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又到周末了，东哥赠送5本机器学习的书《机器学习线性代数基础 Python语言描述》，内容非常赞，推荐入手。老样子，免费包邮送出去5本，参与方式见文末~
6、然后在Edit中找到Save As，保存文件（或者直接按Ctrl+Shift+S）
该项目主要对某平台用户消费行为进行画像分析，通过pandas的灵活使用，对月销量、客户复购率、回购率、客户分层、高质量客户、留存率、消费间隔等进行多维度分析。以下为部分节选内容，完整数据和代码可在文末扫码了解👇
首先，我们来画一棵圣诞树，主要用到的 Python 库为 turtle，主要代码实现如下：
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
根据 Businessbroadway 的一项分析，数据专业人员将会花高达 60% 的时间用于收集、清理和可视化数据。
在Jupyter Notebook中通常很难像使用Excel一样难逐行或逐个组地浏览数据集。一个非常有用的技巧是使用 generator 生成器和Ctrl + Enter组合，而不是我们常规的Shift + Enter运行整个单元格。这样做就可以很方便地迭代查看同一单元格中的不同样本了。
与Excel相比，在Jupyter Notebook中逐行或逐组地查看数据集通常比较困难。一个有用的技巧是使用生成器并使用Ctrl + Enter而不是Shift + Enter来迭代地查看同一个单元格中的不同样本。
一年一度的圣诞节快到了，博客上也开始五花八门的出现各种博文，当然朋友圈也是圈出来花来了。在CSDN搜索栏里面发现大家的博文阅读量也都【】破万了，当然也不能湿了这波热度，必须给安排上。。。
Pandas做分析数据，可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。之前介绍过索引操作，现在接着对Pandas中的分组操作进行介绍：主要包含SAC含义、groupby函数、聚合、过滤和变换、apply函数。文章的最后，根据今天的知识介绍，给出了6个问题与2个练习，供大家学习实践。
比赛链接：https://www.biendata.xyz/competition/sohu_2022/
利用Pandas模块直接获取雅虎财经数据，方便之极。注意把官方提示把from pandas.io import data, wb替换为from pandas_datareader import data, wb。 Pandas for finance 文档。 上证指数000001.SS.
1、Hive窗口函数 我们先来介绍一下Hive中几个常见的窗口函数，row_number(),lag()和lead()。 row_number() 该函数的格式如下： row_Number() OVER (partition by 分组字段 ORDER BY 排序字段 排序方式asc/desc) 简单的说，我们使用partition by后面的字段对数据进行分组，在每个组内，使用ORDER BY后面的字段进行排序，并给每条记录增加一个排序序号。 lag() 该函数的格式如下: lag(字段名,N) over
现在有如下这么一张表，这张表存储了每个uid在不同周(w)的订单情况。我们想知道每个用户在不同周内消费频次的变化情况。消费频次变化的标准就是这周订单数和上周订单数的相对变化，如果这周订单比上周增加了，就说明消费频次提高了，反之则说明消费频次降低了。
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：
Prophet是facebook开源的时间序列预测工具,使用时间序列分解与机器学习拟合的方法进行建模预测,关于prophet模型优点本文不再累述，网络上的文章也比较多了，各种可视化，参数的解释与demo演示，但是真正用到工业上大规模的可供学习的中文材料并不多。
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，时间序列数据又是在很多场景中出现，本文来自GitHub，详细讲解了Python和Pandas中的时间及时间序列数据的处理方法与实战，建议收藏阅读。
原文是对申万一级行业做的，这里对申万、中信都测了一下， 频率上原文是月频，这里分别测了月频和周频，时间区间同研报
Pandas 是在金融建模的背景下开发的，正如你所料，它包含一组相当广泛的工具，用于处理日期，时间和时间索引数据。日期和时间数据有几种，我们将在这里讨论：
针对上述两个问题，我们提出了一种包含滑窗操作，具有层级设计的Swin Transformer。
