Pine脚本:绘制最后10条中最低点的hline_如何计算Pine脚本中最后5个烛台的平均大小 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R问题｜数值模拟流程记录和分享

整个工作流程：由于参数不同，会得到不同的结果。我的目标是将不同参数模拟的结果最后通过一副图进行可视化。...最后新建一个 R 脚本，加载参数模拟结果并绘图。最终可视化结果如下： ? 这里的每行图形来自一个Rdata（一组参数），整幅图中包含了三组不同参数的结果。...首先看下我每个脚本中的代码缩略图以及部分脚本： ? 代码缩略图 ?...这是运行完的结果如下。 ? 3. 新建了一个R脚本,绘制图形文件名叫 plot_all.r。主要功能是将刚才每个不同参数的脚本得到的数据绘制图形，然后使用相应的包将他们合成一个图。...如果对ggplot2绘制还存在一定难度的朋友，可以在公众号输入[可视化文稿]得到教程文稿，再结合我的b站（账号：庄闪闪）“R可视化教程”，进行快速的入门学习。

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策略代码拆解1

Pine Script™运行时会自动检测所需的缓冲区大小。仅当由于自动检测失败而发生运行时错误时才需要使用此参数。有关历史缓冲区基本机制的更多信息，请参阅我们的帮助中心。可选。默认值为0。...max_lines_count (const int) 最后显示的line绘图数量。可能的值：1-500。可选。默认值为50。...max_labels_count (const int) 最后显示的label绘图数量。可能的值：1-500。可选。默认值为50。...max_boxes_count (const int) 最后显示的box绘图数量。可能的值：1-500。可选。默认值为50。...如果true，绘图将按照它们在脚本代码中出现的顺序绘制，每个较新的绘图都绘制在之前的绘图之上。这仅适用于`plot*()`函数、fill和hline。可选。默认值为false。

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PCAtools--主成分分析，有它就够了！

作为一种数学降维方法, PCA利用正交变换 (orthogonal transformation)将一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量，也称为主成分，从而利用新变量在更小的维度下展示数据的特征...names(newnames), newnames) rownames(p$loadings) <- newnames 为了保留最佳PCs数，PCAtools提供了四个方法：我们可以绘制一个新的...是PCA中最具特征的图。...= 0, vline = 0, legendPosition = 'right') 按组提供自定义颜色和包围变量 encircle功能实际上是在colby指定的每个组周围绘制一个多边形。...0, 25), legendPosition = 'top', legendLabSize = 16, legendIconSize = 8.0) 统计椭圆在这里，我们以 95% 的置信度在每个组周围绘制椭圆

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学会这个BBC，你的图也可以上新闻啦！

为了方便清洗可重复数据和绘制图表，BBC数据团队用R对数据进行处理和可视化，经年累月下于去年整理绘图经验并开发了R包-bbplot，帮助我们画出和BBC新闻中一样好看的图形。...ggpubr', 'scales', 'bbplot') 安装bbplot软件包 bbplot不在CRAN上，因此必须使用devtools直接从Github安装它（编程模板-R语言脚本写作...对于折线图而言，折线的颜色或条形图的颜色，并不是从bbc_style（）函数中直接实现的，而是需要在其他标准ggplot（ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)）图表函数中明确设置...这是一个非常简单的折线图的示例，使用了gapminder程序包中的数据。...) + labs(title="Living longer", subtitle = "Life expectancy in China and the US") R语言 - 线图绘制

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【量化投资】缠论面面观（附Python源码）

其中对简单的1-2-3准则的进行简单总结：趋势线被突破。价格穿越绘制的趋势线上升趋势不再创新高，或下降趋势不再创新低。...在下降趋势中，价格向上穿越先前的短期反弹高点；或在上升趋势中，价格向下穿越先前的短期回档低点。...像图1这种，第二K线高点是相邻三K线高点中最高的，而低点也是相邻三K线低点中最高的，定义其顶分型；图2这种第二K线低点是相邻三K线低点中最低的，而高点也是相邻三K线高点中最低的，定义为底分型。...当然，实际图形里，有些复杂的关系会出现，就是相邻两K线可以出现如图6这种包含关系，也就是一K线的高低点全在另一K线的范围里，这种情况下，可以这样处理，在向上时，把两K线的最高点当高点，而两K线低点中的较高者当成低点...，这样就把两K线合并成一新的K线；反之，当向下时，把两K线的最低点当低点，而两K线高点中的较低者当成高点，这样就把两K线合并成一新的K线。

