这个主要归功于配置的系统环境变量PATH,当我们在命令行中运行程序时,系统会根据PATH配置的路径列表依次查寻是否有可执行文件python(在windows中,省略了后缀.exe),当查寻到该文件时,执行该文件; 如果在所有路径列表中都查找不到,就会报报错:'python' 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。 test.py...
接下来就是数据清洗,面对数据集,我们遇到最多的情况就是存在缺失值,Pandas把各种类型数据类型的缺失值统一称为NaN(这里要多说几句,None==None这个结果是true,但np.nan==np.nan这个结果是false,NaN在官方文档中定义的是float类型,有关于NaN和None的区别以及使用,有位博主已经做好整理:None vs NaN),Pandas提供许多...
nan]), 'B': pd.date_range('20210123',periods=4), 'C': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'), 'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'), 'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]), 'F': 'foo'}) print(pd_data) 2pandas数据的增删改查...
defmean_change(x):x = np.asarray(x)return(x[-1] - x[0]) / (len(x) -1)iflen(x) >1elsenp.NaN defmean_second_derivative_central(x):x = np.asarray(x)return(x[-1] - x[-2] - x[1] + x[0]) / (2* (len(x) -2))if...
本书中,我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间,这本书的重点在于掌握这些功能。 开发模型选用什么库取决于应用本身。许多统计问题可以用简单方法解决,比如普通的最小二乘回归,其它问题可能需要复杂的机器学习方法。幸运的是,Python已经成为了运用这些分析方法的...
= series.valuesX = X.astype('float32')train_size = int(len(X) * 0.50)train, test = X[0:train_size], X[train_size:]# walk-foward validationhistory = [x for x in train]predictions = list()for i in range(len(test)):# transformtransformed, lam = boxcox(history)if ...
# 重新划分X = df_model.drop(['customerID', 'Churn'], axis=1)y = df_model['Churn']# 分层抽样X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y)print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)#修正索引...
x=np.nan _get_judge(x) 判断tuple、list、dict是否为空 tuple_test =()print(bool(tuple_test)) tuple_test=[]print(bool(tuple_test)) tuple_test={}print(bool(tuple_test)) ifnotxxx: 在使用列表的时候,如果你想区分x==[]和x==None两种情况的话, 此时if not x:将会出现问题: ...
% (epoch + 1, train_l_sum / n, train_acc_sum / n, test_acc)) if __name__ == '__main__': num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2 = 784, 10, 256, 256 W1 = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, size=(num_inputs, num_hiddens1)), dtype=torch.float, ...
if __name__ == "__main__": ticker = "SPY" start = 5 commission = 1.99 shares = 5 sma_day = 100 bt = backtest(ticker, commission, shares, start) sma = bt.simple_moving_average(sma_day) margin, profit, trades = bt.result(sma) ...