走势图(Sparklines)是一种非常小的的图形,可以在嵌在一段文字和一个标题中间,或者一副图像旁边,它可以非常方便的可视化内容中的数据。而 Sparky 就是一个用来制作走势图的 JavaScript 库。
随着中国工业和科技的发展,中国的一些发达城市的空气质量问题变得越来越严重,其中最为严重的便是PM2.5带来的恶劣环境问题。
导读:上个周末,北方地区又经历了一次严重的雾霾天气,不禁想起那段在天津厚德载雾,自强不吸的日子。
内容 | Rafael Schultze-Kraft 编译 | Aholiab 深谙币圈的你,对于那些出现在币价预测文章里的走势图想必不陌生。这些图往往旨在对未来n天的币价做预测,并声称是结果基于大数据或深度学习算法。一副特别科学又靠谱的样子。 但你不知道的是,即使这些图真的是用先进的深度学习模型和算法来实现,结果也非常的不可信。 本篇文章,WATTx数据科学家,机器学习工程师Rafael Schultze-Kraft亲自上阵,为我们揭秘那些「高大上」的币价预测图的背后,都有那些不为人知的技术秘密。
92.5是年均AQI值,从上面科普知识里可以知道,2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平,与轻度污染近在咫尺。
小妹总是会说:“人家只是把其他女孩子用来逛淘宝刷小红书的时间,都用来逛 GitHub 啦( ̄▽ ̄)~*”。
我们从三个各方面,前端上报,数据收集和入库,数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
TP是Top Percentile的首字母缩写,TP99是指“前百分之九十九”,用来表示满足百分之九十九的网络请求所需的最低耗时。
项目地址:https://github.com/giscafer/leek-fund
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using Common; using DevExpress.LookAndFeel; using System.Threading; usin
https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data
这次小编带大家从技术的角度看一看,自从疫情爆发以来,探索一下武汉到底上了微博多少次热搜。
通过参数设置获取日k线、周k线、月k线,以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。本接口只能获取近3年的日线数据,适合搭配均线数据进行选股和分析。
交易员是一份“有趣”的工作:每天看着眼前上亿的流水,数数口袋5000元的薪水,每天的生活也是充满了乐趣,本以为见证过股市的跌停、涨停、涨停到跌停、跌停到涨停、停牌都已经很难得了,没想到还能亲眼见证千股熔断:2016年首个交易日,A股两次熔断,直接收盘。这把交易员都逼成了段子手,像:“交易员工作真是好,其他行业比不了。牛市时候挣钱多,熊市时候下班早。”各种段子层出不穷。 加密货币市场的火爆,催生了币圈交易员这个职业。币圈交易员的工作是怎样的呢?我们能从中学到什么区块链的知识呢?国外网友David Gilbe
过去一年,编程语言也要决出这一年的最佳语言,会是谁呢,从 TIOBE 上来看,Java、C 和 Python 基本锁定了前三的位置,Java 江湖老大的地位,还是无人能撼动呢。
年终岁尾了,编程语言也要决出这一年的最佳语言了,会是谁呢,从 TIOBE 上来看,Java、C 和 Python 基本锁定了前三的位置,Java 江湖老大的地位,还是无人能撼动呢。
数据来源:http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-201901.html
昨日的桑基图其实还有一个小伙伴儿,他俩表达的信息差不多,都用于对流量分布结构进行分解和呈现,该图就是和弦图,样子看起来要比桑基图更加炫酷,但是也更加难懂,这也就是为啥我一般不展示这种图形的原因。 今日这篇还是通过R语言的rechats包和PowerBI的和弦图小插件来展示此图的做法,展示中国七个大区与全球各大区的贸易往来关系(数据纯属虚构)。 R语言版: library(recharts) setwd("D:/R/File")Provinece State Value Chordchart <- r
其中可以看到两个重要参数:<fontcolor = “FF0000”>pagenum 和 <fontcolor = “FF0000”>pagesize