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通俗易懂的Latex教程文档

\makebox[0.3\textwidth][c]{符号} & \makebox[0.4\textwidth][c]{意义} \\ \hline $L_n$ & 经度\\ \hline...$L_a$ & 纬度 \\ \hline \end{tabular} \end{table} 注：c表示水平居中，l表示左对齐，r表示右对齐，|表示竖线，hline表示横线。...indicators) \end{tablenotes} \end{table} 表格添加颜色直接用网格网站添加颜色会报错，此时需导入宏包： \usepackage[table]{xcolor} 绘制三线表...绘制三线表可以灵活运用\toprule,\midrule两个添加线的指令使用案例： \begin{table}[H] \centering \caption{Table of properties...{page}{1} 这个命令表示页码从当前页从1开始重新计数写在最后希望群友能踊跃提问，群内已开匿名功能，如果不好意思提问，可以匿名提问，正是在提出问题和解决问题的过程中，这篇文档能够得以更加丰富。

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「R」Rmarkdown与Shiny

Error & t value & Pr($>$$|$t$|$) \\ #> \hline #> (Intercept) & 39.6250 & 4.2246 & 9.38 & 0.0000 \\...cyl & -3.0907 & 0.5581 & -5.54 & 0.0000 \\ #> vs & -0.9391 & 1.9775 & -0.47 & 0.6384 \\ #> \hline...除了基本的绘图函数与ggplot2包，我们还可以使用其他，例如DiagrammeR包绘制流程图等。...这个包的语法有点像ggplot2，最好配合管道符号使用。还有一个扩展包dygraphs专门用于绘制交互功能的时间序列数据。...下面我们写一个最小的shiny应用程序，写一个R脚本定义它的用户界面和服务器逻辑，用户界面是一个boostrapPage，它包含一个numericInput用于接收一个整数表示样本容量，一个textOutput

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美美的商务范儿——ggplot2蝴蝶图

一个小案例，使用ggplot2绘制蝴蝶图，在巩固温习条形图坐标轴翻转的同时，重新熟悉一下如何利用grid系统进行版式布局。...原图如下：该图表思路很简单，就是两个条形图通过坐标轴翻转，使用grid包中的版式布局函数进行合理的版式拼接即可。...,"Tradeshows","Parter","Linkedin","Events","Lead list","Emial Campaign") ) p1<-ggplot(mydata)+ geom_hline..."myfont",fontface="bold")+ coord_flip()+ theme_void();p1 #图一：第二部：制作左侧柱形图： p2<-ggplot(mydata)+ geom_hline...函数、geom_text函数以及最后的grid系列函数的用法。

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OpenCV二值图像分析之寻找缺失与靶心

引子大家好，今天给大家分享两个来自OpenCV研习社提问的帖子，都是很经典的图像处理与分析问题，希望通过这两个例子，大家能够得到更多的启发，从而想到更好的解决类似问题的思路。...图二解决方法 01 寻找靶心仔细观察图一，可以看到两个最直接的是靶心有十字交叉线，而在OpenCV形态学处理中，支持十字交叉结构元素，所以我们可以先检测两条线，然后获取十字交叉结构，最后对结构进行轮廓分析...，获取中心点，即可获得最终的靶心位置，最终寻找到的靶心位置图示如下： ?..., cv.RETR_EXTERNAL, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE) mask = np.zeros_like(hline) max = -1 index = 0 for cnt in...首先需要获取这些位置，通过二值话与轮廓发现搞定，然后根据这些轮廓位置，重新绘制统一的圆形标记，轮廓发现对每个圆形标记进行上下左右位置最近领搜索，返回间隔距离，-1表示边界，根据间隔距离设置阈值查找缺失，

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Python 绘制交互式股票K线图

接下来，我们创建一个K线图的图形绘制类，通过PyQt和PyQtGraph的绘图组件绘制K线图。...通过QPicture和QPainter进行绘图操作实现K线图的绘制。...下面，我们来完善具体的K线图绘制方法。三、生成K线图在创建好K线图绘制类之后，我们来实现K线图的具体绘制工作。我们的数据来源于tushare这个第三方库提供的A股个股历史数据。...()) 这个方法将为我们的图形实时绘制生成一个十字光标和一个显示鼠标所在坐标日期的数据指标。...五、最后这样我们就通过PyQt5和PyQtGraph实现了股票历史数据的查询和K线图的绘制。大家有好的实现方法或是其他想法，欢迎留言讨论 ?分享、点赞、在看，给个三连击呗！?

