量化投资学习笔记07——python知识补漏
看《量化投资:以python为工具》这本书,第一部分是python的基础知识。这一部分略读了,只看我还不知道或不熟的。
定义复数
x = complex(2, 5) #2+5j
也可以直接定义
y = 3-6j
用id()可以得到变量的内存地址
z = 3-6j
print(id(y), id(z))
```python
y和z的内存地址是一样的。
```python
531269809744 531269809744
python可以为不可变对象分配固定的内存,减少内存占用。
当两个变量指向同一对象时,is比较结果为True。当两个变量指向的对象值相等时,==为True。
如果函数参数为可变对象,在函数内部改变此对象会影响函数外部。
def testChange(x, y):
x[0] = "A"
y = 7
x = ["a", "b", "c", "d"]
y = 6
testChange(x, y)
print(x, y)
使用个数不定的参数,可以提前打包,或者使用不定参数传递,方法是在参数前加*
def manyCan(*arg):
sum = 0
for i in arg:
sum = sum+i
return sum
print(manyCan(1,2,3))
匿名函数,无需使用def来定义的函数,使用lambda来定义。
# 匿名函数
greeting = lambda : print("hello")
greeting()
若字符串中包含单引号或双引号,要将整个字符串用三个引号包含。
文本分析时,应将字符串完全转换成小写再分析。
字典对象的keys()函数查看键值,values()函数返回值。
# 字典测试
dictest = {"High":5, "Low":1, "Close":3}
print(dictest)
for key in dictest.keys():
print(key)
print(dictest[key])
用del语句可以删除特定键及其对应值,用clear()方法则删除整个字典,返回空字典。
Python集合有set和frozenset两种,均不含重复元素,前者可变,后者不可变。
set用add()和remove()来增删成员。
使用arange创建array是不包含终点值的,要包含终点值,使用linspace。
不知道初始值时,用zeros(), ones()或empty()创建。
通过切片索引提取的array与原array共享内存,通过整型索引提取则不与原数组共享内存。
每个series对象实际上都由两个数组组成:index和values。
时间序列的index属性的取值为时间戳。用Timestamp()来将datetime转换为时间戳。由于其不接受列表等可迭代对象,用to_datetime()函数。
滞后操作:将t期数据换成t-a期数据。
超前操作:将t期数据换成t+a期数据。
标签索引与切片,用loc[行标签,列标签]
位置索引与切片,用iloc[行标签,列标签]
混合上述两者,用ix。(但python提示ix将被废弃)
我发文章的四个地方,欢迎大家在朋友圈等地方分享,欢迎点“在看”。
我的个人博客地址:https://zwdnet.github.io
我的博客园博客地址: https://www.cnblogs.com/zwdnet/
我的知乎文章地址: https://www.zhihu.com/people/zhao-you-min/posts
我的微信个人订阅号:赵瑜敏的口腔医学学习园地
量化投资学习笔记07——python知识补漏的更多相关文章
- 量化投资学习笔记01——初识Pyalgotrade量化交易回测框架
年初学习量化投资,一开始想自己从头写,还是受了C/C++的影响.结果困在了计算回测数据那里,结果老也不对,就暂时放下了.最近试了一下python的各个量化投资框架,发现一个能用的——pyalgotra ...
- 量化投资学习笔记27——《Python机器学习应用》课程笔记01
北京理工大学在线课程: http://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 机器学习分类 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 深度学习 Scikit ...
- 量化投资学习笔记29——《Python机器学习应用》课程笔记03
聚类的实际应用,图像分割. 利用图像的特征将图像分割为多个不相重叠的区域. 常用的方法有阈值分割,边缘分割,直方图法,特定理论(基于聚类,小波分析等). 实例:利用k-means聚类算法对图像像素点颜 ...
- 量化投资学习笔记30——《Python机器学习应用》课程笔记04
有监督学习 常用分类算法 KNN:K近邻分类器.通过计算待分类数据点,与已知数据中所有点的距离,取距离最小的前K个点,根据"少数服从多数"的原则,将这个数据点划分为出现次数最多的那 ...
- 量化投资学习笔记31——《Python机器学习应用》课程笔记05
用分类算法进行上证指数涨跌预测. 根据今天以前的150个交易日的数据,预测今日股市涨跌. 交叉验证的思想:将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,每个子集都尽可能保持数据分布的一致性,即从D中通过分层 ...
- 量化投资学习笔记34——《Python机器学习应用》课程笔记08
岭回归 解决某些训练样本线性相关,导致回归结果不稳定的情况. 它是一种用于共线性数据分析的有偏估计回归方法.是一种改良的最小二乘估计法. 在sklearn中使用sklearn.linear_model ...
- 量化投资学习笔记37——《Python机器学习应用》课程笔记10
用KNN算法来进行数字识别,还是用sklearn自带的digits数据集. coding:utf-8 KNN算法实现手写识别 from sklearn import neighbors from sk ...
- 机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析
机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018 ...
- Noah的学习笔记之Python篇:命令行解析
Noah的学习笔记之Python篇: 1.装饰器 2.函数“可变长参数” 3.命令行解析 注:本文全原创,作者:Noah Zhang (http://www.cnblogs.com/noahzn/) ...
随机推荐
- react组件之间的参数传递
1.父组件向子组件传递参数 class Child extends Component { componentDidMount(){ let name = this.props.default; co ...
- java的System.currentTimeMillis()如何转换成C#的DateTime.Now.Ticks?
考虑到我们是东八时区的话,应做如下转换: long milli = System.currentTimeMillis() + 8*3600*1000; long ticks = (milli*1000 ...
- Java使用RandomAccessFile读写文件
目录 转载自:http://blog.csdn.net/akon_vm/article/details/7429245 Java RandomAccessFile RandomAccessFile是用 ...
- Python--day72--ajax简介
ajax的基本结构: <script> $("#b1").on("click", function () { $.ajax({ url: " ...
- H3C PPP会话流程
- H5 网络状态接口
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...
- 整理了一下react16.7.0的webpack模板
基本上react需要方法和依赖的库都引配好了.github地址:https://github.com/qianxiaoning/demo-react16.7.0 欢迎大家star或者fork呀~ te ...
- P1011 圆柱体的表面积
题目描述 输入底面半径 \(r\) 和高 \(h\) ,输出圆柱体的表面积,保留 \(3\) 位小数. 输入格式 输入包含两个实数 \(r,h(1 \le r,h \le 1000)\) 且保证输入的 ...
- webpack4.0基本配置,超简单!
最近复习了一下webpack,使用的是4.0版本. 下图是基本目录结构,最后留有代码地址,有兴趣可以去看看. 直接上代码(依赖未完全使用): 项目的所有依赖都可以安装,每个都有详细的注释.] cons ...
- vue-learning:24 - component - 目录
component 组件 组件的概念 Vue 组件同时也都是 Vue 实例,可接受相同的选项对象option (除了一些根级特有的选项) 和使用相同的生命周期钩子,以及模板调用方式. 组件的构建和注册 ...