假设我们从解释器的改造入手，会不会能够更好的保护代码呢？ 由于发行商业 Python 程序到客户环境时通常会包含一个 Python 解释器，如果改造解释器能解决源码保护的问题，那么也是可选的一条路。...不论是加密后的代码还是加密后的密钥，都会放在安装包中。它们能够被用户看到，却无法被破译。而 Python 解释器该如何执行加密后的代码呢？...，得到原始代码 Python 解释器执行这段原始代码 可以看到，通过改造构建环节、定制 Python 解释器的执行过程，便可以实现保护源码的目的。...改造构建环节是容易的，但是如何定制 Python 解释器呢？我们需要深入了解解释器执行脚本和模块的方式，才能在特定的入口进行控制。...3 脚本、模块的执行与解密 3.1 执行 Python 代码的几种方式 为了找到 Python 解释器执行 Python 代码时的所有入口，我们需要首先执行 Python 解释器都能以怎样的方式执行代码
图像和文本使用网格状数据；但是在拓扑图中，信息是使用特征矩阵和邻接矩阵来表示的，每个节点都有不同的邻居。因此图像和文本的可解释性方法不适合获得对图的高质量解释。...什么图模式将最大化某个类的预测？ 解释 GNN 的方法根据它们提供的解释类型分为两个分支。这些图解释方法侧重于图模型的不同方面，并提供不同的视图来理解 GNN 模型。...实例级方法：给定一个输入图，实例级方法通过识别用于预测的重要输入特征来解释深度模型。 模型级方法提供了一般见解和高级理解来解释深度图模型。...SA、Guided back propagation、CAM 和 Grad-CAM 是基于梯度/特征的可解释性方法的示例。 基于扰动的方法监测不同输入扰动的输出变化变化。...以不同方式为输入图获得掩码可以获得重要的输入特征。还根据预测任务的类型生成不同的掩码，例如节点掩码、边掩码和节点特征掩码。 生成的掩码与输入图相结合，通过逐元素乘法获得包含重要输入信息的新图。
对于人工智能和机器学习来说，目前有很多种可以实施的技术和工具用来解决实时问题，其中，监督学习（Supervised Learning）是最常用的方法之一。什么是监督学习？监督学习如何实现呢？...营长为大家找到了使用Python进行监督学习的方法。 什么是监督学习？ 在监督学习中，首先导入包含训练属性和目标属性的数据集。...在这个例子中，我们用的是从Scikit-Learn包中导入的IRIS数据集。现在，我们用代码来探索IRIS数据集的属性。 确保你的电脑上已经安装了Python。...另外，使用PIP安装如下几个包： pip 安装 pandas pip 安装 matplotlib pip 安装 scikit-learn 在这段代码中，我们使用pandas包的几个方法了解IRIS数据集的属性...一个合适的K值则需要根据实际情况而定。在这段代码中，我们从 sklearn 中导入K－近邻分类器，并将其用于我们输入的数据中，之后再对花进行分类。
直接 import 导入要查看的库，然后help()就可以了。 >>> import PyHook3 >>> help(PyHook3) help(PyHook3)，查看库的用法。...help(PyHook3.HookManager())，可以查看具体方法的源码。 dir(PyHook3)，用来查看库的属性。..._doc__', '__file__', '__loader__', ' __name__', '__package__', '__path__', '__spec__', 'cpyHook'] 查看python...库的用法： ?...查看具体方法的源码： ?