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超长时间序列数据可视化的6个技巧

下面的代码展示了如何从DataFrame绘制一个基本的时间序列图。...所以Plotly是一个很有用的库，可以帮助我们创建交互式图表。用一行代码直接绘制一个简单的交互式时间序列图。...fig = px.line(df_temp, x='date', y='meantp') fig.add_hline(y=20, line_width=1.5, line_dash...雷达图可以用于比较同一类别数据的可视化图。我们可以通过在圆上绘制月份来比较年份同期的数据值。...本文展示了6种用于绘制长时间序列数据的可视化方法，通过使用交互函数和改变视角，我可以使结果变得友好并且能够帮助我们更加关注重要的数据点。最后这些方法只是一些想法。

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修正！【从零学习OpenCV 4】分割图像——分水岭法

分水岭算法会在多个局部最低点开始注水，随着注水量的增加，水位越来越高会淹没局部像素值较小的像素点，最后两个相邻的凹陷区域的水会汇集在一起，并在汇集处形成了分水岭。...对每个最低点开始不断注水，不断掩模周围的像素点，不同注水处的水汇集在一起，形成分割线。...程序中通过图像的边缘区域对图像进行标记，首先利用Canny()函数计算图像的边缘，之后利用findContours()函数计算图像中的连通域，并通过drawContours()函数绘制连通域得到符合格式要求的标记图像...，最后利用watershed()函数对图像进行分割。...(); n++) { Mat resImage1 = Mat(img.size(), CV_8UC3); // 声明一个最后要显示的图像 for (int i = 0; i < imgMask.rows

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北大才女笔记：这样学习线性回归和梯度下降(上篇)

但是对于几百万，上亿的数据，这种方法太慢了，这时，我们可以使用凸优化中最常见的方法之一——梯度下降法，来更加迅速的求得使得 S 最小的 w 和 b 的值。...梯度下降法的相当于我们下山的过程，每次我们要走一步下山，寻找最低的地方，那么最可靠的方法便是环顾四周，寻找能一步到达的最低点，持续该过程，最后得到的便是最低点。...整个过程形象表示便是如下图所示，一步一步走，最后达到最低点。 ? 需要说明以下几点： a为学习率，学习率决定了学习的速度。...如果a过小，那么学习的时间就会很长，导致算法的低效，不如直接使用最小二乘法。如果a过大，那么由于每一步更新过大，可能无法收敛到最低点。...由于越偏离最低点函数的导数越大，如果a过大，某一次更新直接跨越了最低点，来到了比更新之前更高的地方。那么下一步更新步会更大，如此反复震荡，离最佳点越来越远。以上两种情况如下图所示: ?

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面向前端的 Lottie & AE 动画手把手入门教学

绘制动画先 Show 一下完成的效果, 这个动画只需要5分钟便可绘制完成! ? 首先, 打开 AE, 新建合成, 参数如下: ? 然后进入AE, 默认会看到这个界面: ?...重复之前的步骤编辑剩下的几个关键帧曲线, 最后, 编辑完的曲线如图: ? 按空格键预览, 如图: ? Yooooo! 比刚刚自然多了! 让我们进行下一步, 添加形状变换的关键帧。...然后将时间轴移到下一次Y轴坐标的最低点, 与位移动画的第二个关键帧对齐, 点击圆度属性左侧的菱形激活当前圆度的关键帧属性记录。 ?...重复上述步骤, 将时间轴移到圆形下一次运动到Y轴的最低点, 再次添加关键帧让圆形变换成矩形, 最终的关键帧曲线如图: ? 预览一下效果: ? 现在进行最后一步, 颜色变换。...渲染动画现在动画的绘制工作已经完成, 我们可以导出我们的动画了。

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R 语言绘制热图的 10 种方法

查看说明才知道这是 "trace" line，与之相关的代码为：trace=c("column","row","both","none"), tracecol="cyan"，hline=median(breaks...hline 和 vline 分别表示水平和数值的虚线是否需要画出，其默认值均为中位数的转折点。...用 levelplot 绘制的热图十、ggplot2 包里面的 ggplot 函数绘制热图最后，不得不提到十分强大的 ggplot2。...首先介绍了 4 种绘制非交互式热图的包，其次介绍了 4 种绘制交互式热图的包，最后介绍了 lattice 和 ggplot2 绘图系统中绘制热图的方法。...但由于笔者的水平十分有限，本次的讲解比较浅显，但显而易见的是，每一种函数提供的热图的绘制参数很多，耐心钻研，一定可以绘制出绚丽的热图。

