前言之前的几篇文章我们讲述了使用pyecharts绘制柱状图，地理信息图，饼图，双y轴图形的绘制，然后有朋友跟我说，最近沉迷股市，我这个框架能不能绘制K线图，他要从K线图中找规律，寻找逆风翻盘的机会，我跟他说，可以，安排，这篇文章我们就介绍一下使用pyecharts绘制K线图。数据准备首先，什么是K线图？K线图，股市及期货市场中的K线图的画法包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价，所有的k
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2024-03-04 14:44:21
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画k线需要的包和环境:python36import tushare as tsimport reimport matplotlib.pyplot as pltimport mpl_finance as mpfimport numpy as npimport talib as tltushare是python的一个第三方库,通过它可以获取股票的当日数据和历史数据,可以通过这里进行详细了解;matpl
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2023-08-08 07:25:32
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一、简介Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。中文文档网址：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro开源网址：https://github.com/pyecharts/pyechart
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2024-03-04 01:47:14
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题目描述输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。 # -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
def GetLeastNumbers_Solution(self, tinput, k):
# write code here
#如果输入
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2023-06-26 11:30:57
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KNN （KNN.py）K 近邻法( k-nearest neighbor, K-NN) 是一种基本的分类与回归方法，本文只探讨分类问题。K 近邻法的定义为： 与之最近邻的 K 个实例，多数属于某一个类，则就判为这个类。 当 k =1 时，就是最近邻算法。 三个基本要素： K值选择 + 距离度量 + 分类决策 当训练集，距离度量，k 值及分类决策规则确定后，其结果唯一。K 值选择k 值对 K 近邻
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2023-10-11 12:17:06
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Python K-均值算法我正在寻找带有示例的k-means算法的Python实现来聚类和缓存我的坐标数据库。8个解决方案54 votesScipy的集群实施效果很好，其中包括k-means实施。还有scipy-cluster，它可以进行聚集聚类。 它的优点是您无需提前决定群集的数量。tom10 answered 2020-06-23T11:05:11Z
28 votesSciPy的kmeans2
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2024-06-10 10:42:40
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大家好，我是小五发现大家还是最喜欢股票基金话题呀~那说到股票基金就不得不提——K线图！那小五今天就带大家????用python来轻松绘制高颜值的K线图???? 获取股票交易数据巧妇难为无米之炊，做可视化也离不开数据。本文我将以酱香型科技——贵州茅台为例，获取它的近期股票数据并绘制K线图。 如果我们要特意去动手去写爬虫，就显得有些多余了，毕竟爬完之后体验也不佳。这里我们可以直
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2023-07-01 12:25:18
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1、序言前文介绍了如何绘制分时图，可以用subplot()和add_axes()，不过各自都存在一定的缺陷，先保留疑问，今天先学习绘制K线图。查了资料，以及各位大佬的方法，发现他们提供的绘制K线图都需要用到一个包，mpl_finance，而要调用这个包，相对有点麻烦，有些需要账号密码，有些需要购买。尝试了几次，未成功，也先留着疑问。办法总比困难多。今天介绍一种不用mpl_finance包绘制K线图
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2023-08-11 15:48:11
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# Python中的日K线图分析
在金融市场中，K线图（Candlestick Chart）是一种重要的图表工具，它通过一系列“日K”线展示了某只股票或金融资产在特定时间内的开盘价、收盘价、最高价和最低价。这种图表不仅可以帮助投资者分析价格走势，还可以预测未来的市场行为。在这一篇文章中，我们将探讨如何使用Python来绘制日K线图，并配合示例代码加以说明。
## 什么是日K线？
日K线是以每
Python学习笔记Chapter2 变量2.1 title/upper/lowertitle 首字母大写，非首字母小写upper 全大写lower 全小写sNane = "alloSAD HERop"
print(sNane.title())
print(sNane.upper())
print(sNane.lower())2.2 去除空格rstrip 去除左边空格lstrip 去除右边空格st