这使得我们可以在模型表现不佳时进行诊断，或者解释模型是如何做决策的，这一点至关重要，尤其当我们想要说服别人相信我们的模型时。...在本文中，我们将介绍如何在Python中构建和使用随机森林（Random Forest）。除了查看代码之外，我们还将尝试了解此模型的工作原理。...这是一个可解释的模型，因为它非常像我们人类进行分类的过程：在我们做出决定之前（在理想世界中），我们会对可用数据进行一系列的询问。 决策树的技术细节在于如何形成关于数据的问题。...你可以随意运行和更改代码（加载包可能需要一些时间）。 ?...我们对模型的了解越多，我们就越有能力有效地使用它并解释它如何进行预测。 一如既往，欢迎进行评论反馈和建设性的批评。可以通过Twitter @koehrsen_will与我联系。
------ 1、有一个excel如下，写一个python程序，计算每个年月的后面6个月的销售额的累计值，保存在新excel中，包含年月、销售额、后面6个月的销售额的累计值 2、 好的，可以使用 Pandas...文件 df.to_excel('销售额累计值.xlsx', index=False) ``` 解释一下代码： 1....5、有一个excel，文件名为销售数据.xlsx,A列为年月、B列为本月实际销售金额，如下，写一个python程序，计算每个年月的后面6个月的销售额的累计值，保存在新excel中，包含年月、本月实际销售金额...', index=False) ``` 这段代码首先从Excel文件中读取数据，然后计算每个年月的后6个月实际销售额累计值。...请注意，这段代码仅包含使用移动平均方法进行预测的部分。如果您需要添加其他预测方法，请在注释`# 其他预测方法（方法2、方法3、方法4）`下方添加相应的代码。
这个数据是2015SODA大赛公开的上海公交公司的一卡通数据集，具体的介绍和获取方法网上应该有很多（因此原始数据我不提供，源代码都在文章里，复制粘贴即可），简单的看一下，包括卡的id，线路站点，费用，优惠...用下面这样一行代码，我们对用户和时间进行排序，看看基本情况： df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp']) df.sort_values(['id...这样肯定是不行的，于是改写了一下代码，增加了几个列用来做关键的判断（前一行后一行的id和cost），利用pandas的apply函数，具体如下： ### 增加用来判断的列 def get_shift(df...这个是在R语言里画的，python的话也凑合能画（没有R画的好看），实现的具体方法是用holoviews这个库。...封面图就做出来了，看着挺酷，但是乱乱的不好解释 ? ? 。
在Python中，常用的时间序列图表库包括Matplotlib、Pandas、Seaborn和Plotly等。本文将介绍如何使用这些库来绘制时间序列图表，并通过实例展示其强大功能。...MatplotlibMatplotlib是Python中最基础的绘图库之一，适用于各种类型的图表绘制。首先，让我们看看如何使用Matplotlib绘制简单的时间序列图表。...['Value'], model='additive', period=30)# 绘制季节性分解结果plt.figure(figsize=(12, 8))result.plot()plt.show()这段代码展示了如何生成一个包含季节性模式的时间序列...结论时间序列图表在多个领域中都有广泛的应用，通过Python中的各种绘图库和数据分析工具，我们可以方便地对时间序列数据进行可视化和分析。...无论是金融市场、气候变化、经济指标还是网站流量，时间序列图表都能提供重要的洞察，帮助我们做出更明智的决策。希望本文提供的示例代码和方法能够为您的时间序列数据分析工作提供有益的参考。
评价方法：因子IC，ICIR，分层测试曲线，FamaMacBeth回归，因子合成 3....偏度和峰度的相关性较高，偏度和波动率的相关性较高。其他各因子之间的相关性都很低。 接下来用FamaMacBeth回归来看在动量因子和波动率因子的基础上，偏度、峰度因子是否能提供额外的信息。...FamaMacBeth回归的原理和代码实现参考上一篇《Fama-Macbeth回归和Newey-West调整》。 首先用动量和波动率因子做回归，结果如下，需要注意的位置已标红 ?...结果如果做一个表格的话，会看的更清楚一些，这里我就直接用图解释了： 首先动量因子、波动率因子都是5%显著的，只加入偏度的话，两个因子都在10%上显著，偏度在5%上显著，波动率的显著性降低较多，说明偏度包含的信息与波动率重复较多...如果四个因子都包括的话，峰度不显著，波动率不显著，R2显著提升，这都可以用以上两点的结论来解释。
