这份教程的链接地址是 https://www.royfrancis.com/beautiful-circos-plots-in-r/
如果你经常用stata写论文，会了解stata有个outreg2的函数，可以把回归的结果输出成非常规范的论文格式，并且可以把多个回归结果并在一起，方便对比。例如下图
如果你使用 Python 处理数据，你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读5分钟在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 如果你使用 Python 处理数据，你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 什么是 Statsmodel 库？ Statsmodels
https://github.com/plemey/SARSCoV2origins
https://github.com/AnimalGenomicsETH/bovine-graphs/tree/main
建模过程包括三个阶段：表述，估计和评估，本文帮助用户进行模型表述、估计，进行PSTR模型评估。
在本文中，建模过程包括三个阶段：表述，估计和评估，本文帮助用户进行模型表述、估计，进行PSTR模型评估 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
在时间序列问题上，机器学习被广泛应用于分类和预测问题。当有预测模型来预测未知变量时，在时间充当独立变量和目标因变量的情况下，时间序列预测就出现了。
Fama Macbeth是一种通过回归方法做因子检验，并且可以剔除残差截面上自相关性的回归方法，同时为了剔除因子时序上的自相关性，可以通过Newey West调整对回归的协方差进行调整。
给学徒们收集整理了几套带GitHub源代码的文献图表合辑，让优秀者一点一滴拆解开来分享给大家。（全部的代码复制粘贴即可运行，欢迎尝试以及批评指正）
pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
我们在做测试的时候，经常遇到领导的灵魂拷问：你的测试用例覆盖率是多少，达到100%了么？你如何保证你的测试质量？ 测试用例的覆盖率如何统计呢，如何知道开发的代码，我们都测到了，不会存在漏测的情况。
最近正在自学Python做科学计算，当然在很多书籍和公开课里最先做的就是安装Numpy, Scipy, Matplotlib等包，不过每次安装单独的包时，都会有各种问题导致安装失败或者调用失败。 比如， 遇到 Exception 和 Error： 明明已经提示 Sklearn 安装成功，但是在调用时却显示： ImportError: No module named sklearn 还有用 Numpy 的时候： ValueError: numpy.dtype has the wrong s
Pandas-14.统计函数 pct_change() Series，DataFrame和Panel都有pct_change()函数 将每个元素和前一个元素进行比较，计算变化百分比 默认列操作，通过axis = 1参数换成行 s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7]) print(s.pct_change()) ''' 0 NaN 1 1.000000 2 0.500000 3 0.333333 4 0.250000 5 0.200000 6
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力： 研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力 交易：基于研究的结果和交易信号，执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力： python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
回归作为数据分析中非常重要的一种方法，在量化中的应用也很多，从最简单的因子中性化到估计因子收益率，以及整个Barra框架，都是以回归为基础，本文总结各种回归方法以及python实现的代码。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】在浮躁的机器学习领域，仍然有人致力于研究基础算法。 由Jeff Dean领衔的Google Research年终总结系列「Google Research, 2022 & beyond」第五期，本期的主题是算法上的进步（algorithmic advances），撰写作者是谷歌研究院的副总裁Vahab Mirrokni. 往期链接： 超详超硬Jeff Dean万字总结火热出炉！图解谷歌2022年AIGC、LLM、CV三大领域成就 谷歌2022年度
普通最小二乘法如何处理异常值？它对待一切事物都是一样的——它将它们平方！但是对于异常值，平方会显著增加它们对平均值等统计数据的巨大影响。
Python中训练LR模型一般使用sklearn包，输出模型报告和其他机器学习方法一样。但从统计背景出发，想看更详细的报告，statsmodel包可以帮助实现。
创建索引数组:findgen(num),dindgen(num) 创建一个特定纬度的数组并赋值：replicate(2.0,4,2),创建4列2行值为2.0的数组
❝本节来复现「nature medicine」上的一张图，此图也属于热图其主要就是左侧文本框的绘制，小编稍微写了一些代码不够完善有更高需求的可以在此基础上进行进一步的拓展；
前面介绍了unittest这个自动化框架，但是这个古老的框架，还有很多不足。 于是乎，后浪出现了，今天要讲的就是pytest框架。 pytest介绍 pytest是一个非常成熟的全功能的Python测试框架，主要特点有以下几点： 1、简单灵活，容易上手，文档丰富； 2、支持参数化，可以细粒度地控制要测试的测试用例； 3、能够支持简单的单元测试和复杂的功能测试，还可以用来做selenium/appnium等自动化测试、接口自动化测试（pytest+requests）; 4、pytest具有很多第三方插件，并且可以自定义扩展 如pytest-selenium（集成selenium）、 pytest-html（完美html测试报告生成）、 pytest-rerunfailures（失败case重复执行）、 pytest-xdist（多CPU分发）、 pytest--ordering（控制测试运行的顺序） 5、测试用例的skip和xfail处理； 6、可以很好的和CI工具结合，例如jenkins
