时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。本文我们会分享如何用历史股票数据进行基本的时间序列分析(以下简称时序分析)。首先我们会创建一个静态预测模型,检测模型的效度,然后分享一些用于时序分析的重要工具。在创建模型之前,我们先简要了解时间序列的一些基本参数,比如移动平均线、趋势、季节性等。获取数据我们本文会用到MRF过去五年的“调整价格”,用pandas_d
系统 2019-09-27 17:46:25 1983
当遇到一个模板标签(templatetag)时,模板解析器就会把标签包含的内容,以及模板解析器自己作为参数调用一个python函数。这个函数负责返回一个和当前模板标签内容相对应的节点(Node)的实例。例如,写一个显示当前日期的模板标签:{%current_time%}。该标签会根据参数指定的strftime格式(参见:http://www.djangoproject.com/r/python/strftime/)显示当前时间。首先确定标签的语法是个好主意
系统 2019-09-27 17:37:40 1983
在爬网易云评论的时候发现评论里有很多人发表情,然而python爬取表情后发现无法把表情写入文件里。从而导致异常。后来找到了两种方法判断。第一种:通过re.sub()删除评论里无法识别的字符串,re.sub有个弊端就是只有第一个表情图片错误的时候能处理,第二个就无法处理了defcharacter(a):dk=open(r'.\评论.txt','w')try:#如果报错,则获取报错的字符串信息dk.write(a)dk.close()exceptExcepti
系统 2019-09-27 17:57:28 1982
在帮朋友解决这个问题后,随便记录一下这三种方法:第一种方法:使用正则表达式:因为当时的要求是判定10.0.0.1到10.255.255.255,原理其实是一样。这里简单回顾一下正则表达式模式的内容:常见的如:\d可以表示0~9的任意一个数字字符而\D是匹配一个非数字字符等价于^^是匹配字符串的开头,但放在[]中表示匹配不在[]中的字符$是匹配字符串的末尾.是匹配除了换行符任意字符{}表示重复几次,例如:^a{2,4}$aa,aaa或aaaa|的是或的意思[
系统 2019-09-27 17:56:01 1982
打开快手主页,进行页面分析对于快手这种平台,分析完页面代码之后,无任何想要的信息,所以,只能进行json数据的抓取,这些视频都是通过json语句传给前段,然后进行循环生成,所以,我们来看抓的json包然后进行详情页链接分析接下来看json数据补充一下,这里由于页面刷新了,所以看到的两个链接不一样,方法就是这样的然后拼接出来二级路径,进行访问详情页最后在详情页按照常规方法进行分析页面爬取数据就行了分享一下代码importrequestsfrombs4impo
系统 2019-09-27 17:49:47 1982
为什么编程的时候要使用进程、线程、协程?使用它们是为了进行多并发编程。那么为什么要进行多并发编程?因为多并发编程可以减少程序运行的时间,让用户获得更好的体验。1.进程概念:操作系统执行程序分配存储空间的最小单位。一个CPU只能同时处理一个进程。python实现多进程,使用multiprocessing模块的Process类来创建进程。具体代码如下:frommultiprocessingimportProcessfromosimportgetpidimpor
系统 2019-09-27 17:52:02 1981
最近拾回Django学习,实例练习中遇到了对多维字典类型数据的遍历操作问题,Google查询没有相关资料…毕竟是新手,到自己动手时发现并非想象中简单,颇有两次曲折才最终实现效果,将过程记录下来希望对大家有用。实例数据(多重嵌套):person={"male":{"name":"Shawn"},"female":{"name":"Betty","age":23},"children":{"name":{"first_name":"李","last_name"
系统 2019-09-27 17:37:38 1981
通过第三方库exifread读取照片信息。exifread官网:https://pypi.org/project/ExifRead/一、安装exifreadpipinstallexifread二、读取照片信息,以及根据经纬度通过百度地图API获取位置importexifreadimportjsonimporturllib.request#Openimagefileforreading(binarymode)f=open('001.jpg','rb')#Re
系统 2019-09-27 17:53:07 1979
运行环境:python3.6.0初学opencv,看着程序跟书本都一样啊,突然报了以下错误Traceback(mostrecentcalllast):File"E:/Python/Projects/week1/不是闹着玩儿嘞/example/test.py",line3550,incv.imshow("image",img)cv2.error:OpenCV(4.1.0)C:\projects\opencv-python\opencv\modules\hig
系统 2019-09-27 17:52:36 1979
Python实现自动发送邮件--自动抓取博客/网站中留言的邮箱并发送相应邮件背景脚本要解决的问题:实现方法代码及解析1.AutoSendEmailByBlogComments.py2.FileOperation.py3.SendEmail.py备注:邮箱SMTP设置其它好玩的Python脚本背景在各大论坛、博客上,很多User通过留言邮箱获取相关资料,但是留言人数过多了,对于博主来说一个一个发送相关邮件太繁琐了,同时也经常不能及时发现新评论,效率太低。。。
系统 2019-09-27 17:55:55 1978
python计算一元二次方程的根小编也是一个小白,,只因突然想起写个求解方程,所以写了一个求解一元二次方程的代码。发现使用python写求解方程要比c语言简单。。但是学艺不精,,勿喷以下代码能够实现有解的一元二次方程的求解,若出错则证明无解,目前还不能检测出无解的情况,,那位大神知道方法的希望评论告知,,,十分感谢!!importmathprint("----计算一元二次方程的根----")a=input("输入s开始计算:")ifa.lower()=='
系统 2019-09-27 17:55:37 1978
1、高斯过程:scikit-learn(sklearn)官方文档scikit-learn(sklearn)官方文档中文版scikit-learn(sklearn)官方文档中文版(1.7.高斯过程)其他介绍:AVisualExplorationofGaussianProcesses看得见的高斯过程:这是一份直观的入门解读(上面中文翻译-机器之心)IntroductiontoGaussianProcesses-PartI从数学到实现,全面回顾高斯过程中的函数最
系统 2019-09-27 17:54:26 1978
今天看到了mlxtend的包,看了下example集成得非常简洁。还有一个吸引我的地方是自带了一些data直接可以用,省去了自己造数据或者找数据的处理过程,所以决定安装体验一下。依赖环境首先,sudopipinstallmlxtend得到基础环境。然后开始看看系统依赖问题的解决。大致看了下基本都是python科学计算用的那几个经典的包,主要是numpy,scipy,matplotlib,sklearn这些。LINUX环境下的话,一般这些都比较好装pip一般
系统 2019-09-27 17:52:09 1978
1,MYSQL安装与使用相关:https://blog.csdn.net/qq_30336433/article/details/80037989navicat注册安装和激活(验证可行)PyMySQL是在Python3.x版本中用于连接MySQL服务器的一个库,Python2中则使用mysqldb。https://www.runoob.com/python3/python3-mysql.htmlPython3MySQL数据库连接-PyMySQL驱动http
系统 2019-09-27 17:49:21 1978
前提:isp得支持web登录的方式。说明:每个ISP的登录页面不一样,不过我估计算法都是一样的,于是解决方案应该也是相似的,只是表单的key可能不太一样。首先,分析登录页面。页面head镶嵌了
系统 2019-09-27 17:48:14 1977