小妹总是会说:“人家只是把其他女孩子用来逛淘宝刷小红书的时间,都用来逛 GitHub 啦( ̄▽ ̄)~*”。
项目地址:https://github.com/giscafer/leek-fund
昨日的桑基图其实还有一个小伙伴儿,他俩表达的信息差不多,都用于对流量分布结构进行分解和呈现,该图就是和弦图,样子看起来要比桑基图更加炫酷,但是也更加难懂,这也就是为啥我一般不展示这种图形的原因。 今日这篇还是通过R语言的rechats包和PowerBI的和弦图小插件来展示此图的做法,展示中国七个大区与全球各大区的贸易往来关系(数据纯属虚构)。 R语言版: library(recharts) setwd("D:/R/File")Provinece State Value Chordchart <- r
有人说,买基金一定要心态好,要学会风险对冲,把8成的钱全仓买基金,剩余2成买意外身亡险,基金大涨就赚,基金大跌就跳楼,赔率1:4,怎么都赚钱。
导读:上个周末,北方地区又经历了一次严重的雾霾天气,不禁想起那段在天津厚德载雾,自强不吸的日子。
内容 | Rafael Schultze-Kraft 编译 | Aholiab 深谙币圈的你,对于那些出现在币价预测文章里的走势图想必不陌生。这些图往往旨在对未来n天的币价做预测,并声称是结果基于大数据或深度学习算法。一副特别科学又靠谱的样子。 但你不知道的是,即使这些图真的是用先进的深度学习模型和算法来实现,结果也非常的不可信。 本篇文章,WATTx数据科学家,机器学习工程师Rafael Schultze-Kraft亲自上阵,为我们揭秘那些「高大上」的币价预测图的背后,都有那些不为人知的技术秘密。
92.5是年均AQI值,从上面科普知识里可以知道,2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平,与轻度污染近在咫尺。
随着中国工业和科技的发展,中国的一些发达城市的空气质量问题变得越来越严重,其中最为严重的便是PM2.5带来的恶劣环境问题。
TP是Top Percentile的首字母缩写,TP99是指“前百分之九十九”,用来表示满足百分之九十九的网络请求所需的最低耗时。
using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using Common; using DevExpress.LookAndFeel; using System.Threading; usin
https://www.kaggle.com/berkeleyearth/climate-change-earth-surface-temperature-data
这次小编带大家从技术的角度看一看,自从疫情爆发以来,探索一下武汉到底上了微博多少次热搜。
通过参数设置获取日k线、周k线、月k线,以及5分钟、15分钟、30分钟和60分钟k线数据。本接口只能获取近3年的日线数据,适合搭配均线数据进行选股和分析。
交易员是一份“有趣”的工作:每天看着眼前上亿的流水,数数口袋5000元的薪水,每天的生活也是充满了乐趣,本以为见证过股市的跌停、涨停、涨停到跌停、跌停到涨停、停牌都已经很难得了,没想到还能亲眼见证千股熔断:2016年首个交易日,A股两次熔断,直接收盘。这把交易员都逼成了段子手,像:“交易员工作真是好,其他行业比不了。牛市时候挣钱多,熊市时候下班早。”各种段子层出不穷。 加密货币市场的火爆,催生了币圈交易员这个职业。币圈交易员的工作是怎样的呢?我们能从中学到什么区块链的知识呢?国外网友David Gilbe
走势图(Sparklines)是一种非常小的的图形,可以在嵌在一段文字和一个标题中间,或者一副图像旁边,它可以非常方便的可视化内容中的数据。而 Sparky 就是一个用来制作走势图的 JavaScript 库。
数据来源:http://www.tianqihoubao.com/aqi/chengdu-201901.html
本文介绍在谷歌地球引擎GEE中,提取多年遥感影像多个不同波段的反射率数据,在GEE内绘制各波段的长时间序列走势曲线图,并将各波段的反射率数据与其对应的成像日期一起导出为.csv文件的方法。本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十六篇。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
传统欧氏几何习惯对复杂的研究对象进行简化和抽象,虽然这种方法对科学发展起了重要的作用,但事实上很多人都发现身边大部分现象都是非线性不可逆的,随机性非常强,比如天气、股票价格变化等。对于这些现象,经典力学、量子力学、相对论都束手无策。随着科学的发展,混沌、分形、协同学等新的理论逐步出现,计算机技术的飞跃大大促进了这些非线性科学的发展。 分形(fractal)是由IBM的研究员兼哈佛大学教授Mandelbrot提出的。他发现在地图上,海岸线是相对平直的,从飞机上俯视海岸线,却看不到那些规则的光滑曲线,而代以
