概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

importnumpyasnpimportpandasaspddata=np.random.normal(0,1,1000)df=pd.DataFrame(data,columns=['values'])print(df.describe())这个例子生成了1000个服从标准正态分布的随机数,并计算了均值、标准差等统计量。3.概率分布使用SciPy绘制正态分布的概率密度函数:importscipy.statsasstatsimportmatplot...

values在Python中的用法探秘:字典值操作的全面解析

当我们需要遍历字典中的所有值时,可以使用values方法。例如,假设我们有一个存储学生分数的字典,我们可以使用sorted函数对字典的values()进行排序输出。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val...

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,从它发出的箭头会变暗,并显示出与"3A"交换学生的其他节点。箭头的粗细与FlowValues相对应。总之,桑基图利用箭头的方向和粗细来传递流动信息,并以文字为基础为每个节点形成累积流动。图1.桑基图...

【蓝因子教育】Python字典全部知识点

dict1={'name':'Tom','age':20,'gender':'男'}print(dict1.keys())#dict_keys(['name','age','gender'])values()dict1={'name':'Tom','age':20,'gender':'男'}print(dict1.values())#dict_values(['Tom',20,'男'])items()dict1={'name':...

【统计学&Python】数据异常如何检验?14种检验方法!

统计学&Python数据异常如何检验?14种检验方法!一、基于分布的方法1.3sigma基于正态分布,3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1:3sigmadefthree_sigma(s):mu,std=np.mean(s),np.std(s)lower,upper=mu-3*std,mu+3*std...

使用Python代码识别股票价格图表模式

在股票市场交易的动态环境中,技术和金融的融合催生了分析市场趋势和预测未来价格走势的先进方法(www.e993.com)2024年11月5日。本文将使用Python进行股票模式识别。上面的库中,有几个要点需要介绍:collections.defaultdict:当缺少键时,返回默认值。使用它可以有效地存储和组织数据,比如键反映日期或资产符号等可识别的度量,值表示相应的变量。

【中金 · 固收+】风格轮动:规律、策略与Python实现

在选择风格时,我们首先判定其偏移度距离阈值是否较远,然后判定是否超出阈值,按照下图逻辑:图表5:板块轮动策略逻辑示意资料来源:万得资讯,中金公司研究部由于已经设定好偏移数据,这里可以直接进入择券程序,择券框架请见《是时候,选出优秀的策略了》[1]。具体实现较为简单,没有值得特别注意之处。

用Python 动态可视化,看看比特币这几年

是csv格式,且Date字段是字符串类型,而在Python中运用matplotlib画时间序列图都需要datetime时间戳格式才美观,所以我们运用了如下代码进行转换df=pd.read_csv('BTC.csv')df['date']=[datetime.strptime(d,'%Y/%m/%d').datefordindf['date']]

【中金固收·固收+】久期测算的探索:细节处理与Python实践

因此我们首先去用每个指数逐个与基金净值涨跌做一阶线性回归,得到它们的拟合优度,继而选择拟合优度最大的那一个指数。这一步与我们在固收+基金风格分解时的做法类似,实现方法如下,可以返回最优指数的代码及其对应的alpha、beta。注意在此前还有一个_getSlice函数,用来辅助寻找对应日期所需要的净值和指数切片数据,在...

用于可解释机器学习的 Python 库

X_train_ml=X_train[['proline','color_intensity']].valuesy_train_ml=y_train.values接下来,我们创建一些分类器,并在训练数据上进行拟合,通过MLxtend可视化他们的决策边界。输出来自下面的代码。clf1=LogisticRegression(random_state=1)...