原文:Divide by decaying adjustment factor in beginning periods to account for imbalance in relative weightings (viewing EWMA as a moving average). ignore_na : 类型 布尔, 默认 False,是否在加权计算中忽略Nan的值 axis : 类型 取值0 或1,
print('Weighted recall', recall_score(y_true, y_pred, average='weighted')) print('Weighted f1-score', f1_score(y_true, y_pred, average='weighted')) print('---Macro---') print('Macro precision', precision_score(y_true, y_pred, average='macro')) print('Macro recall', recall_sco...
return np.average(series[-n:]) # 根据前24小时的数据预测 moving_average(ads, 24) 结果:116805.0 不幸的是这样我们无法做出长期预测——为了预测下一步的数据我们需要实际观测的之前的数据。不过移动平均还有一种用途——平滑原时序以显示趋势。pandas提供了实现DataFrame.rolling(window).mean()。窗口越宽,趋势...
color_arrow— 绿色箭头表示正数,红色箭头表示负数,无箭头表示零 column_formatter— 为 DataFrame 提供用户友好的列名称 创建投资组合数据框 df = pd.DataFrame(data) df.style.pipe(make_pretty).set_caption('My Stock Dashboard').set_table_styles( [{'selector': 'th.col_heading', 'props': 'text-al...
return np.average(series[-n:]) # 根据前24小时的数据预测 moving_average(ads, 24) 结果:116805.0 不幸的是这样我们无法做出长期预测——为了预测下一步的数据我们需要实际观测的之前的数据。不过移动平均还有一种用途——平滑原时序以显示趋势。pandas提供了实现DataFrame.rolling(window).mean()。窗口越宽,趋势...
# 重要性imp = pd.DataFrame([*zip(X_train.columns,clf.feature_importances_)], columns=['vars', 'importance'])imp.sort_values('importance', ascending=False) imp = imp[imp.importance!=0]imp 在属性的重要性排序中，员工满意度最高，其次是最新的绩效考核、参与项目数、每月工作时长。然后使用...
然后,我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成(伪)随机数,以及如何根据特定概率分布生成样本。最后,我们将通过研究涵盖随机过程和贝叶斯技术的一些高级主题,并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来估计简单模型的参数来结束本章。 概率是特定事件发生的可能性的量化。我们在日常生活中直观地使用概率,尽管有时正式理论可能相当反...
(1)DataFrame.reset_index()删除(重设) index DataFrame.reset_index(): 重设(从 0,1,2,...)或删除 index 主要参数: level (int, str, tuple, or list): 指定需要删除的索引级别,用于 MultiIndex drop (bool): True 删除索引;False 将索引保存到 column 中。
()chaikin_oscillator = ema3 - ema10return chaikin_oscillator# 使用示例# df 包含了开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量# df = pd.DataFrame({'open': [10, 11, 12], 'close': [11, 12, 13], 'high': [13, 14, 15], 'low': [9, 10, 11], 'volume': [1000, 1500, 2000]})...
Python 提供了各种方法来操作列表，这是最常用的数据结构之一。使用列表时的一项常见任务是计算其中唯一值...