很久以前研究过这个，周末下大雨，整理一下子IDE里面的工程文件，发现了当时的测试demo，于是决定再来感受一下。
1、明确turtle基本配置。在确定画框的高度以及画笔的大小，还有对应画框标题和画笔运行的速度。
最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。类似需求在去年笔者刚接触pandas的时候也做过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这里我们可以用同样的方法进行实现。
数据分类汇总与统计是指将大量的数据按照不同的分类方式进行整理和归纳，然后对这些数据进行统计分析，以便于更好地了解数据的特点和规律。
lambda表达式，自己去百度下，关键字python lambda 就是个匿名函数，没啥难的
于是，今天我们来学习python的turtle库绘制童年的卡通人物，皮卡丘，小猪佩奇，小黄人，一起做回年轻的那个少年。
观察这个图像可以发现，小猪佩奇在构图基本是各种曲线，类抛物线、类圆、类椭圆、类二次贝塞尔曲线。这里说的都是“类”，这也正是小猪佩奇的构图精髓，一种手绘风格，而不是标准刻板的线条。在前端技术选型上，画图首先想到的是svg、canvas，但它们本身就擅长画图，而且网上都有在线编辑svg的工具，这就没意思了，我想佩奇也不会答应的。于是我想用纯粹的Python来做，这样更有挑战，因为画图画曲线不是Python擅长的事情。
大量研究表明，A股行业有明显的轮动现象，并且与A股相反，行业指数通常呈现动量特征，即前期涨幅高的行业，会延续上涨的趋势，比前期涨幅低的行业有明显超额收益，这一现象之前的文章中也探究过，具体可以参考《研报复制（六）：行业轮动的黄金律》。
turtle（海龟）库是turtle绘图体系的Python实现，turtle库是一种标准库，是Python自带的。
在前几篇中，都是枯燥无味，还要动动脑筋的算法题，现在可以放松下，来完成画一只 粉红 Pig。 随着函数出现的拼图，来猜猜这只会是什么样的 Pig? 大部分python安装环境下都包含turtle这个绘
Python绘制"雪容融" 雪容融（Shuey Rhon Rhon） 2022年北京冬季残奥会的吉祥物 脚本代码： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # 公众号：AllTests软件测试 import turtle def ShueyRhonRhon(): turtle.title("ShueyRhonRhon") # 速度 turtle.speed(100) # 大头的圈圈 turtle.penup
在Python里，海龟不仅可以画简单的黑线，还可以用它画更复杂的几何图形，用不同的颜色，甚至还可以给形状填色。 一、从基本的正方形开始 引入turtle模块并创建Pen对象： >>> import turtle >>> t = turtle.Pen() 前面我们用来创建正方形的代码如下： >>> t.forward(50) >>> t.left(90) >>> t.forward(50) >>> t.left(90) >>> t.forward(50) >>> t.left(90) >>> t,forwar
from turtle import * a = Turtle() screensize(400, 300, "blue") setup(width=1300, height=650, startx=20, starty=20) a.speed(10) a.hideturtle() a.pensize(2) a.color('red', 'pink') a.up() a.goto(200, 0) a.down() a.left(150) a.begin_fill() a.speed(1) a.forwar
最近，郑州大学第一附属医院的史阳同学无私的分享了他对这些基础函数的改造，颜值说不上巅峰，但打败基础函数是没有问题的， 同时也算是抛砖引玉吧，希望广大生信技能树粉丝们都投稿分享自己的创作，投稿请发邮件到 jmzeng1314@163.com
为什么要学习python？是因为不仅社会上很多工作需要用到python，同时我们可以利用python做很多好玩儿的事儿，
一年一度的元宵节刚刚过去，由于时间关系，在元宵节当天晚上11点多才完成本文灯笼的绘制。
