K线图简介 K线由高开低收四个价格绘制而成。分为阳线与阴线两种，收盘价高于开盘价时为阳线，收盘价低于开盘价时为阴线；K线图的示意图如下： K线由矩形实体与上下两根影线组成，实体上方的影线成为上影线，下方的成为下影线。实体与阴线相对长短，可形成多种形态。1、股票数据 我们从恒有数金融数据社区，下载2021年6月1号~2021年8月1号，恒生电子（600570.SH）的日K线数据：# 加载取数与绘图所
通过历史数据对未来趋势进行预测，看似需要了解高深的数学知识，实际上用Excel就可以搞定。
让我们先看一个场景：你是公司销售部的员工，你手里有公司最近几年的销售额相关的数据，经理希望你预测下个月的销售额。盯着一堆数据，你或许会想到画一张XY坐标图，然后将每个月份的销售额标定为一个坐标。但是下个月的趋势是上升还是下降，值是多少，估计你只能凭感觉在坐标图上打
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2016-09-30 11:59:00
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使用Excel分析上海的阳性病例趋势前言一、案例分析二、操作步骤1.补充天数2.插入散点图3.新增趋势线4.分析图以及公式5.还原趋势线为数值三、总结 前言镇楼：茴字有13种写法其实才是深入学习的有效方式坚持学习挺难，其他暂无。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、案例分析最近上海爆发疫情，本来以为精准防控几天就结束了，没想到愈演愈烈，无意中发现一个excel进行趋势分析的例子，可以
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2023-08-10 23:41:03
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文章目录一、说明二、操作步骤2.1 处理NDVI数据2.2 栅格转点2.3 多值提取至点2.4 添加经纬度坐标2.5 利用python计算斜率和显著性系数2.6 转为栅格三、变化趋势分级 系列文章目录： MODIS数据处理 一、说明以分析陕西省近5年7月份的NDVI变化趋势为例，变化趋势的用线性回归的斜率和显著性来表示，参考文献间：[1]元志辉,包刚,银山,雷军,包玉海,萨楚拉.2000-20
上升趋势线画法：连接某一时间段最低点（或相对低点）与最高点之前的任意低点，中间不穿越任何价位的直线，就是上升趋势线。 上升趋势线特例：只有一种情况，允许连接最高点之后的点，那就是当市场形成双顶时，最高点之后的低点（颈线）可以作为连接的第二个点绘制上升趋势线， 下降趋势线画法：连接某一时间段最高点（或相对高点）与最低点之前的任意高点，中间不穿越任何价
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2024-01-08 22:45:28
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https://github.com/qingyuzz?tab=projects一、需求分析根据小学学的四则元算法则，对输入的字符串实现比较大小，加法，减法，乘法，除法和求余等运算。二、实现环境本程序是在Python3.7、pycharm下实现二、代码class StringArithmetic:
# 输入的x,y皆为非负
# 比较大小 x>y retuen 1,x==y
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2023-07-11 10:58:12
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520网络情人节(Network Valentine’s Day)是信息时代的爱情节日，定于每年的5月20日和5月21日。注：密集恐惧症患者勿入! 设计思路：1、点击程序，运行，2、弹出窗口，解决只弹出一个窗口的问题，3、添加时间，更加具有神秘感。4、(朋友最痛苦的事)手动关闭窗口。(知道右键，则忽略)注：弹框文字，颜色，字体，大小可以自己修改。如：520快乐下面直接来看代码(电脑观看
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2023-06-28 20:52:56
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在电脑的使用中往往会遇到各种各样的连接线。这些连接线外观上好像都差不多,但内部结构完全不同并且不能混用。如果在使用中这些连接线坏了,往往很多使用者都不知道应该怎么办,下面就给出这些常见的连接线的连线方法以便于修理或查找故障。在介绍之前先对一些市场常用名词做出解释。现在所有的接头都可以分为公头和母头两大类。
公头：泛指所有针
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2023-10-12 13:10:23
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# 使用 jQuery 实现纵向时间线
在现代网页设计中，时间线是一种有效的方式来展示事件的发生顺序和时间线的发展。通过使用 jQuery，我们可以轻松地构建一个纵向时间线，帮助用户直观地了解相关事件和信息。在本文中，我们将探讨如何使用 jQuery 实现一个简单而美观的纵向时间线，并附带一些示例代码。
## 实际问题
考虑一家企业希望以时间线的形式展示其发展历程，从成立到不断扩展的过程。这
学了一段时间的python，还是需要一些实践环节才能深刻理解，毕竟是个刚入门的小白，就先做点简单的小游戏项目来给自己一些鼓励吧，哈哈哈，不说了，上菜。创建一个背景为蓝色的python窗口 首先利用pycharm创建一个项目文件，命名方式最好取与所做项目相关的，见名知意。 先创建一个空的pygame窗口并设置其背景色（背景色可以自定义，颜色的RGB通过百度获取）main_color.py#导入模块s
