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*版权所有 （C)2015,yukai
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*文件名称：SuffixTest.C
*文件标识：无
*内容摘要：该代码用于获取满足后缀要求的第一个文件
*其他说明：无
*当前版本：V1.0
*作 者：于凯
*完成日期：20150718
*问题描述：
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原标题：金融工程专业对计算机的能力要求到底是什么？首先，慧徳留学带大家先了解金融工程是做什么的。金融工程就是为了培养既通晓金融市场又有数学应用能力的复合型人才而产生的。金融工程是商科领域最热门的专业之一，而且也是商科领域起薪最高的专业。金融工程在不同学校的叫法不太一样，比如金融数学、定量金融、计算金融等等，虽然名字不同，课程侧重点也稍有不同，但它们都有一个共同的特点，那就是：用数学的知识，通过计算
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2024-01-01 13:15:17
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PythonProgramming.net Python 金融教程（转）https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/blob/master/quant/python-programming-net-quant.md一、入门和获取股票数据您好，欢迎来到 Python 金融系列教程。在本系列中，我们将使用 Pandas 框架来介绍将金融（
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2024-09-02 10:02:26
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本期笔记内容综述匿名函数并行迭代Python的列表推导式Python1.匿名函数匿名函数语法形式：lambda [arg1,arg2,arg3,argn]:expression注解：lambda 关键字argi 函数参数expression 程序逻辑，即函数要返回值的表达式该表达式不能包含其他语句，可以返回带括号的（元组），同时允许在表达式中调用其它函数。匿名函数运行结果*************
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2024-07-05 19:56:13
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# 如何实现 Python 金融工程包
在金融工程领域，Python 是一种非常流行的编程语言，许多开发者和数据科学家都在使用它。今天，我将带你一步一步地实现一个简单的 Python 金融工程包。整个过程分为几个步骤，下面是具体的流程表。
| 步骤 | 说明 |
| ---- | -------------------------- |
| 1
文章目录1.对数据进行分组统计1.gropuby2.df.pivot_ table2.特征选择 去掉无用特征3.按时间分组统计 经过了数据预处理和探索性数据分析了，接下来就算到了特征工程这一步了。 众所周知： 数据模型：数据模型框架+数据 数据和特征决定了机器学习的上限，模型和算法只是逼近 好了，前面的废话可以不看。重要的要知道所谓的特征工程就算要选取一些对提高预测能力有用的列。那么到底如何来进
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2023-07-28 14:31:18
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# 使用Python进行金融风险测度实验指南
## 引言
在金融领域，风险测度是评估和量化投资风险的重要过程。借助Python这一强大的编程语言和其丰富的库，我们可以轻松实现金融风险测度的相关实验。本文旨在为初学者详细讲解如何通过Python进行金融风险测度实验，包括每一步的具体操作和代码示例。
## 流程概述
下面是实验的总体流程：
| 步骤 | 描述
目录第1部分 入门篇第1章 Python概览1.1 Python的定义与比较优势 1.1.1 Python简介 1.1.2&
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2023-10-28 07:05:28
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大数据项目实战之Python金融应用编程(数据分析、定价与量化投资)本教程介绍使用Python进行数据分析和金融应用开发的基础知识。课程从介绍简单的金融应用开始，带领学员回顾Python的基础知识，并逐步学习如何将Python应用到金融分析编程中。课程覆盖了Python的基本数据结构、输入输出、效率分析、数学库、随机分析库、统计分析库等。接着课程以专题的形式介绍了Python与Excel的结合，学
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2023-09-02 10:05:54
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matplotlib 库( http://www.matp1otlìb.org )的基本可视化功能。 主要是2-D绘图、金融绘图和3-D绘图一.2-D绘图1.1一维数据集 #导入所需要的包
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000)
y=np.r
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2024-07-29 22:33:30