"该赛道的数据集强调电商推荐系统的公平性，尤其是流量较少的广大中小商家所面临的“有好货缺无人问津”的困境。数据横跨十余天，中间还穿插了某次全网促销活动，涵盖了一些商品从上新时无人问津、到逐渐成为高潜力爆款的历程。欲获胜的队伍需格外关注曝光不足的商品上的推荐准确度，需探索“如何抵消掉历史点击数据的选择性偏差以便避免只推爆款”、“如何注意数据分布随时间的变化以便及时发现高潜力冷门好货”、“如何利用多模态图文商品信息来辅助商品冷启动”等重要课题。"--解题关键
查看数据-运动员信息采集01.csv 数据下载地址： https://download.csdn.net/download/m0_38139250/86789510 下载后解压到工程目录下即可
如果你是Python可视化的新手，一些流行的可视化库包括Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh、Altair和Folium，以及大量的库和例子可能会让你感到不知所措。
项目中需要一个统计功能，同时可以根据勾选不同维度的统计字段来实现列表动态增减，实现效果如图：https://pan.baidu.com/s/1D9cBOWJ2q6rqL7BpU_wcMQ?pwd=wx6q，由于语雀编辑器暂时不支持视频上传，这里是百度网盘的免提取码链接，可直接观看
不知何时，不知何因，程序员这个行业成为大家茶余饭后取乐的无辜群体。只要说到程序员，脑海中就浮现出刻板印象，标配穿搭：格子衫，牛仔裤，黑框眼镜。当然秃顶也是必须的，更狠的吐槽还有邋里邋遢，不懂浪漫，不知人情世故！开始可能只是幽默玩笑，后面慢慢就越传越多，大家便信以为真！可是程序员真的是这样吗？随着现在编程这个行业的普遍高薪收入，程序员又成为大家关注的焦点，深入的了解后，发现程序员其实是很可爱的一个群体。他们有着自己标新立异的想法和活跃的思维，他们用指间汇编着这个精彩的世界。他们有时会很丧，却又很快的充满能量去面对工作和生活，他们有时话会很少，因为他们知道自己肩上的担子很重，他们用双手小心翼翼的呵护着亲人，爱人的幸福。用自己的思维去让这个世界更美好！都说他们不懂浪漫，但你们是否见过他们遇见爱情的样子！
这篇文章云朵君将和大家一起学习每个库的优点和缺点。到最后，对它们的不同特点有更好的了解，在合适的时候更容易选择合适的库。
import turtle str = input(‘请输入表白语：’) turtle.speed(10)#画笔速度 turtle.setup(1800,700,70,70) turtle.color(‘black’, ‘pink’)# 画笔颜色 turtle.pensize(3) # 画笔粗细 turtle.hideturtle() # 隐藏画笔（先） turtle.up() # 提笔 turtle.goto(-655, -255) # 移动画笔到指定起始坐标（窗口中心为0,0） turtle.down() #下笔 turtle.showturtle() #显示画笔 #画左边的小人 turtle.goto(-600,-200) turtle.goto(-600,-120) turtle.circle(35) turtle.goto(-600,-200) turtle.forward(40) turtle.right(90) turtle.forward(60) turtle.hideturtle() turtle.up() turtle.goto(-600, -160) turtle.down() turtle.showturtle() turtle.left(90) turtle.forward(55) turtle.right(45) turtle.forward(20) turtle.hideturtle() turtle.up() turtle.goto(-600, -145) turtle.down() turtle.showturtle() turtle.goto(-545, -145) turtle.left(90) turtle.forward(20)
1、列表实例：由字符串创建一个作业评分列表，做增删改查询统计遍历操作。例如，查询第一个3分的下标，统计1分的同学有多少个，3分的同学有多少个等。
对于因子的评估，之前的文章中总结了单因子测试的回归法、分层法以及多因子评估的Fama-MacBeth回归（链接见底部）。本文给出因子分析中的双重排序法（double sorting or bivariate sorting) 的原理及代码实现。
距离上次更新已经过去了一个半月之久，通过与各位读者朋友交流，发现有不少地理和gis的朋友关注我的公众号，可能是之前写的文章多与gis有关
选好画板大小，设置好画笔颜色，粗细，定位好位置，依次画鼻子，头、耳朵，眼睛，腮，嘴，身体，手脚，尾巴，完事。
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