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用python输出stata一样的标准化回归结果

本文的目的是用python实现outreg2的效果，得到上面这样的结果，方便对比和分析。...results：回归模型的结果，statsmodel回归的结果，多个结果用list装在一起； float_format：数据显示的格式，默认四位小数； stars：是否有*，True为有； model_names...02 Fama-Macbeth 格式化输出 Fama-macbeth之前提到可以使用FamaMacBeth函数实现，但如果直接用上面的方式对Fama-macbeth的结果输出会有一些问题。...另外这个包目前还是在完善过程中，所以如果python版本不一样，输出结果可能会有一些差异，比如上图是用python3.7实现的，python3.8实现出来R2的结果会显示在回归系数的下方。...当然这些都是小问题了，可以根据自己的需要去调整。

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如何通过测试提升 Python 代码的健壮性

“Python猫” ，一个值得加星标的公众号 花下猫语：本文是《提升你的 Python 项目代码健壮性和性能》系列的第二篇。该系列主要讲解一些提升代码健壮性的姿势和小技巧。...图 | 《天空之城》剧照 0x00 前言 本文的更多的是写给 Python 后端的程序员。 来简单分享一下我对写测试的理解。 在上一篇文章中，我提到了代码覆盖率，即测试的一种指标。...本文目录如下： ▼ 如何通过测试提升 Python 代码的健壮性 : section 0x00 前言 : section ▼ 0x01 测试的分类 : section 后端主要关注哪些测试...并不是所有地方都容易测试的。 测试不能解决的问题 测试能确保代码的运行质量，但无法确保代码编写质量，也无法保证产品设计逻辑上的问题。 也就是说 代码写的烂，测试代码只能确保编写代码是可以正常运行的。...我一般在关键流程上多做几个拉起来测试的代码。 但拉起来测试要解决的问题就多了一个，即，用户登陆认证。

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Python Flask高级用法：打造健壮、高效的Web应用

Flask是一款灵活而强大的Web框架，通过深入理解其高级用法，可以构建出健壮、高效的Web应用。...在本文中，我们将深入探讨一些更为高级的Flask用法，包括定制错误处理、异步请求处理、Blueprints的更进一步使用，以及一些性能和安全性的最佳实践。1....定制错误处理Flask允许我们通过定制错误处理器来处理应用中发生的各种错误，以提供更友好的用户体验。...Blueprint的进阶使用蓝图是Flask中用于模块化组织应用的方式，进一步的使用可以将蓝图进行拆分，实现更好的组织和结构。...Flask提供了灵活而强大的工具，通过深入学习并在实践中应用这些知识，可以为你的应用带来更好的性能、可维护性和安全性。在设计和开发阶段注重这些方面，将使你的Flask应用在实际应用中更为出色。

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如何通过测试提升 Python 代码的健壮性

0x00 前言 本文的更多的是写给 Python 后端的程序员。 来简单分享一下我对写测试的理解。 本期就聊聊测试这件小事情。...本文目录如下： ▼ 如何通过测试提升 Python 代码的健壮性 : section 0x00 前言 : section ▼ 0x01 测试的分类 : section 后端主要关注哪些测试...不适当的测试为什么是负担 : section 并不是所有地方都容易测试的 : section ▼ 0x04 写 Python 测试的一些注意事项 : section 项目的环境隔离...并不是所有地方都容易测试的。 测试不能解决的问题 测试能确保代码的运行质量，但无法确保代码编写质量，也无法保证产品设计逻辑上的问题。 也就是说 代码写的烂，测试代码只能确保编写代码是可以正常运行的。...0x04 写 Python 测试的一些注意事项 项目的环境隔离 从整体项目角度，代码的运行环境应该区分 Local/Test/Stage/Prod 四种环境。

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使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

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。...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 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。它是一个构建在 NumPy、SciPy 和 Pandas 库之上的开源库。...Statsmodels 有很多特性，包括： 线性回归模型 广义线性模型 时间序列分析 多元统计 非参数方法 稳健的统计方法 可视化工具 安装 Statsmodel 库 statsmodel 库的安装很简单...使用 Statsmodel 进行简单线性回归 上面是statsmodel 库的基础知识，让我们更深入地研究线性回归模型。线性回归是一种对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模的统计方法。