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大数据项目实战之Python金融应用编程(数据分析、定价与量化投资)本教程介绍使用Python进行数据分析和金融应用开发的基础知识。课程从介绍简单的金融应用开始，带领学员回顾Python的基础知识，并逐步学习如何将Python应用到金融分析编程中。课程覆盖了Python的基本数据结构、输入输出、效率分析、数学库、随机分析库、统计分析库等。接着课程以专题的形式介绍了Python与Excel的结合，学
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2023-08-06 08:44:09
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数据挖掘项目——金融反欺诈前言一、数据集获取二、特征工程1、读数据2、去除特殊字符3、删除属性4、提取标签三、构建模型 前言该项目来自北风网，模型搭建很简单，该篇记录过程总结套路。一、数据集获取https://www.lendingclub.com/info/demand-and-credit-profile.action二、特征工程首先声明，该项目使用到的特征处理手段十分简单，但结果却能达到商
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2024-07-11 09:40:41
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一、为什么金融人需要Python？ 想在金融江湖中崭露头角？那你可不能忽视Python这个神器！首先，它是个数据处理高手， 无论是股票数据还是市场调研，Python都能让你轻松应对。其次，谁不喜欢把事情做得更快、更好、更多？Python的自动化功能就像你的个人助理，高效地完成各种任务。接下来我们来聊聊Python在一些细分领域的应用。二、Python在金融的细分应1.数据分析 应用案例：股票价格分
Task1 赛题理解一、赛题零基础入门金融风控-贷款违约预测 该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量训练数据总共有8万条。部分截图如下：测试数据总共有2万条 变量信息如下：二、评测标准提交结果为每个测试样本是1的概率，也就是y为1的概率。评价方法为AUC评估模型效果（越大越好）。三、结果提交提交前请确保预测结果的格式与sample_submi
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2023-12-26 15:28:59
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# 第5章 机器学习包
# 5.2.1 缺失值处理
import numpy as np
import pandas as pd
import os
os.chdir("C:\\Users\\Administrator\\Desktop") #更改工作路径，注意双\\ 任何操作前可以先将常用包和路径先设置好data = pd.read_excel("missing.xlsx") #将文件放到工作
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2024-01-12 22:11:01
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IPython 交互式的python命令行可以直接粘贴代码到命令行 安装: pip install ipython TAB键: 自动补全
?: (内省、命名空间搜索。a.a*? #补全命令,a? #查看变量详情，func??查看函数详情)
!: 执行cmd系统命令 (!ipconfig)
%run: 执行文件代码(%run test.py)
%paste,%cpaste: 执行剪贴
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2023-12-31 22:35:53
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这次准备系统的玩儿一下android从导出apk到反编译再到代码混淆然后再次反编译的过程，有图有真相的记录一下~~ 第一步，导出未加混淆的普通apk首先创建了一个fuckcode项目，有基本的Activity：MainActivity一个，Other类一个，代码很简单，在MainActivity中调用Other的静态方法xx，xx方法只是输出一个字符串，预想目的是为了看看混淆后Other
# 正交实验及其Python实现
## 引言
在科学研究和工程设计中，我们常常会面临多个变量对结果影响的问题。为了高效地进行实验，正交实验法应运而生。正交实验法是一种适用于多因素实验的设计方法，可以帮助研究人员在较少的实验中掌握各因素对结果的影响。
## 正交实验的基本概念
正交实验的核心思想是系统化地选择实验组合，使得我们能够有效地分析各因素的主效应及交互效应。通过正交实验，我们能够：
一、问题医院礼品店已完成5项交易，购买记录清单如表8-3所示，请使用Apriori算法进关联规则分析。(1)使用数字代替商品完成第3列；(2)计算购买“鲜花”的支持度；(3)计算购买“慰问卡”的支持度；(4)计算同时购买“鲜花”和购买“慰问卡”的支持度和置信度；(5)使用Python对表8-3中的购买记录清单进行Apriori关联规则分析。{1：鲜花、2：慰问卡、3：苏打水、4：毛绒玩具熊、5：气
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2023-10-22 08:15:16
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一、金融数据的获取与处理导入包，通过pandas_datareader模块来从yahoo获取金融数据信息，应该是网站的问题，显示超时，获取不到数据，所以本文数据可以直接从文末尾的百度网盘中提取。import datetime
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import numpy as np
import
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2023-07-30 19:30:50
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