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vissE--提供不同的基因集富集分析方法！

给定一个基因列表（例如来自 DE 分析），vissE 可以通过首先识别与其相似的所有其他基因集来表征该列表，然后对生成的基因集进行聚类，最后通过文本挖掘来揭示新出现的基因集themes。...结合基因集统计数据 #模拟基因集统计 geneset_stats = rnorm(2500) names(geneset_stats) = geneset_res head(geneset_stats) #绘制网络并覆盖基因集统计数据...#计算并绘制文本挖掘的结果 #用基因集名称 plotMsigWordcloud(msigdb_hs, grps[1:6], type = 'Name') #使用基因集简短描述 plotMsigWordcloud...0.7055331 1.6999284 -1.3455710 -0.5698134 #可视化 plotGeneStats(gene_stats, msigdb_hs, grps[1:6]) + geom_hline...grps[1:6], genesetStat = geneset_stats) p3 = plotGeneStats(gene_stats, msigdb_hs, grps[1:6]) + geom_hline

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策略代码拆解2

，它允许您向脚本用户提供配置选项。...此函数将整数输入字段添加到脚本的输入中。 ta.pivothigh 此函数返回枢轴高点的价格。如果没有枢轴高点，则返回“NaN”。 ta.pivotlow 此函数返回枢轴低点的价格。...如果没有枢轴低点，它返回“NaN”。...close 当前K线关闭时的收盘价，或尚未完成的实时K线的最后交易价格。备注可使用方括号运算符 []来访问以前的值，例如。 close[1]，close[2]。 high 当前最高价。...(low, left, right) //lol= 当前K线是否为 = 左边6个+右边6个，也就是12跟柱子的最低点柱 bot = ta.valuewhen(lol, low[right], 0)//

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Debian 10 Buster 正式版即将发布

在这三者之中，Debian 开发者和发布管理者最关心的包组成了该分发版的基石，main 是像石头一样稳定的。因此他们要确保那里没有主要的功能或者安全问题。...Debian 10 Buster 的新内容这里是即将到来的 Debian Buster 主要发布版的一些变化。...这仅仅是第一步，并且可能需要修复很多对用户觉得有用的脚本。 Nodejs 10.15.2 在很长一段时间里 Debian 在仓库中都只有 Nodejs 4.8。...Debian 已经支持一些常见的新的单板机，其中最新的包括 pine64_plus、ARM64 的 pinebook、Firefly-RK3288、ARMHF 64 的 u-boot-rockchip...同样支持 Rock 64、Banana Pi M2 Berry、Pine A64 LTS Board、Olimex A64 Teres-1 与 Rapberry Pi 1、Zero 和 Pi 3。

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画出最佳分组的生存曲线

背景做生存分析，Best separation和Median separation，后者很简单，很想学前者，这次带来的是最佳分组的曲线代码。...scale_fill_gradientn(colours=c("#4477AA","#77AADD","#FFFFFF","#EE9988","#BB4444"),guide="legend")+geom_hline...(colours=c("#4477AA","#77AADD","#FFFFFF","#EE9988","#BB4444"),guide="legend")+geom_hline(yintercept=(...legend=c(0.7,0.9),legend.labs=c("High-expression","low-expression")) sc_minp dev.off() 四、思考尽管最佳分组在绘制生存曲线时优化了...比如这次的案例270人，本来中位值分布后两组均是135人，而采用最佳分组后则是high 264人和low 6人。这样的分组结果很难说服别人。写在最后：有时间我们会努力更新的。

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通俗易懂讲解梯度下降法！

因为找到最低点，那么最低点对应的横坐标所有维度就是我们想得到的θ_0和θ_i，而纵坐标就是损失函数的最小值。找到最低点所有答案就全部解出来了。现在问题来了：有没有一种算法让我们可以慢慢定位出最小值？...抛物线就相当于一个山峰，我们的目标就是找到抛物线的最低点，也就是山底。...同时我们也要和下山一样，不停地定位新位置，再计算新位置的梯度，然后按照新方向下降，最后慢慢定位到抛物线的最低点。 2.2 梯度下降法算法 Part2.1里面已经介绍了梯度下降法的思想，遗留了两个问题。...下图我们用一个例子来进行说明：上图的最低点很明显就是原点，我们通过梯度下降法来逼近这个最低点。我们可以看到损失函数的值在一直减少，θ的值也在往0这个值进行收敛。...fontsize=20)# y轴标签 x = np.array(x) y_predict = np.array(θ_0 + θ_1*x) plt.plot(x,y_predict,color = 'red')#绘制拟合的函数图

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