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Python中9大时间序列预测模型

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。...来源：数据科学博客 在本文中，我们列出了最广泛使用的时间序列预测方法，只需一行代码就可以在Python中使用它们： Autoregression（AR） AR方法在先前时间步骤中模拟为观察的线性函数。...from statsmodel.tsa.ar_model import AR Autoregressive Moving Average（ARMA） ARMA方法结合了自回归（AR）模型和移动平均（MA...from statsmodel.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX Vector Autoregression (VAR) 向量自回归方法使用AR模型。...from statsmodel.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

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使用Statsmodel进行假设检验和线性回归

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。...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 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。它是一个构建在 NumPy、SciPy 和 Pandas 库之上的开源库。...Statsmodels 有很多特性，包括： 线性回归模型 广义线性模型 时间序列分析 多元统计 非参数方法 稳健的统计方法 可视化工具 安装 Statsmodel 库 statsmodel 库的安装很简单...使用 Statsmodel 进行简单线性回归 上面是statsmodel 库的基础知识，让我们更深入地研究线性回归模型。线性回归是一种对因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模的统计方法。

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一个健壮免费的Python短信轰炸程序，专门炸坏蛋蛋，请勿滥用

在 GitHub 上看到一个高一美术生写的一个健壮免费的python短信轰炸程序，专门炸坏蛋蛋，百万接口，多线程全自动添加有效接口，支持异步协程百万并发，自己对自己的号码用了一下，确实是短信轰炸，要不是及时...smsboom.py oneRun -p 198xxxxxxxx 多线程调用： python smsboom.py run -t 64 -p 198xxxxxxxx 协程调用： python smsboom.py...python smsboom.py run -t 64 -p 198xxxxxxxx 启动64个线程,轰//炸一个人的手机号(198xxxxxxxx),启动循环轰//炸, 轮番轰//炸60次 python...30秒 python smsboom.py run -t 64 -p 198xxxxxxxx -f 60 -i 30 启动64个线程,轰//炸一个人的手机号(198xxxxxxxx),启动循环轰//炸...//炸多个人的手机号(198xxxxxxxx,199xxxxxxxx),启动循环轰//炸, 轮番轰炸60次, 每次间隔30秒, 开启代理列表进行轰炸 python smsboom.py run -t 64

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Python的编码问题

在看《Dive Into Python》有一章是对XML的处理，其中写着 import sys sys.setdefaultencoding('iso-8859-1') 而我使用urlopen写一个采集小程序时...，遇上了一个编码问题。...，原因是百度默认的编码是gb2312，而python默认的编码格式为ascii（可通过打印sys.getdefaultencoding() 显示出来） 为什么import sys后，然后使用sys.不会自动提示显示出...之后搜索了一下： python的初始化脚本site.py会把sys模块的setdefaultencoding方法删除，python在初始化完毕之后，禁止用户改变默认编码。...以上内容引用至【python改变默认编码】 还有就是在抓取到页面后，需要对页面进行一个解码动作(decode)，完整的demo代码将会如下所示： 1: #coding:utf-8 2: import

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详解Mac配置虚拟环境Virtualenv，安装Python科学计算包

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。...has the wrong size, try recompiling 看到大家说用虚拟环境比较好，我就也自己安了一个，果然在 virtualenv 上安装各种包都很顺利，用起来也非常顺畅，没再出现什么问题...virtualenv 可以用来建立一个专属于项目的python环境，保持一个干净的环境。只需要通过命令创建一个虚拟环境，不用的时候通过命令退出，删除。...安装 Numpy，Scipy，Matplotlib 等 接下来安装Python的各种包，就比较顺畅了，比如安在env1上： $ workon env1 安装numpy pip install numpy...$ pip install statsmodel 安装scikit-learn $ pip install scikit-learn 按照顺序全部安装成功，后续就可以在虚拟环境上做分析了。

