看《量化投资:以python为工具》这本书,第一部分是python的基础知识。这一部分略读了,只看我还不知道或不熟的。

定义复数

x = complex(2, 5) #2+5j

也可以直接定义

y = 3-6j

用id()可以得到变量的内存地址

z = 3-6j
print(id(y), id(z))
```python
y和z的内存地址是一样的。
```python
531269809744 531269809744

python可以为不可变对象分配固定的内存,减少内存占用。

当两个变量指向同一对象时,is比较结果为True。当两个变量指向的对象值相等时,==为True。

如果函数参数为可变对象,在函数内部改变此对象会影响函数外部。

def testChange(x, y):
x[0] = "A"
y = 7 x = ["a", "b", "c", "d"]
y = 6
testChange(x, y)
print(x, y)

使用个数不定的参数,可以提前打包,或者使用不定参数传递,方法是在参数前加*

def manyCan(*arg):
sum = 0
for i in arg:
sum = sum+i
return sum print(manyCan(1,2,3))

匿名函数,无需使用def来定义的函数,使用lambda来定义。

# 匿名函数
greeting = lambda : print("hello")
greeting()

若字符串中包含单引号或双引号,要将整个字符串用三个引号包含。

文本分析时,应将字符串完全转换成小写再分析。

字典对象的keys()函数查看键值,values()函数返回值。

# 字典测试
dictest = {"High":5, "Low":1, "Close":3}
print(dictest)
for key in dictest.keys():
print(key)
print(dictest[key])

用del语句可以删除特定键及其对应值,用clear()方法则删除整个字典,返回空字典。

Python集合有set和frozenset两种,均不含重复元素,前者可变,后者不可变。

set用add()和remove()来增删成员。

使用arange创建array是不包含终点值的,要包含终点值,使用linspace。

不知道初始值时,用zeros(), ones()或empty()创建。

通过切片索引提取的array与原array共享内存,通过整型索引提取则不与原数组共享内存。

每个series对象实际上都由两个数组组成:index和values。

时间序列的index属性的取值为时间戳。用Timestamp()来将datetime转换为时间戳。由于其不接受列表等可迭代对象,用to_datetime()函数。

滞后操作:将t期数据换成t-a期数据。

超前操作:将t期数据换成t+a期数据。

标签索引与切片,用loc[行标签,列标签]

位置索引与切片,用iloc[行标签,列标签]

混合上述两者,用ix。(但python提示ix将被废弃)

我发文章的四个地方,欢迎大家在朋友圈等地方分享,欢迎点“在看”。

我的个人博客地址:https://zwdnet.github.io

我的博客园博客地址: https://www.cnblogs.com/zwdnet/

我的知乎文章地址: https://www.zhihu.com/people/zhao-you-min/posts

我的微信个人订阅号:赵瑜敏的口腔医学学习园地

量化投资学习笔记07——python知识补漏的更多相关文章

  1. 量化投资学习笔记01——初识Pyalgotrade量化交易回测框架

    年初学习量化投资,一开始想自己从头写,还是受了C/C++的影响.结果困在了计算回测数据那里,结果老也不对,就暂时放下了.最近试了一下python的各个量化投资框架,发现一个能用的——pyalgotra ...

  2. 量化投资学习笔记27——《Python机器学习应用》课程笔记01

    北京理工大学在线课程: http://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 机器学习分类 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 深度学习 Scikit ...

  3. 量化投资学习笔记29——《Python机器学习应用》课程笔记03

    聚类的实际应用,图像分割. 利用图像的特征将图像分割为多个不相重叠的区域. 常用的方法有阈值分割,边缘分割,直方图法,特定理论(基于聚类,小波分析等). 实例:利用k-means聚类算法对图像像素点颜 ...

  4. 量化投资学习笔记30——《Python机器学习应用》课程笔记04

    有监督学习 常用分类算法 KNN:K近邻分类器.通过计算待分类数据点,与已知数据中所有点的距离,取距离最小的前K个点,根据"少数服从多数"的原则,将这个数据点划分为出现次数最多的那 ...

  5. 量化投资学习笔记31——《Python机器学习应用》课程笔记05

    用分类算法进行上证指数涨跌预测. 根据今天以前的150个交易日的数据,预测今日股市涨跌. 交叉验证的思想:将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集,每个子集都尽可能保持数据分布的一致性,即从D中通过分层 ...

  6. 量化投资学习笔记34——《Python机器学习应用》课程笔记08

    岭回归 解决某些训练样本线性相关,导致回归结果不稳定的情况. 它是一种用于共线性数据分析的有偏估计回归方法.是一种改良的最小二乘估计法. 在sklearn中使用sklearn.linear_model ...

  7. 量化投资学习笔记37——《Python机器学习应用》课程笔记10

    用KNN算法来进行数字识别,还是用sklearn自带的digits数据集. coding:utf-8 KNN算法实现手写识别 from sklearn import neighbors from sk ...

  8. 机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析

    机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018 ...

  9. Noah的学习笔记之Python篇:命令行解析

    Noah的学习笔记之Python篇: 1.装饰器 2.函数“可变长参数” 3.命令行解析 注:本文全原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) ...

随机推荐

  1. 一文告诉你Adam、AdamW、Amsgrad区别和联系 重点

    **序言:**Adam自2014年出现之后,一直是受人追捧的参数训练神器,但最近越来越多的文章指出:Adam存在很多问题,效果甚至没有简单的SGD + Momentum好.因此,出现了很多改进的版本, ...

  2. codeforces 1214

    D 比赛的时候居然看漏了条件... 若在(x, y)格子,那么只能移动到(x+1, y)或(x, y+1) 这样的话就好做了,直接dp,然后统计每一种路径长度经过的点数. #include<cs ...

  3. Group_concat介绍与例子

    进公司做的第一个项目就是做一个订单追踪查询,里里外外连接了十一个表,作为公司菜鸡的我麻了爪. 其中有一个需求就是对于多行的数据在一行显示,原谅我才疏学浅 无奈下找到了项目组长  在那学来了这个利器 ( ...

  4. excel中如何筛选功能的使用

    excel中如何筛选功能的使用 excel是一款数据处理工具,可以在众多的数据中找到想要的经过处理之后的数据,而最直接方便的功能就是筛选.请阅读下文,了解如何对数据进行筛选. 如下图所示的学生成绩中, ...

  5. JVM堆内存管理与自定义分配参数详解

    堆内存模型: 在Java中,堆被划分成两个不同的区域:新生代(Young),老年代(Old).而Permanent属于永久代(方法区),不属于堆内存.新生代又被分为了三个区域:Eden,from  s ...

  6. UVA 1347"Tour"(经典DP)

    传送门 参考资料: [1]:紫书 题意: 欧几里得距离???? 题解: AC代码: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; int n ...

  7. P1071 01字符串的交叉安排

    题目描述 你有 \(n(1 \le n \le 10^6)\) 个字符'0' 和 \(m(1 \le m \le 10^6)\) 个字符'1'.你需要使用这些字符拼接成一个01字符串,使得满足如下两个 ...

  8. H3C 配置路由器作为FTP服务器端

  9. 一次接口压力测试qps极低原因分析及解决过程

    一次接口压力测试qps极低原因分析及解决过程 9-2日在做内部的性能测试相关培训时,发现注册接口压力测试qps极低(20左右),这个性能指标远不能达到上线标准 ,经过一系列调试,最后定位 98%的时间 ...

  10. H3C生成树的不足