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python數(shù)據(jù)可視化使用pyfinance分析證券收益示例詳解_python_腳本之家

pyfinance的安裝比較簡單,直接在cmd(或anaconda prompt)上輸入"pip install pyfinance"即可。returns模塊主要以TSeries類為主體(暫不支持dataframe),相當(dāng)于對pandas的Series進(jìn)行類擴(kuò)展,使其實(shí)現(xiàn)更多功能,支持證券投資分析中基于CAMP(資本資產(chǎn)定價(jià)模型)框架的業(yè)績評價(jià)指標(biāo)計(jì)算。引用returns
www.dbjr.com.cn/article/2297...htm 2025-5-28

python中創(chuàng)建一個(gè)包并引用使用的操作方法_python_腳本之家

python包在開發(fā)中十分常見,一般通過導(dǎo)入包含特定功能的python模塊包進(jìn)行使用。當(dāng)然,也可以自己創(chuàng)建打包模塊,然后發(fā)布,安裝使用,這篇文章主要介紹了python中如何創(chuàng)建一個(gè)包并引用使用,需要的朋友可以參考下 一、Python包 python包在開發(fā)中十分常見,一般通過導(dǎo)入包含特定功能的python模塊包進(jìn)行使用。當(dāng)然,也可以自己創(chuàng)建打包模...
www.dbjr.com.cn/article/2575...htm 2025-6-9

python數(shù)據(jù)分析之聚類分析(cluster analysis)_python_腳本之家

python數(shù)據(jù)分析之聚類分析(cluster analysis) 聚類分析本身不是一個(gè)特定的算法,而是要解決的一般任務(wù)。它可以通過各種算法來實(shí)現(xiàn),這些算法在理解群集的構(gòu)成以及如何有效地找到它們方面存在顯著差異。這篇文章主要介紹了python數(shù)據(jù)分析之聚類分析(cluster analysis),需要的朋友可以參考下 何為聚類分析 聚類分析或聚類是對一...
www.dbjr.com.cn/article/2295...htm 2025-6-4

Python數(shù)據(jù)可視化圖實(shí)現(xiàn)過程詳解_python_腳本之家

python畫分布圖代碼示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 # encoding=utf-8 importmatplotlib.pyplot as plt frompylabimport*# 支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 'mentioned0cluster', names=['mentioned1cl...
www.dbjr.com.cn/article/1885...htm 2025-5-26

Python使用pyfinance包進(jìn)行證券收益分析_python_腳本之家

在查找如何使用Python實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)回歸時(shí),發(fā)現(xiàn)一個(gè)很有用的量化金融包——pyfinance。顧名思義,pyfinance是為投資管理和證券收益分析而構(gòu)建的Python分析包,主要是對面向定量金融的現(xiàn)有包進(jìn)行補(bǔ)充,如pyfolio和pandas等。pyfinance包含六個(gè)模塊,下面將一一介紹+ 目錄 pyfinance簡介 datasets.py :金融數(shù)據(jù)下載(基于request進(jìn)行數(shù)據(jù)...
www.dbjr.com.cn/article/2296...htm 2025-5-23

python rolling regression. 使用 Python 實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)回歸操作_python_腳...

目前我找到的唯一可以實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)回歸的 python 庫是 pyfinance,代碼如下:1 2 3 4 5 6 7 from pyfinance.ols import PandasRollingOLS results = PandasRollingOLS(x, y, window) # window 是滾動(dòng)回歸的自變量個(gè)數(shù) results.solution # 每一步估計(jì)的截距與斜率 results.beta # 每一步估計(jì)的斜率 results.alpha #...
www.dbjr.com.cn/article/1882...htm 2025-5-26