本文介绍在谷歌地球引擎GEE中,提取多年遥感影像多个不同波段的反射率数据,在GEE内绘制各波段的长时间序列走势曲线图,并将各波段的反射率数据与其对应的成像日期一起导出为.csv文件的方法。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十六篇。
老早就想搞个基金监控机器人了,方便自己查看自己关注基金的各种指数涨跌情况,及时进行止损或者止盈,从今天开始,我们先建楼基,手把手带大家实现一个基金查询机器人,目前主要可以查询基金指定日期段数据和查看基金净值走势图,后面慢慢新增功能。
最近的项目又用到了图表库,这个艰巨的任务又交到了我手上,一年没有碰过echats了,时间久了反而手生。发个博客纪念下。
有人说,买基金一定要心态好,要学会风险对冲,把8成的钱全仓买基金,剩余2成买意外身亡险,基金大涨就赚,基金大跌就跳楼,赔率1:4,怎么都赚钱。
标题中的英文首字母大写比较规范,但在python实际使用中均为小写。 建议读者安装anaconda,这个集成开发环境自带了很多包。 作者推荐到2018年8月2日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 下面代码的开发环境为jupyter notebook,使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。
传统欧氏几何习惯对复杂的研究对象进行简化和抽象,虽然这种方法对科学发展起了重要的作用,但事实上很多人都发现身边大部分现象都是非线性不可逆的,随机性非常强,比如天气、股票价格变化等。对于这些现象,经典力学、量子力学、相对论都束手无策。随着科学的发展,混沌、分形、协同学等新的理论逐步出现,计算机技术的飞跃大大促进了这些非线性科学的发展。 分形(fractal)是由IBM的研究员兼哈佛大学教授Mandelbrot提出的。他发现在地图上,海岸线是相对平直的,从飞机上俯视海岸线,却看不到那些规则的光滑曲线,而代以
历史通常涉到政治、经济、文化、地理等多个领域,历史研究通过对多种数据进行整合、观察和分析,能反映出某地区在特定时期的社会整体情况。Wolfram语言内置了包括经济、人文和地理等在内的丰富数据资源,可以有效地帮助我们进行历史研究。 今天我们就来看看Mathematica如何在中学历史课堂上帮助学生探究战争时期的经济状况。本文分析的是越南战争与当时美国经济状况。 课程名称:探究越南战争时期的美国经济 适用年级:9-12 课程目标: 富有逻辑地组织和分析数据 通过模型与模拟来展现数据 提高学生解决开放性问题的能力
本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价,通过分析不同历史数据作为输入,建立模型并进行预测。
从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章:Highcharts。对这个库来自官网的赞美:
你是否也遇到过这种情况:看了昨晚的天气预报,说今天不会下雨,心里想着明天休息日可以开心地去逛街。
基于Spring Boot-Vue的考试报名系统-前后端分离-Docker一键部署版: 功能介绍:1、根据枚举值类型,选择发布考试类型。2、自动化发布考试资讯,到达对应时间自动发布对应公告。3、引入支付宝在线支付功能。4、导出每场考试报名人信息Excel表格。5、准考证打印功能,形成Word文档。6、成绩查询功能,支持导入成绩Excel表格。8、仪表盘监控功能,考试成绩走势图。
本文中记录一次利用pyecharts绘制K线图。最近从朋友那边获取到一组关于stock的数据,于是抽空画了一下K线图,熟悉pyecharts中K线图的画法
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、区块链、人工智能领域 前端框架的走势图是通过统计最新的数据,并与前一年的数据进行比较而生成。数据来源于 npm trends 的每日下载量。 前端框架三巨
最近做的项目需要用到数据分析,图表显示,之前做项目的时候用到过highcharts,不过也只是简单的会用而已,然后再网上查了查highcharts的优点:
数据可视化是将数据转化为图形、图表和可视元素的过程,旨在帮助人们更好地理解数据、发现模式并得出洞察。在信息时代,数据可视化已经成为解决复杂问题、支持决策制定和传达信息的不可或缺的工具。本文将深入探讨数据可视化的重要性、不同类型的可视化方法、最佳实践以及如何有效地利用数据可视化来解锁数据的潜力。
