概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

print(f"Coefficient:{model.coef_[0][0]:.2f}")print(f"Intercept:{model.intercept_[0]:.2f}")8.多项式回归使用numpy的polyfit函数进行多项式回归:9.贝叶斯推断使用PyMC3进行简单的贝叶斯推断:这个例子展示了如何对正态分布的均值进行贝叶斯推断。10.蒙特卡罗模拟使用蒙特卡罗方法估算π:defesti...

values在Python中的用法探秘:字典值操作的全面解析

我们可以利用条件判断来实现对字典values()的筛选。此外,values方法还可以与其他字典方法或Python内置函数结合使用,实现更复杂的字典值操作。注意事项然而,在使用values方法时,我们也需要注意一些事项。由于values方法返回的是一个视图对象,因此它并不保证返回值的顺序与字典中键值对的插入顺序一致。在Python3.7及...

一图胜千言--一些冷门却实用的Python图表绘制方法

我们还可以从上面代码片段中的data字典推断出这一点,因为"3A"在Sending_Dept列表中出现了3次,在Accepting_Dept列表中出现了1次。节点"3A"左边的数字9是它向B大学派出的交换生总数。我们还可以通过在Sending_Dept列表中添加与3A相对应的FlowValues来推断。我们还注意到,当我们点击节点"3A"时,从它发出的箭头...

【蓝因子教育】Python字典全部知识点

dict1={'name':'Tom','age':20,'gender':'男'}forkeyindict1.keys():print(key)4.2遍历字典的valuedict1={'name':'Tom','age':20,'gender':'男'}forvalueindict1.values():print(value)4.3遍历字典的元素dict1={'name':'Tom','age':20,'...

使用Python代码识别股票价格图表模式

smooth_prices_max_indices=argrelextrema(smooth_prices.values,np.greater)[0]smooth_prices_min_indices=argrelextrema(smooth_prices.values,np.less)[0]price_max_indices=[]foriinsmooth_prices_max_indices:if1<i<len(prices)-1:...

Python 潮流周刊#27:应该如何处理程序的错误?

1、将Python错误作为值:比较Go和Rust的使用模式[4]文章比较了两种处理错误的方法:抛出错误和将错误作为返回值,并参照Go和Rust的处理模式,介绍如何在Python中实现将错误作为值返回(www.e993.com)2024年11月6日。(附1:两种风格的错误处理[5]分析了两种风格的优缺点及其适用场景;附2:周刊第一期的编程语言的四种错误处理方法...

Python数据分析——Numpy中与股票成交量有关的计算

",np.array_equal(signs,pieces))obv_values=vol[1:]*signs#计算obv值print("obvvalues:",obv_values[:20])#打印前20个obv值运行结果：二、计算单个交易日的利润1）读入数据将所有交易数据（开盘价、收盘价、最高价、最低价，成交量等）加载到对应的数组中importnumpyasnpfrom...

Python,Rust大比拼:SQLite中插入10亿条数据

在实际生活中,市场有这样的案例:写脚本来进行数据处理,比如说给数据库导入导出数据,这种任务一般来说最方便的方法是用python脚本,但是如果数据量比较大时候(比如上亿条)时候Python就会超级慢,看到无法忍受。在这种案例时候该怎么做呢,有一个外国老哥分享了自己的实践经历,并且对比了Python和Rust语言给SQLite插入十一条数...

【中金 · 固收+】风格轮动:规律、策略与Python实现

v['choice']=-v['direction']v['choice']=v['category'][0]ifv['choice']==1elsev['category'][1]#这里选择对应风格的品种,取交集srs=obj.dictStyle['size'].loc[date,tempCodes]==stylePicks['size']['choice']srs*=obj.dictStyle['style'].loc[date,tempCod...

比特币一年翻6倍?用Python动态可视化比特币价格变动趋势

plt.text(df_temp.date.values[-1],df_temp.price.values[-1]*1.18,s=np.round(df_temp.price.values[-1],1),size=10,ha='center',va='top')plt.ylim(0,df_temp.price.max()*1.68)plt.xticks(ticks=df_temp.date.values[0:Span+1:30],labels=df_temp.date.values[0:Span+1:30],...