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 📷 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵的丰富运算。 2 scipy 它包含线性代数、优化、统计学和数值运算等操作。 3 pandas 它是Python做数据处理的优秀工具。 它可以快速而简单地实现数据操作、数据集成和数据可视化的功能。 它提供两种数据结构：序列和数据框。 数据可视化4 matplotlib 它是Python的数据可视化基础库。 它可
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言
python里很多模块都有OLS的实现，之前总结过一次，详见《从零开始学量化（五）：用Python做回归》。今天这个是自己用numpy实现OLS，WLS的一些内容。
echarts是百度推出的一款开源的基于JavaScript的可视化图表库，该开发库目前发展非常不错，且支持各类图形的绘制可定制程度高，Echarts绘图库同样可以与Flask结合，前台使用echart绘图库进行图形的生成与展示，后台则是Flask通过render_template方法返回一串JSON数据集，前台收到后将其应用到绘图库上，实现动态展示Web服务日志状态功能。
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库 1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵
如果你想对测试用例进行严重等级划分，可以使用 @allure.severity 装饰器，它可以应用于函数，方法或整个类。
在Python当中用于绘制图表的模块，相信大家用的最多的便是matplotlib和seabron，除此之外还有一些用于动态交互的例如Plotly模块和Pyecharts模块，今天小编再为大家来推荐两个用于制作可视化大屏的库，分别叫做hvPlot以及Panel，在本篇教程当中，小编依次会为大家分享
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2214427119
本节来复现「nature medicine」上的一张图，此图将饼图与环状条形图进行了组合也别有一番风格，小编稍微写了一些代码有更高需求的可以在此基础上进行进一步的拓展； 原文 Data-driven identification of post-acute SARS-CoV-2 infection subphenotypes 📷 加载R包 library(tidyverse) library(readxl) library(camcorder) library(ggtext) library(ggsci)
1\ 代码覆盖报告 pip install coverage 2 manage.py
python和R是数据科学家手中两种最常用的工具，R已经介绍的太多了，后续我们来玩玩python吧。从出身来看，R是统计学家写的，python是计算机科学家写的，两者的出生背景不一样，随着数据爆发，python也慢慢发展，逐渐在数据科学中找到了一席之地。 包： python也有非常多的扩展包，不过用于数据分析的并不象R那么品种繁多。常用的： numpy：提供最基本的数值计算，使向量化计算成为可能。 scipy：提供了包括最优化在内的科学计算函数，不用自己写啦。 pandas：提供了类似dataframe的
软顶的”epGate“将恩德雷斯豪泽的PROFIBUS PA和DP设备与施耐德电气的M580以太网/IP控制系统和控制专家工程工具相连接。好处包括:
Python编程语言，不仅仅在机器学习、数据分析等领域大放异彩，在web开发中等软件开发中，使用者也越来越多。
目前证书有以下常用文件格式：JKS(.keystore)，微软(.pfx)，PEM(.key + .crt)。其中,tomcat使用JKS格式,nginx使用PEM格式.
上一篇文章的正则，其实对很多人来说用起来是不方便的，加上需要记很多规则，所以用起来不是特别熟练，而这节我们提到的beautifulsoup就是一个非常强大的工具，爬虫利器。 beautifulSoup
截至2021年2月，COVID-19疾病已经蔓延成为全球大流行，超过1亿人感染，导致超过200万人死亡。研究表明，COVID-19疾病的严重程度是由免疫系统为了清除病毒而过度激活引起的炎症综合征驱动的。持续性炎症可导致肺组织损伤，肺水肿液渗出，导致呼吸困难和急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。外周血或支气管肺泡灌洗液中的免疫分析揭示了免疫系统的主要变化，如过度的中性粒细胞激活，淋巴细胞减少，和异常的适应性免疫系统反应。然而，在空间背景下对受感染组织和免疫系统的深入分析直到最近才开始，目前缺乏对大多数受感染器官(包括肺)的深入分析。为了阐明COVID-19疾病肺部感染期间的细胞组成、空间背景以及免疫细胞和主要细胞类型之间的相互作用。文中对COVID-19患者、其他导致急性呼吸系统综合症(ARDS)的肺部感染患者和健康个体的死后肺组织进行了成像质谱流式细胞技术检测。
先来看效果图，看看效果如何 废话不多说，直接上代码 import random, pygame PANEL_width = 1000 PANEL_highly = 1000 FONT_PX = 15
之前有和群里的小伙伴讨论说"将之前Python-matplotlib 绘制的图用R-ggplot2重新绘制"，也得到很多小伙伴的响应
|-flasky |-app/ |-api_1_0 |-init.py |-users.py |-posts.py |-comments.py |-authentication.py |-errors.py |-decorators.py
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Python有好多个GUI框架，wxPython比较流行，so just do it..... Win下各种不爽，又换Ubuntu
模板文件和静态文件分别放入templates和static文件夹，django会自动加载到容器。
“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。
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