python算法

学习python基础，数学工具，策略开发。学习实例，多为实际需求。利用故事、数学模型和代码，学习量化与编程的关系，描绘量化的人生哲学，学习作者在量化方面的经验，体会作者对交易、人生的理解。 无论是量化、算法，还是黑箱交易，谈论的都是一件事情：通过计算机执行的系统化交易。对数学或者技术有所恐惧的投资者能理解量化交易，带领走过黑箱之旅。用简明的语言指明宽客们所做的工作，揭开了量化交易和量 化交易策略的神秘面纱。在简明介绍量化交易准则和一般性准则之后，转入正题，开始介绍典型黑箱系统的详细内件，用非技术性的语言解释内件是什么以及 内件之间是如何组合在一起的。 《量化投资:策略与技术(修订版)》是国内少有的有关量化投资策略的著作。首先，介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）。然后，用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分。策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等。最后介绍了作者开发的D—Alpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。 《量化交易之路用Python做股票量化分析》前面讲的是编程技巧，估计策略部分是常用的普通策略。其目的是受人以鱼竿，而不是鱼

Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。 所以我结合自己的面试经历以及各大厂的面试题库，准备了 170 道 2019 年最新的 Python 面试题解析，很多老旧的问题已经帮你剔除，直接看这份最新的即可。让你最短时间内掌握核心知识点，更高效的搞定 Python 面试！ 点击查看全部答案：https://gitchat.csdn.net/activity/5cf8ca61da0c2c41ee4697ff?utm_source=blog0715 语言特性 1.谈谈对 Python 和其他语言的区别 2.简述解释型和编译型编程语言 3.Python 的解释器种类以及相关特点？ 4.说说你知道的Python3 和 Python2 之间的区别？ 5.Python3 和 Python2 中 int 和 long 区别？ 6.xrange 和 range 的区别？ 编码规范 7.什么是 PEP8? 8.了解 Python 之禅么？ 9.了解 docstring 么？ 10.了解类型注解么？ 11.例举你知道 Python 对象的命名规范，例如方法或者类等 12.Python 中的注释有几种？ 13

在最近的项目中，完成了许多python处理矢量数据的算法程序，比如缓冲区分析、叠置分析、统计分析等，主要用到的是GDAL/OGR库，很多功能都参照了此链接中的示例： http://pcjericks.github.io/py-gdalogr-cookbook/# 由于完成的功能在上面链接中都能找到实现的代码，所以原来不打算写博客的，但是今天写的这个SHP转GeoJSON的算法把我坑得不轻，着实郁闷了好久才解决，因此就写一下权当纪念吧。有时候写程序真的是一件充满玄学的事情，原理上怎么看怎么对，但是运行起来却偏偏不是那回事，就算调试也给你不报错直接闪退，特别是处理空间数据时属性的编码问题，更是搞得人头皮发麻。这种情况下，能不能调的出来全靠运气，搞不好一个小问题卡一个星期都是正常，这可能也是程序员普遍发量稀少的原因吧。更加玄学的是，解决问题的方式又常常充满戏剧性，折腾了一个早上加半个下午没找到原因，起来喝杯水却突然灵感乍现，三四行代码调整一下顺序，一顿骚操作，点击运行，突然就能运行成功了，再看一下结果，卧槽! 还真是对的！山穷水尽疑无路，柳暗花明又一村，这种感觉真是刺激。 好了，将Shapefile转化为GeoJSON的完整代码如下： 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 from osgeo import ogr 3 import gdal 4 import sys

# 背景介绍 从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现已经有人在做汉化，虽然看起来也像是谷歌翻译的，本着拿来主义，少费点精力的精神，就半抄半学，还是发现了一些与文档不太一致的地方。 ```python # http://www.scikit-yb.org/zh/latest/quickstart.html # http://www.scikit-yb.org/en/latest/quickstart.html ``` ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('data/bikeshare/bikeshare.csv') X = data[[ "season", "month", "hour", "holiday", "weekday", "workingday", "weather", "temp", "feelslike", "humidity", "windspeed" ]