# 如何实现“python k v”
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要处理键值对（key-value pairs）这种数据结构。在Python中，我们可以使用字典（dictionary）来实现这种数据结构。下面我将向你介绍如何在Python中实现“python k v”。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(定义字典
原创
2024-05-04 05:55:47
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Python K均值聚类是一种无监督的机器学习算法，能够实现自动归类的功能。算法步骤如下：（1）随机产生K个分类中心，一般称为质心。（2）将所有样本划分到距离最近的质心代表的分类中。（距离可以是欧氏距离、曼哈顿距离、夹角余弦等）（3）计算分类后的质心，可以用同一类中所有样本的平均属性来代表新的质心。（4）重复（2）（3）两步，直到满足以下其中一个条件： 1）分类结果没有发
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2023-08-04 11:44:22
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K线图又称蜡烛图、日本线、阴阳线、棒线、红黑线等，常用说法是“K线”。它是以每个分析周期的开盘价、最高价、最低价和收盘价绘制而成。K线形态反映的多空双方力量的变化，上涨形态说明多方已经或者即将占据优势、下跌形态说明空方已经或者即将占据优势，但并不代表股价的最终走势。接下来小编讲一下K线的几种形态。 1、低位锤形线 形态介绍：上涨形态。一般在下跌趋势中，出现下影线较长上影线较短的K线形态，形状如
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2023-11-01 11:15:58
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聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据分组。其目标是，组内的对象之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。K均值用于n维空间中的对象，它只需要对象之间的临近性度量，例如使用欧几里德距离，可以用于广泛的数据，但是它属于不稳定的算法。我们为了说明原理，降低复杂性，计算二维空间的K均值（平面中的点）。数据使用Excel存储，转换为CSV文件，使用numpy中的loadtxt方法进行读取
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2023-12-29 14:27:58
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为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据分组。其目标是，组内的对象之间是相似的，而不同组中的对象是不同的。 K均值用于n维空间中的对象，它只需要对象之间的临近性度量，例如使用欧几里德距离，可以用于广泛的数据，但是它属于不稳定的算法。我们为了说明原理，降低复杂性，计算二维空间的K均值（平面中的点
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2023-12-28 15:56:37
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K线图是看懂股票走势的最基本知识，K线分为阴线和阳线，阴线和阳线都包含了最低价、开盘价、最高价和收盘价，一般的K线如下图所示：度娘说：K线图源于日本德川幕府时代（1603～1867年），被当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动，后因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。通过K线图，我们能够把每日或某一周期的市况现完全记录下来，股价经过一段时间的盘档后，在图上即形成一种特殊区域或形态
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2023-06-29 12:20:19
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前几天美股熔断，据悉这次熔断是自美股有熔断机制30年来第二次，成了头条新闻。令人始料未及的是，昨晚美股又熔断了。对股票一窍不通的我也在此情此景进行了一波学习充电，股市的变化瞬息万千，有一种图可以用来清晰地反应一段时间内股市的变化情况，它就是K线图。今天我们用Python基于两种不同的方式来绘制K线图，它们都是Python可视化的好帮手——Matplotlib、Pyecharts。K线图这种图表源处
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2023-08-07 00:26:29
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# Python实现Top K的步骤
在Python中，我们可以使用不同的算法来实现Top K的功能，比如使用快速排序、堆排序以及计数排序等。下面我将介绍一种基于堆排序的方法来实现Top K。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个实现Top K的流程。可以使用以下表格来展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取输入的数据 |
| 2 | 构建一个
原创
2023-10-25 10:19:30
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# Python中的K折交叉验证实现方法
## 介绍
对于机器学习模型的评估，通常会使用交叉验证来准确评估模型的性能。K折交叉验证是其中一种常用的方法，它将训练数据划分为k个子集，然后进行k次训练和验证，每次选择其中一个子集作为验证集，其余作为训练集。接下来，我将向你详细介绍如何在Python中实现K折交叉验证。
## 流程
首先，我们来看一下K折交叉验证的整体流程。下面是一个简单的表格展
原创
2024-03-01 05:10:04
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在这篇博文中，我们将会深入探讨关于“python k短路”的问题，并提供详细的解决过程。这个问题通常出现在处理复杂的算法时，我们将通过对协议背景的分析、抓包方法的介绍、报文结构的解析、交互过程的描述、性能优化的策略以及工具链集成的方法来全面展示如何有效地识别和解决这一问题。
## 协议背景
在计算机网络通信领域，协议的设计和发展至关重要。这里我们将通过四象限图展示不同协议的发展情况。
```
