获取指数成分股权重函数get_index_weights()可以获取一个指数给定日期在平台交易的成分股权重,其语法格式如下: get_index_weights(index_id, date=None) 该函数的参数与获取指数成分股代码函数get_index_stocks()相同,该函数的返回值是DataFrame对象。 单击聚宽JoinQuant量化炒股平台中的“策略研究/研究环境”命令,进入Ju...
get_index_weights(index_id, date=None) 1. 该函数的参数与获取指数成分股代码函数get_index_stocks()相同,该函数的返回值是DataFrame对象。 单击聚宽JoinQuant量化炒股平台中的“策略研究/研究环境”命令,进入Jupyter Notebook的研究平台。然后单击“新建”按钮,创建Python3文件,输入代码如下: df = get_index_weight...
weights=[0.1,0.1,0.2,0.3,0.5],k=5)[5,4,5,5,2]random.choices(a,weights=[0.1,0.1,0.2,0.3,0.5],k=5)[5,2,2,5,5]random.choices(a,cum_weights=[1,1,1,1,1],k=5)[1,1,1,1,1]对每一条语句不妨各自写一个循环语句让它输出个十遍八遍的,你就足以看出用法了。
执行这个命令时,必须确保weights.py和weight.png(铅锤图像)都在当前目录中。下图显示了执行这个程序时部分场景: view-1 view-2 view-3 view-4 view-5 听设计游戏的说,他最多可以玩到第5关,游戏高手快去试试吧... 6 游戏总结 这些代码大都是不言自明的,但有几点需要解释一下。 所有的Sprite对象都有属性i...
min_weight =min(weights) print("最大权重的边:", max_weight) print("最小权重的边:", min_weight) 求取图形中得最短路径 # -*- coding: utf-8 -*- importnetworkxasnx importmatplotlib.pyplotasplt defget_shortest_path(graph, source, target): ...
weights = np.polyfit(train_x, train_y, 2) print(weights) -> array([ -0.05194765, 5.22868974, -10.03406116]) #根据给定的权重生成模型 model = np.poly1d(weights) #在验证集上进行预测 pred = model(valid_x) #我们只画出其中的70个点 ...
embedding_layer = layers.Embedding(len(word_index) + 1, 300, weights=[embedding_matrix], trainable=False)(input_layer) embedding_layer = layers.SpatialDropout1D(0.3)(embedding_layer) # Add the LSTM Layer lstm_layer = layers.Bidirec...
fromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersdefget_model(img_size, num_classes): inputs = keras.Input(shape=img_size + (3,)) x = layers.Rescaling(1./255)(inputs)# ❶x = layers.Conv2D(64,3, strides=2, activation="relu", padding="same")(x)# ❷x = layers.Conv2D(64...
cum_weights:累加权重,不常用。不能和weights共用。 k:选取次数。 代码示例str = ["程", "序", "员", "晚", "枫"] res = random.choices(str, weights=[0, 0, 1, 0, 0], k=5) """ 因为给【员】这个字,通过weights参数增加了特别的权重:1,而其他的权重都是0,所以不论随机选多少次,结果都...
cost=model.evaluate(X_test,y_test,batch_size=40)# 输出误差print("test cost:",cost)# 获取权重和误差 layers[0]表示第一个神经层(即Dense)W,b=model.layers[0].get_weights()# 输出权重和偏置print("weights:",W)print("biases:",b)