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python中的编码问题

问题 在平时工作中，遇到了这样的错误： UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 想必大家也都碰到过，很常见 。...于是决定对python的编码做一个整理和学习。...，概括来讲，str是字节串，由unicode经过编码(encode)后的字节组成的（好比与python3.x的byte）；unicode是对象，才是真正意义上的字符串，由字符组成 >>> a='中文'...将python看成是一根管子，管子里头处理的中间过程都是使用unicode的。入口处，全部转成unicode；出口处，再转成目标编码(当然，有例外，处理逻辑中要用到具体编码的情况)。...在linux环境中设置环境变量方法如下，具体设置什么只要与终端编码方式一直即可 export PYTHONIOENCODING=UTF-8 总结 重新回到最初的那个问题，造成问题的原因是没有搞清楚unicode

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Python中的编码问题

视频汇总首页：http://edu.51cto.com/lecturer/index/user_id-4626073.html 对于Python的初学者来说，编码问题相当令人头疼。...本文就根据我在学习过程中遇到的问题简单谈一下Python中的编码。首先简单介绍一下几种常见的编码。 一、几种常见的字符编码 ASCII码 ASCII码是基于拉丁字码的一套电脑编码系统。...三、python中常遇到的编码问题 以下问题只有在Python2.x版本中出现，因为3.X版本中python环境就只有unicode类型的字符串了，即所有程序中处理的都会自动转换成unicode字符串。...文件的读取 在对文件内容进行读取时也经常出现编码问题。这里我们首先来了解一下文件编码。 文件编码即文件的编码方式。...因此，Python中的编码问题解决方式总结起来就是：保证字符串的编码及解码方式一致，了解了文中提到相关知识相信能解决Python中大部分的编码问题了。

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python内存回收的问题

python实际上，对于占用很大内存的对象，并不会马上释放。 举例，a=range(10000*10000)，会发现内存飙升一个多G，del a 或者a=[]都不能将内存降下来。。...在IPython中用run运行程序时，都是在独立的运行环境中运行，结束之后才将程序运行环境中的结果复制到IPython环境中，因此不会有变量被重复调用的问题。...如果你是指在自己的程序中想删除所有全局变量的话，可以自己编写一个clear函数，通过globals()获取全局变量然后将其中不需要的内容删除，例如下面的程序保留函数，类，模块，删除所有其它全局变量：...__name__ == "module":             continue         del globals()[key] 不过程序中应该避免这种对全局变量的依赖。

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Python的编码问题（一）

问题是，他们虽然聪明的预见将来有可能会有更多的字符加进来，但是他们还是保守了点，随着计算机功能越来越强，使用越来越广，有越来越多的国家引进计算机，仅仅只有256种字符的ASCII码已经远远不能满足了。...问题又来了，明明因为字母以及符号只用8位就能表示了，结果Unicode编码要用32位来表示，而实际使用总英文字母要占很大一部分比例，这就造成了严重的资源浪费，白白浪费了很大的储存空间，所以后来又出现了另一种编码...，UTF-8 　　UTF-8编码是对Unicode编码的优化，它规定，英文字母用一个字节表示，欧洲的一些符号用2个字节来表示，亚洲国家的一些字符用3个字节来表示，这就合理了很多，该长的长，该短的短。...三、Python的默认编码 　　　　▷python2版本中默认的字符编码是ASCII码，如果要显示中文必须要在代码的首行写“  # -*- encoding:utf-8 -*-    ”来指定编码 　　　　...▷python3版本种默认的字符编码是UTF-8，就可以显示中文了 四、换算关系 　　　　▷1位 = 1bit 　　　　▷8bits = 1bytes = 1字节 　　　　▷1024bytes = 1KB

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numpypandas瞎搞系列（一）：OLS,WLS的numpy实现

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。...np.ones([x.shape[0],1])]) beta = np.linalg.inv(x.T.dot(x)).dot(x.T).dot(y) return beta 接下来分别用这个函数和statsmodel...02 WLS的beta 同样的道理，定义WLS的beta函数，这个就不做测试了，不用想都知道肯定是比statsmodel里的WLS更快一些。WLS的beta表达式： ?...python代码如下 def getWLSBeta(x,y,w): x = np.hstack([x.reshape(-1,1),np.ones([x.shape[0],1])])...另外statsmodel里也可以直接求OLS的预测区间，需要用到wls_prediction_std函数，所以还是之前的那个例子，做一个测试。 wls_prediction_std的结果 ?

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