这里我们尝试通过status的前后变化对重复数据进行判断和筛选。一是因为同一时间不可能有两个载客状态，二是status变化频率低利于观察。 发现了几种不同的形式，我们如何处理呢？...需求4：对重复数据进行分组的重复数量统计，检查是否有3个以上（包含）重复的 以上重复数据的数量都是2个，那有没有大于2个重复的呢？ 数据量太多，肉眼无法观察，我们通过以下语句判断。...需求6：对id和time分组统计status个数、求和，与重复数据df_dup匹配合并 很显然，在这种复杂的情况下直接用drop_duplicates是不管用的，所以我们必须想其他的方法。...我们给出的判断逻辑是： 载客状态不连续，当前状态与前后状态不一样，比如0-1-0或1-0-1 且这段不连续状态属于同一个车辆id 且这段不连续状态的最大时间差很小，我们设定60秒为阈值 需求8：将id、...time、status变量分别上移和下移1个单位，生成6个新变量 现在问题的关键如何用当前状态与前后状态进行对比，pandas中可以使用shift函数对列进行上下的移动，这样就可以实现前后对比了。
本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形，并给出代码实例。准备工作首先，确保你已经安装了Plotly库。...通过以上示例，我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的三维图形。你可以根据自己的需求进一步定制这些图形，并探索Plotly库中更多丰富的功能。Happy plotting！...你可以通过查阅官方文档或参考在线教程来深入了解这些功能，并将其应用到你的项目中。总结通过本文，我们学习了如何使用Python和Plotly库绘制各种类型的三维图形，包括散点图、曲面图、线框图和条形图。...我们了解了绘制每种图形所需的基本步骤和代码示例，并探索了如何自定义图形样式、创建交互式图形以及将图形导出为静态图片或交互式HTML文件。...通过不断探索和应用Python和Plotly库的功能，我们可以进一步提升数据可视化的效果和效率，为我们的工作和项目带来更多的价值和成就。
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~ ---- 本文主要介绍的是pandas中的一个移动函数：shift。最后结合一个具体的电商领域中用户的复购案例来说明如何使用shift函数。...import pandas as pd import numpy as np 另一份是和时间相关的： 参数periods 表示每次移动的幅度 可以看到默认情况下，shift函数是在行方向上移动一个单位...在这里我们结合一个电商销售数据来感受下shift函数的使用。我们有一份客户和购买时间的数据，现在想统计每位用户在今年的平均复购周期和全部用户的平均复购周期。...每位用户的平均复购周期：每两个复购时间之间的天数之和 / 用户总复购次数 全部用户的平均复购周期：全部用户的平均复购周期之和 / 总复购用户数 通过一个例子来解释用户的平均复购周期，假设某位用户购买情况如下
导读 数据可视化的方法，做大数据的人不可错过，直接把代码喂给你。 数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(EDA)，以获得对数据的一些见解。...Matplotlib是一个流行的Python库，可以很容易地创建数据可视化。然而，每次执行新项目时，设置数据、参数、图形和绘图都会变得非常混乱和乏味。...我们刚刚讨论的所有这些也与第一个图表一致。 ? 用颜色分组的散点图 ? 第三个变量，国家大小通过彩色分组和大小编码散点图 现在来看代码。...通过使用颜色编码，我们可以很容易地看到和理解哪些服务器每天的工作量最大，以及负载与其他服务器的负载相比如何。其代码遵循与分组条形图相同的样式。...把东西抽象成函数总是让你的代码更容易阅读和使用！我希望你喜欢这篇文章，并学到一些新的和有用的东西。
上面这段话的大概意思是：爱就是这样，它既不是真实的，也不是虚假的；它不能用真假来衡量，因为爱就是爱。下面手把手教大家如何在自己的电脑上做出这样一张代码图片。...选择自己的电脑对应的操作系统，点击稳定版本（Stable）下载即可。 然后我们需要一个 Python 解释器来执行 Python。...选中我们想分享的代码，使用快捷键组合 [Ctrl + N]（Mac 用户使用 [Command + N]）新建一个文件，将我们的代码贴进去，为了好看，我们可以删掉 Python 之禅的内容，接着使用快捷键组合...这段代码中 “import this” 是导入包，然后我们将 this 赋值给 love 这个变量。...在 Python 中，“is”表示检查两个对象的 id （可以类比于内存地址）是否相同，这里 love 变量的 id 和 this 相同，和两个 bool 型变量不同，所以前两个都返回 False。