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2023-08-21 09:59:11
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# Python 量化策略实现趋势线项目方案
## 一、项目背景
在金融市场中，趋势线分析是一种重要的技术分析工具。通过识别价格走势的方向，投资者可以制定相应的投资策略，从而提高盈利的可能性。本项目旨在利用Python实现一套基于趋势线的量化策略，通过数据获取、趋势线生成及策略回测等步骤，为投资者提供参考。
## 二、项目目标
1. 实现趋势线的计算与绘制。
2. 基于趋势线制定简单的交易
原创
2024-09-15 04:06:27
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在数据分析和可视化中，散点图和趋势线往往能帮助我们从复杂的数据中提取出有用的信息。比如，我们可能希望用 Python 来计算散点图上的趋势线，这对于理解数据之间的关系至关重要。下面是关于如何计算散点图趋势线的一些重要细节，内容涵盖了问题背景、解决方案、验证测试等方面。
### 问题背景
在现代数据分析中，企业常常需要快速理解数据的趋势和变化，这种需求主要体现在以下几个方面：
- **业务影响
# 项目方案：Python散点图添加趋势线
## 项目背景
在数据分析和可视化中，散点图是一种常用的展示数据分布和趋势的方式。然而，有时候我们需要更加直观地展示数据的趋势，这时候添加趋势线就显得尤为重要。本项目旨在通过Python编程实现在散点图中添加趋势线的功能。
## 技术方案
本项目将使用Python语言结合matplotlib库来生成散点图，并利用numpy和scipy库来计算散点图的
原创
2024-05-09 05:24:05
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# Python 中的趋势线分析
在数据分析中，“趋势线”是一种重要的工具，用于帮助我们理解数据的整体趋势。趋势线是通过一组数据点绘制的直线或曲线，用于预测未来的值或揭示数据中的某些模式。在Python中，有多种库可以帮助我们实现趋势线分析，比如 NumPy 和 Matplotlib。
## 什么是趋势线？
简单来说，趋势线是一条穿过数据点的线，以展示数据变化的方向。它可以是线性（直线趋势）
原创
2024-09-29 04:39:03
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python爬虫--爬取体锻打卡次数思路：代码：打包生成可以执行文件：pyinstaller安装pyinstaller使用效果：总结： 思路：post 保存cookie,get请求html数据，数据处理代码：#attendance.py
from bs4 import BeautifulSoup
import http.cookiejar
import urllib
import urllib
Python 数据预处理基本方法本文将介绍 Python 数据预处理的基本方法，包括 Pandas 库的使用、缺失值处理、数据类型转换和数据重复处理等操作。Pandas 库Pandas 是一个免费、开源的 Python 库，用于数据分析和数据操作。它提供了直观的数据结构 - Series 和 DataFrame，以及简单易用的工具来进行数据分析。SeriesSeries 是一种带有标签的一维数组，
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2023-08-07 21:01:38
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1、其实我本来想把线程同步和前面的线程深入合在一起写，但是想想算了；因为线程同步真的实在是太重要了；所以我们要好好的学习一下线程同步；无论是什么语言；我们都要知道，锁是线程同步的最重要的只是点；先看python的两种所1、lock = threading.Lock()2、lock = threadingRLock()这两种有什么区别；先看一段代码import threading
import ti
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2023-09-05 11:09:35
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# 趋势数据分析项目方案
## 1. 项目背景
趋势数据分析是一种可以帮助企业了解市场走向、预测未来发展趋势的重要方法。通过对历史数据进行分析和建模，可以帮助企业做出决策，优化业务流程，提升竞争力。本项目旨在利用趋势数据分析方法，为企业提供市场趋势预测和决策支持。
## 2. 项目目标
- 收集和整理相关市场数据
- 对数据进行预处理和清洗
- 运用趋势分析技术，发现数据中的趋势和周期性
-
原创
2023-07-07 13:56:49
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家里装修内嵌踢脚线应该怎么做？哪种做法更经济？
先回答内嵌踢脚线应该怎么做？
做内嵌踢脚线有两种办法，简单点来说就是前凸和后挖。
前凸是踢脚线安到原来墙面上，踢脚线是从墙面上凸出来的，想要实现内嵌的效果，就需要把所有的墙面要用木饰板或者是石膏板，根据踢脚线的厚度做找平处理。
这种做法工程量比较大，如果全屋计划都安装墙板或者是想用
# 绘制趋势线并显示趋势线公式
在数据分析和可视化中，趋势线是一种常用的工具，用于揭示数据中的趋势和模式。Python作为一种流行的编程语言，在数据处理和可视化方面有着强大的功能。本文将介绍如何使用Python绘制趋势线，并显示趋势线的公式。
## 1. 背景介绍
趋势线是一种拟合数据的曲线，用于表示数据的总体趋势。通过绘制趋势线，我们可以更直观地了解数据的走势，并预测未来的发展趋势。在Py
原创
2024-03-11 04:39:39
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