昨天我们介绍了富集分析的基本的内容:GO分析和KEGG分析都是啥?。但是富集分析还是有很多不同的算法的,对于主要的算法过程其实不用太多了解,这个由专业人士来解决就行。但是对于其输入条件和主要区别还是要了解的,这样能方便我们使用。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者:赵亚赟,财富中文网撰稿人,现为中国人民大学重阳金融研究院金融投资项目主管,具有多年证券从业经验。著有《金融战》一书。 分形是新的数学学说,对研究随机性较大、不规则的真实事务有着跨越式的发展。股价的变化非常符合分形学说。分形数学的创始人也确实对股市做过研究,经过很多人的后续研究,分形已经可以为技术分析,特别是图形组合,提供数学基础。如果与基本面分析和均线等其他技术分析结合起来,会给投资者一条全新的分析方法 传统欧氏几何习惯对复杂的研究对象进行简化和抽象,虽然这种方法对
今天教大家用Python分析《沉默的真相》的17万条弹幕。公众号后台,回复关键字“沉默”获取完整数据。
Tick数据是市场微观结构分析中最有用的数据。可是,Tick数据也是最容易受数据损坏影响,因此在用于任何形式的分析之前必须要进行清洗和调整。
沪深300股票指数由中证指数公司编制的沪深300指数于2005年4月8日正式发布。沪深300指数以2004年12月31日为基日,基日点位1000点·沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300只A股作为样本,其中沪市有179只,深市121只样本选择标准为规模大,流动性好的股票。沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值,具有良好的市场代表性。作为一种商品。
大家好,我是零一。我的公众微信号是start_data,欢迎大家关注。今天接着第一篇的内容,我们继续利用excel来做分析。 首先,回应派友的疑问。 我这系列文章,是从0开始的,可能读者的基础并不是太好,我是这么安排的,先学会基本的操作,会操作了后,再回过来学一些分析思路和方法。自己做过之后,再学心法,可能会有更大的收获。 说回主题,上一篇中,我们看出了走势图,也看到了占比图。这两个必须同时看,才能清楚的,因为你单看走势图,是看不出占比的。单看占比图也会看不粗走势。因此,这两个图,是结合一起,才能读出相对完
只有把别人看来是高风险的地方操练成对于你来说是低风险,你才能取的这高风险中的高收益。 (1)低风险才能高收益 (2)做好资金管理
以往大家接触的量化投资与机器学习在股票和期货上运用的较多,然而大家却忽略了一个重要的金融市场,那就是债券市场。今天小编就告诉大家机器学习在债券市场上的运用。在机器学习中有一个非常重要的模型—神经网络模型。 by编辑部:李齐 一、利用BP网络模型仿真成本分析的原理 建立如图所示为一个三层神经网络结构。它具有:(1)输入层。用来输入资源动因数据、或作业中心成本。(2)中间层。也称为处理层或隐层,处理输入层的数据并为输出层传递信息。(3)输出层。它以中间层的输出作为输入,再经处理给出网络的最终输出。若共有m个输
根据2018年的DevOps发展报告来看,目前的DevOps发展速度非常之快,已经逐渐成为企业运维的标准方案.DevOps的核心就是敏捷和高效,敏捷和Scrum开发技术曾被认为是最好的技术. 既然公司用到了CI/CD肯定就肯定避免不了持续部署,所以我们就需要考虑一套适合我们的发布方式,这个时候我们就需要了解一下这几个发布方式到底是什么意思,有很么好处,他们之间的差别在哪个地方.
研一的数学建模课上的关于“二胎政策对中国人口的影响”。研究中国人口,发现中国人口老龄化非常严重,如今假设不放开全面二胎,那么中国的未来真的非常令人堪忧。
小爬怡情,中爬伤身,强爬灰灰。爬虫有风险,使用请谨慎,可能是这两天爬豆瓣电影爬多了,今天早上登录的时候提示号被封了(我用自己帐号爬的,是找死呢还是在找死呢 ...),好在后面发完短信后又解封了,^_^。 之前的文章中,已把电影短评数据装进了Mongo中,今天把数据取出来简单分析一下,当下最火的做法是进行词频统计并生成词云,今天说的就是这个。 读取Mongo中的短评数据,进行中文分词 不知道什么原因,我实际爬下来的短评数据只有1000条(不多不少,刚刚好),我总觉得有什么不对,但我重复爬了几次后,确实只有这
上篇我们统计并演算了沪深300指数历史各季度的涨跌概率和幅度,分析第四季度上涨概率66.67%和平均收益6.89%,位居首位,并结合A股财报周期解释其发生的原因,如需阅读请点击:《择时系列(2)| 指数季节效应》。
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