池均分为N个组合，或者对每个行业内进行均分。个股权重一般选择等权，本框架使用流通市值加权方式。...本文中对因子进行了行业和市值的中性化，主要做法是：对每期的因子值对行业哑变量和流动市值做线性回归，取得回归的残差作为对原始因子值的替代。 标准化与去极值还有很多计算方式可参考，本文从简。...分组回测分析 依照因子值对股票进行打分，构建投资组合回测,是最直观的衡量指标优劣的手段。...具体来说，在某个截面期上,可以根据一个或几个因子值对个股进行打分，将所有个股依照分数进行排序,然后分为N个投资组合，进行回测。
其实，首先应该试探性将所有环境因子作为解释变量进行初步分析，查看其方差膨胀因子(variance inflation factor，VIF)大小， 一般认为 VIF＞10时，因子间共线性明显，需对其缩减...图2A，物种矩阵与环境矩阵的冗余分析（ RDA），揭示环境因子对物种群落的影响。可以看出TAN的箭头处往第一轴上做垂线时，是最长的。此处与图1的结果吻合。...以上因子的排序是按照env中的原始排序。考虑到后面的操作，我们更愿意将相关性高的一类因子放在一起，因此可以加入参数order="AOE"，另外"FPC"，"hclust"也有类似的效果。...但是需要特别注意的是，后续mantel test 结果表中的因子顺序需按此重新排序，以免发生错配。...为方便，本文还是以默认排序进行演示。 3、计算总类群及分类群与各个环境因子的mantel相关系数及显著性。 这一部分的内容感谢群里的李金明老师提供的方案，我做得有限。
原论文中，每年5月末时的市值（size）大小进行排序，按照50%分位值把股票分为S(small)和B(big)两组；再依据5月末时的账面市值比（取1/PB）大小所有股票进行排序，分为L(low，30%)...C、对这些子集选择新的最优特征，继续对其进行分割，构建相应的节点，直至所有训练数据子集被基本正确的分类，或者没有合适的特征为止。...3、特征重要性和分类准确率分析 决策树可以对各个特征对模型的重要性进行查看，可以直接用于检查股票因子模型中各因子在收益中的重要性占比，属性方法是 featureimportances。...C、在横截面上对股票分组单调性明显（线性预测能力强） 这一点至关重要。如果以决策树作为基分类器，每个节点特征最好直接对样本有较好的分类能力，这样可以有效降低模型复杂度，降低非线性模型的不稳定性。...因子对股票清晰分组 一个因子在某股票池内，要尽量全程清晰分组，在每个时间截面上，也尽可能少出现收益率不单调的情况。 ?
随机森林可以有效的对分组样品进行分类和预测。 物种重要性点图。横坐标为重要性水平，纵坐标为按照重要性排序后的物种名称。上图反映了分类器中对分类效果起主要作用的菌属，按作用从大到小排列。...当然，跃跃欲试的小伙伴也可自行使用我们提供的文件和软件（STAMP）对不同层级以及不同分组之间进行统计分析和制图，以及选择不同的统计方法和显著性水平。...在获得标准报告后如果希望单独修改分组或对某些组之间进行显著性差异分析，可以使用STAMP软件在自己的电脑上进行数据分析。STAMP提供了丰富的统计检验方法和图形化结果的输出。...路径在07_diff_analysis/RF 图中以该分类水平下选取用于区分不同分组间的差异性起到关键性影响因素的物种作为标志物作图。...标志物按重要性从大到小排列，图中随机森林值error rate 表示用随机森林方法预测分组之间的错误率，分值越高代表所选取的标志物准确度不高，并不能很好的用于区分各分组，分组差异不显著。
如何进行这种可视化表示同 样取决于相关变量的类型。...5.5.1 分类变量与连续变量 我们经常需要探索连续变量的分布，按分类变量的分组显示连续变量分布的常用的两种方式是： 改变 y 轴的显示内容，不再显示计数，而是显示密度。...cut 是一个有序因子：“一般”不如“较好”、“较好”不如“很好”，以此类推。因为很多分 类变量并没有这种内在的顺序，所以有时需要对其重新排序来绘制信息更丰富的图形。...重新排序的其中一种方法是使用 reorder() 函数。 例如，我们看一下 mpg 数据集中的 class 变量。...你可能很想知道公路里程因汽车类别的不同会有怎样的变化，可以基于 hwy 值的中位数对 class 进行重新排序： ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = class,
8、分面（Facet） 分面可以让我们按照某种给定的条件，对数据进行分组，然后分别画图。 #在统计变换一节中，提到如果按切工分组作回归线，显然图会很乱，有了分面功能，我们可以分别作图。...(aes(colour=cut))+scale_y_log10() +facet_wrap(~cut)+stat_smooth() 9、主题（Theme） 通过ggplot画图之后，我们可能还需要对图进行定制...，像title, xlab, ylab这些高频需要用到的，自不用说，ggplot2提供了ggtitle(), xlab()和ylab()来实现。...ggplot2提供一些已经写好的主题，比如theme_grey()为默认主题，我经常用的theme_bw()为白色背景的主题，还有theme_classic()主题，和R的基础画图函数较像。...theta data.frame(x=radius*sin(theta), y=radius*cos(theta)) ggplot(dd, aes(x, y))+geom_path()+theme_null
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