，使用这个参数的另一个好处是对于包含不同类型的列，比如同时包含字符串和整型的列，这个参数可以指定该列就是字符串或者整型的类型，避免在采用该列作为键进行融合不同表的时候出现错误。...c2': [0, 23, 17, 4]}) df['new'] = df.apply(lambda x: rule(x['c1'], x['c2']), axis = 1) df.head() 上面这段代码我们先定义了一个两个输入参数的方法...如果是希望计算 c1 和 c2 两列的最大值，可以这么写： df['maximum'] = df.apply(lambda x: max(x['c1'], x['c2']), axis = 1) 但你会发现比下面这段代码要慢很多...，可以使用这个参数设置； dropna=False：查看包含缺失值的统计 df['c'].value_counts().reset_index()：如果想对这个统计转换为一个 dataframe 并对其进行操作...to_csv 最后是一个非常常用的方法，保存为 csv 文件。这里也有两个小技巧： 第一个就是print(df[:5].to_csv())，这段代码可以打印前5行，并且也是会保存到文件的数据。
撇开所有的负面因素不谈，有没有什么方法可以尽可能接近股价？有很多方法可以回答这个问题，但是在这里我们将看到机器学习是如何处理这个问题的。 影响公司股价的因素之一是在给定时间内关于该公司的新闻传播度。...百分位数值帮助我们了解数据是否包含任何异常值。我们可以清楚地看到，最小值和1%之间存在着不寻常的差异。同样，最大值和99%之间也存在巨大的差异。...新闻数据 新闻数据包含900万个数据集和35个特征。新闻数据占用的内存约为2.4 GB，类似于我们对市场数据的方法。新闻数据中的每一行是新闻标题、与新闻相关的资产、相关性、新闻的情绪等。...一种显而易见的方法是按时间、资产代码和资产名称进行合并，因为这三个特性惟一地标识给定时间内股票的价格。但是在合并这两个表之前，首先让我们看看市场数据中有多少新闻数据的资产代码。...现在是机器学习问题中最重要、最有趣的部分。我们如何对数据进行特征设计？如何从已经可用的特征中提取额外的特征? 1、Lag features：滞后特征是时间序列预测问题转化为监督学习问题的经典方法。
Editor->General->Font是设置字体及大小的 Color Scheme->Python选项后我们就可以设置Python的主题 接着我们要去更换python解释器，刚下载的PyCharm...是没有配置python解释器的，所以要由我们手动添加。...Setting->Project:XXX->Project Interpreter,然后修改你需要的Python解释器 基础配置到这就结束了，接下来我们就可以开始运行代码了。...接下来我们来试一下效果 下面这段代码明显是不规范的 现在我们来使用一下我们的工具 选中这段代码，右键选择External Tools ->autopep8 发现了吗？刚开始的破浪线不见了！...除了Debug栏，在代码编辑区域，也显示了M所属的class名以及它的地址。 我们再来看一个简单的调试 这段代码经过调试之后就很明显了，Debug栏和代码编辑区都显示了各个变量的值，很明了。
文章目录 一、网上已有的方法 二、推荐方法 一、网上已有的方法 网上已有的方法总结下来主要有以下几种： planetB | Syntax Highlight Code In Word Documents...因为是国外的网站，加载很慢不说，现在这网站已经不能用了！...Pycharm/VSCode等集成开发环境里的代码直接复制贴到 Word 里，会保持代码高亮的效果。或者使用 Typora/Notepad++ 等软件转化样式再贴到Word。...网站 word.wd1x 可以很方便地为代码着色，就是生成效果一般，如下所示： 还有个 Python 的 Pygments，操作演示如下： Try out Pygments!...二、推荐方法 利用现有的 MarkDown 排版工具的代码高亮，然后再贴到Word，比如：Md2All、MarkDownNice。
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。...这两种排序的区别在于，如果使用独立排序，未考虑X、Y之间的相关性，如果X、Y之间的相关性很高，分层出来的结果差不多，得到的投资组合会集中在对角线上，会导致非对角线的组合包含的股票数目非常少。...这样的不平衡情况下，对组合收益的分析意义不大。因此可以用独立排序的方法评估X、Y之间的相关性程度。...同时条件排序下每个组合中的数目都是相同的，不会出现不平衡情况。 这两种排序都是有用的，接下来给一个代码实现的例子。 ? 取A股市场的市值因子和市净率因子，数据从2010年-2018年。...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。
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