一.基于不付息的欧式期权看涨BSM公式 假定股票服从下列微分方程: 期权定价公式: 二.蒙特卡洛模拟 import numpy as np import math from time import time np.random.seed(20000) t0=time() s0=100.0;K=105.0;T=1.0;r=0.05;sigma=0.2 m=50;dt=T/m;I=250 S=np.zeros((m+1,I)) S[0]=s0 for t in range(1,m+1): z=np.

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E

  不论是数据分析,数据可视化,还是数据挖掘,一切的一切全都是以数据作为最基础的元素.利用Python进行数据分析,同样最重要的一步就是如何将数据导入到Python中,然后才可以实现后面的数据分析.数据可视化.数据挖掘等. 在本期的Python学习中,我们将针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取: 1.读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件 2.读取电子表格文件,如Excel文件 3.读取统计软件生成的数据文件,如SAS数据集.SPSS数据

利用python将excel数据解析成json格式 转成json方便项目中用post请求推送数据自定义数据,也方便测试: import xlrdimport jsonimport requests def openWorkbook(): # 读取excel表的数据 workbook = xlrd.open_workbook(r'D:\data.xlsx') # 选取需要读取数据的那一页 sheet = workbook.sheet_by_index(0) # 获得行数和列数 rows = she

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

前一篇提到了与股票数据相关的可能几种数据情况,本篇接着上篇,介绍一下多个网页的数据爬取.目标抓取平安银行(000001)从1989年~2017年的全部财务数据. 数据源分析 地址分析 http://money.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vFD_FinancialGuideLine/stockid/000001/ctrl/2017/displaytype/4.phtml 在浏览器(PC上)中打开这个地址,就可以看到下图显示的财务数据.这个地址是一个通用格式:(

一.数据分析的目的(利用大数据量数据分析,帮助人们做出战略决策) 二.什么是matplotlib? matplotlib: 最流行的Python底层绘图库,主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建,能将数据进行可视化.更直观的呈现.使数据更加客观.更具说服力. 三.matplotlib模块的使用基本要点,根据不同的需求选择不同的图表,常用如折现图.散点图.柱状图等. 四.matplotlib能够绘制折线图,散点图,柱状图,直方图,箱线图,饼图等,但是,我们需要知道不同的

基于Python的Grib数据可视化           利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib.numpy和matplotlib.pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口,通过这个库可以将Grib数据读取出来:numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,这种工具可用来存储和处理大型矩阵:matplotlib是python著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图:

python利用Trie(前缀树)实现搜索引擎中关键字输入提示(学习Hash Trie和Double-array Trie) 主要包括两部分内容:(1)利用python中的dict实现Trie:(2)按照darts-java的方法做python的实现Double-array Trie 比较:(1)的实现相对简单,但在词典较大时,时间复杂度较高(2)Double-array Trie是Trie高效实现,时间复杂度达到O(n),但是实现相对较难 最近遇到一个问题,希望对地名检索时,根据用户的输入,实

鉴于以后的目标主要是利用现有的Matlab数据(.mat或者.txt),主要考虑python导入Matlab数据的问题.以下代码可以解决python读取.mat文件的问题.主要使用sicpy.io即可.sicpy.io提供了两个函数loadmat和savemat,非常方便. # adapted from http://blog.csdn.net/rumswell/article/details/8545087 import scipy.io as sio   #import matplotlib

#第五周的作业--多功能计算器#1.实现加减乘除及括号的优先级的解析,不能使用eval功能,print(eval(equation))#2.解析复杂的计算,与真实的计算器结果一致#用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,# 必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现),运算后得出结果,结果必须

杂项之python利用pycrypto实现RSA 本节内容 pycrypto模块简介 RSA的公私钥生成 RSA使用公钥加密数据 RSA使用私钥解密密文 破解博客园登陆 pycrypto模块简介 pycrypto模块是python中用来处理加密解密等信息安全相关的一个很重要模块. 该模块支持的加密方式: 对称加密方式: AES DES ARC4 散列值计算: MD5 SHA HMAC 公钥加密和签名: RSA DSA 基本上常见的关于信息安全类的算法都可以支持,所以,这是一个很强大的模块. 安装

python利用决策树进行特征选择(注释部分为绘图功能),最后输出特征排序: import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sklearn.model_selection i

Python之pandas数据加载.存储 0. 输入与输出大致可分为三类: 0.1 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 2.2 使用数据库中的数据 0.3 利用Web API操作网络资源 1. 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数. 1.1 pandas中的解析函数: read_csv 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为逗号 read_table 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数

爬虫目的 使用requests库和BeautifulSoup4库来爬取拉勾网Python相关岗位数据 爬虫工具 使用Requests库发送http请求,然后用BeautifulSoup库解析HTML文档对象,并提取职位信息. 爬取过程 1.请求地址 https://www.lagou.com/zhaopin/Python/ 2.需要爬取的内容 (1)岗位名称 (2)薪资 (3)公司所在地 3.查看html 使用FireFox浏览器,登陆拉勾网,按F12可以进入开发者工具页面: 这时候会看到该页面

2019年7月9日14:31:13 完成了一个简单的小例子,python生成点云数据,利用pybind11传给PCL显示. ubuntu 16.04 + Anaconda3  python3.6 + PCL 1.8 + pybind11 代码: https://github.com/necroen/py_pcd_visualization 效果图如下: 搞深度估计,一直需要点云库PCL的python接口,未来还需要用到PCL中的某些功能. 然而好像没有什么资料和例子. github上也只有一个看

Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: 1. 百万行级不算大数据量,以目前的互联网应用来看,大数据量的起点是10亿条以上. 2. 处理的具体含义,如果是数据载入和分发,用python是很高效的:如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果,python也有现成的高效的库,C实现的和并行化的:如果是纯粹自己写的算法,没有任何其他

1 编写第一个静态页面——Hello world页面 在上一篇博客<[Python] 利用Django进行Web开发系列(一)>中,我们创建了自己的目录mysite. Step1:创建视图文件 在编写第一个页面之前,我们首先要在mysite目录下创建一个名称为views.py的文件.当然,命名是没有要求的,你也可以命名为a.py,b.py... ... 根据自己的喜好命名就行.在已创建好的views.py中写入如下代码,并保存: from django.http import HttpResp

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

python利用or在列表解析中调用多个函数.py """ python利用or在列表解析中调用多个函数.py 2016年3月15日 05:08:42 codegay """ '''有时候我会在列表解析中write文件, 或者调用print显示输出,不是为了收集结果, 而是因为能省代码行数''' #代码例子1 with open("a.txt","w+") as f: [print(str(r)) for