堡垒机尾声: 代码案例:https://github.com/liyongsan/git_class/tree/master/day31 课堂笔记:file send: 1.选择本地文件 2.远程路径 file recv: 1.远程路径 2./usr/local/luffyeye postTask 1.参数校验 1.1 选中主机, 1.2 发送到远程,判断本地文件是否已上传,远程路径是否已输入 1.3 从远程下载,判断远程路径是否已输入 2.提交任务到URL multitask 3.multit…

一.画布与子图 1.实例 %matplotlib auto fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax.plot(1,3,7) ax.plot(2,5,8) plt.show 2.总结 二.直方图 %matplotlib inline data = [32,48,21,100] labels = ['Jan','feb','Mar','Apr'] plt.bar(np.arange(…

第一部分:金融与量化投资 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,…

一.股票 股票: 股票是股份公司发给出资人的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 股票的面值与市值 面值表示票面金额 市值表示市场价值 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以募集资金 股票的作用: 出资证明.证明股东身份.对公司经营发表意见 公司分红.交易获利 股票的分类 股票按业绩分类: 蓝筹股:资本雄厚.信誉优良的公司的股票 绩优股:业绩优良公司的股票 ST股:特别处理股票,连续两年亏损或每股净资产低于股票面值 股票按上市地区分类: A股:中国大陆上市,人民币认购买卖(…

一:金融了解 金融:就是对现有资源进行重新的整合之后,进行价值和利润的等效流通. 金融工具: 股票 期货 黄金 外汇 基金 ............. 股票: 股票是股份公司发给出资人多的一种凭证,股票的持有者就是股份公司的股东. 上市/IPO: 企业通过证券交易所公开向社会增发股票以筹集资金. 股票的作用: 出资证明,证明股东身份,对公司经营发表意见. 公司分红,交易获利 股票的分类: 股票按业绩分类: ----蓝筹股:资本雄厚,信誉优良的公司股票. ----绩优股:业绩优良的公司的股票..…

财经数据接口包tushare的使用(一) Tushare是一款开源免费的金融数据接口包,可以用于获取股票的历史数据.年度季度报表数据.实时分笔数据.历史分笔数据,本文对tushare的用法,已经存在的一些问题做一些介绍. 一:安装tushare 为避免由于依赖包缺失导致安装失败,请先安装anaconda,百度网盘地址: 链接:http://pan.baidu.com/s/1qYDQUGs 密码:6wq8 安装直接一直下一步即可 安装完成之后,anaconda会自动配置环境变量,直接就可以用了,c…

一.Matplotib-绘图和可视化简介 Matplotib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包 1.安装方法 pip install matplotlib 2.引用方法 import matplotlib.Pyplot as plt 3.绘图函数 plt.plot() 4.显示函数 plt.show() 二.plot函数 1.导入函数库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd %m…

一.绘制k线图 1.使用金融包出错解决 1.错误代码 ImportError: No module named finance 2.解决办法 https://github.com/matplotlib/mpl_finance finance这个模块竟然被删除了!!!并且就是从2.2.2版本开始. 知道了原因,解决方法就简单了,在github中下载源代码,安装: python setup.py install 可以看到 mpl_finance模块已经安装上了. 二.高斯函数金融包 import n…

一.时间对象处理 1.start 开始时间 df["2018-12-01":"2018-12-30"] 2.end 结束时间 df['2018'] ......... 3.periods 时间长度 pd.date_range("2015-12-1",periods=40) 4.freq 时间频率 pd.date_range("2015-12-1",periods=40,freq='B') 二.时间序列  时间序列就是以时间对象…

一.分组与聚合 在数据分析中,我们有时需要将数据拆分,在每一个特定的组里进行运算 1.实验数据准备 a = pd.read_csv('601318.csv') a 数据如下: 实验数据 2.示例 df.groupby('key1').mean() 3.分组与聚合的步骤 分组:拆分数据为若干组 聚合:组内应用某个函数 二.分组 1.按一列分组 df.groupby('key1').mean() 2.按多列分组 df.groupby(['key1','key2']).mean() 3.自定义分组 d…