"python基础-->(函数/面向对象/网络编程(scoket套接字)/并发编程(mutiprocessing)) "运维+web开发-->页面展示(django/flask/mysql/postgresql/熟悉redis/熟悉mongodb/了解爬虫)**最保险 "爬虫-->获取数据丢入excel表格;(一天爬一个小网站,经验)(通过爬网站学习知识点-->requests/scrapy/redis数据库/mongodb数据库/scrapy-redis,了解web) "数据分析-->通过对excel表进行数据的展示(画张图);(基础的excel操作/精通numpy/精通pandas/精通matplotlib必会,了解web) "数据挖掘-->通过机器学习算法得到决策函数;(了解numpy/了解pandas/了解maplotlib/sklearn/java(scala)/hadoop/hbase/hive,了解web)) "**除了机器学习(人工智能),以上都可以通过努力找到工作,你只能去上网找英文文档(论文/视频) "机器学习-->构造机器学习算法(了解numpy/了解pandas/了解maplotlib/sklearn/tensorflow(多维张量操作)/pytorch/数学(高数必会,传统机器学习-->概率论;深度学习-->线性代数,强化学习,进阶<博弈论><离散数学>

Shypython-learn-notes 1. python 数据类型 1.1 变量 1.1.1 算术运算符 - 加减乘除 + 、 - 、 * 、 / - 取余、取整、取绝对值 % 、 // 、 abs ( ) - 最小、最大值 min ( ) 、 max ( ) - 复数 complex ( re , im ) - 取共轭 c . conjugate ( ) - 返回商和余数 divmod ( x , y ) 1.1.2 布尔运算符 - 小于、大于 < 、 > - 等于、不等于 == 、 != - 与、或、非 and 、 or 、 not 1.1.3 赋值运算符 - a = a + b is a += b - a = a - b is a -= b - a = a * / b is a * / b - a = a ** ( // ) b is a ** ( // ) = b 1.1.4 位运算符 - 与或 & 、 | - 异或、取反 ^ 、 ~ - 左位移、右位移 << 、 >> 1.1.5 转义符 - 续行符 \ - 反斜杠符号 \\ - 引号 \' - 响铃 \a - 退格 \b - 转义 \e - 空 \ 000 - 换行 \n - 纵向制表符 \v - 横向制表符 \t - 回车 \r - 换页 \f - 八进制 \oyy - 十六进制 \xyy 1.2 字符串

传入函数 要理解“函数本身也可以作为参数传入”，可以从Python内建的map/reduce函数入手。 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文“ MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters ”，你就能大概明白map/reduce的概念。 我们先看map。 map() 函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列， map 将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 上，就可以用 map() 实现如下： 现在，我们用Python代码实现： >>> def f(x): ... return x * x ... >>> map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 请注意我们定义的函数 f 。当我们写 f 时，指的是函数对象本身，当我们写 f(1) 时，指的是调用f函数，并传入参数1，期待返回结果1。 因此， map() 传入的第一个参数是 f ，即函数对象本身。 像 map() 函数这种能够接收函数作为参数的函数，称之为高阶函数（Higher-order function

[异步图书].Python机器学习：预测分析核心算法.pdf 下载链接 转载于:https://blog.51cto.com/4456998/2373703 来源： CSDN 作者： weixin_34186128 链接： https://blog.csdn.net/weixin_34186128/article/details/92172485

本案例主要是：建立逻辑回归模型预测一个学生是否被大学录取，没有详细介绍算法推到， 读者可查阅其他博客理解梯度下降算法的实现： https://blog.csdn.net/wangliang0633/article/details/79082901 数据格式如下：第三列表示录取状态，0---未录取，1---已录取，前两列是成绩 源码： #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @Company：华中科技大学电气学院聚变与等离子研究所 @version: V1.0 @author: Victor @contact: 1650996069@qq.com or yexin@hust.edu.cn 2018--2020 @software: PyCharm @file: LogisticsRegression.py @time: 2018/11/12 15:10 @Desc：建立逻辑回归模型预测一个学生是否被大学录取 """ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os path="E:\PycharmWorks\Files"+os.sep+"LogiReg_data.txt" pdData = pd.read_csv(path

文章目录 1 Two Sum 2 Add Two Numbers 3 Longest Substring Without Repeating Characters 4 寻找两个有序数组的中位数 5 Longest Palindromic Substring 6 ZigZag Conversion 7 Reverse Integer 将给定的数字倒序输出. 8 String to Integer(atoi) 9 Palindrome Number 10 正则表达式匹配 11.求其中两条直线与x轴围成的容器的最大容量. 12.Integer to Roman 13.Roman to Integer 14.Longest Common Prefix 15.3Sum 16.3Sum Closest 17 电话号码的字母组合 18.4Sum 找出list中所有相加等于target的4个数的list. 19 删除链表的倒数第N个节点 20 有效的括号 leetcode刷题：1-20 1 Two Sum 在列表中找到两个数,使得它们的和等于某一给定值,返回这两个数的位置.时间复杂度:O(n),python中的字典其实就是哈希表的应用,所以我们通过字典用哈希表来降低查找的时间复杂度 def twoSum(self, nums, target): """ :type nums: List[int]