标题中的英文首字母大写比较规范,但在python实际使用中均为小写。 建议读者安装anaconda,这个集成开发环境自带了很多包。 作者推荐到2018年8月2日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 下面代码的开发环境为jupyter notebook,使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。
历史通常涉到政治、经济、文化、地理等多个领域,历史研究通过对多种数据进行整合、观察和分析,能反映出某地区在特定时期的社会整体情况。Wolfram语言内置了包括经济、人文和地理等在内的丰富数据资源,可以有效地帮助我们进行历史研究。 今天我们就来看看Mathematica如何在中学历史课堂上帮助学生探究战争时期的经济状况。本文分析的是越南战争与当时美国经济状况。 课程名称:探究越南战争时期的美国经济 适用年级:9-12 课程目标: 富有逻辑地组织和分析数据 通过模型与模拟来展现数据 提高学生解决开放性问题的能力
你是否也遇到过这种情况:看了昨晚的天气预报,说今天不会下雨,心里想着明天休息日可以开心地去逛街。
基于Spring Boot-Vue的考试报名系统-前后端分离-Docker一键部署版: 功能介绍:1、根据枚举值类型,选择发布考试类型。2、自动化发布考试资讯,到达对应时间自动发布对应公告。3、引入支付宝在线支付功能。4、导出每场考试报名人信息Excel表格。5、准考证打印功能,形成Word文档。6、成绩查询功能,支持导入成绩Excel表格。8、仪表盘监控功能,考试成绩走势图。
昨天我们介绍了富集分析的基本的内容:GO分析和KEGG分析都是啥?。但是富集分析还是有很多不同的算法的,对于主要的算法过程其实不用太多了解,这个由专业人士来解决就行。但是对于其输入条件和主要区别还是要了解的,这样能方便我们使用。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者:赵亚赟,财富中文网撰稿人,现为中国人民大学重阳金融研究院金融投资项目主管,具有多年证券从业经验。著有《金融战》一书。 分形是新的数学学说,对研究随机性较大、不规则的真实事务有着跨越式的发展。股价的变化非常符合分形学说。分形数学的创始人也确实对股市做过研究,经过很多人的后续研究,分形已经可以为技术分析,特别是图形组合,提供数学基础。如果与基本面分析和均线等其他技术分析结合起来,会给投资者一条全新的分析方法 传统欧氏几何习惯对复杂的研究对象进行简化和抽象,虽然这种方法对
今天教大家用Python分析《沉默的真相》的17万条弹幕。公众号后台,回复关键字“沉默”获取完整数据。
最近做的项目需要用到数据分析,图表显示,之前做项目的时候用到过highcharts,不过也只是简单的会用而已,然后再网上查了查highcharts的优点:
沪深300股票指数由中证指数公司编制的沪深300指数于2005年4月8日正式发布。沪深300指数以2004年12月31日为基日,基日点位1000点·沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300只A股作为样本,其中沪市有179只,深市121只样本选择标准为规模大,流动性好的股票。沪深300指数样本覆盖了沪深市场六成左右的市值,具有良好的市场代表性。作为一种商品。
大家好,我是零一。我的公众微信号是start_data,欢迎大家关注。今天接着第一篇的内容,我们继续利用excel来做分析。 首先,回应派友的疑问。 我这系列文章,是从0开始的,可能读者的基础并不是太好,我是这么安排的,先学会基本的操作,会操作了后,再回过来学一些分析思路和方法。自己做过之后,再学心法,可能会有更大的收获。 说回主题,上一篇中,我们看出了走势图,也看到了占比图。这两个必须同时看,才能清楚的,因为你单看走势图,是看不出占比的。单看占比图也会看不粗走势。因此,这两个图,是结合一起,才能读出相对完
只有把别人看来是高风险的地方操练成对于你来说是低风险,你才能取的这高风险中的高收益。 (1)低风险才能高收益 (2)做好资金管理
以往大家接触的量化投资与机器学习在股票和期货上运用的较多,然而大家却忽略了一个重要的金融市场,那就是债券市场。今天小编就告诉大家机器学习在债券市场上的运用。在机器学习中有一个非常重要的模型—神经网络模型。 by编辑部:李齐 一、利用BP网络模型仿真成本分析的原理 建立如图所示为一个三层神经网络结构。它具有:(1)输入层。用来输入资源动因数据、或作业中心成本。(2)中间层。也称为处理层或隐层,处理输入层的数据并为输出层传递信息。(3)输出层。它以中间层的输出作为输入,再经处理给出网络的最终输出。若共有m个输
根据2018年的DevOps发展报告来看,目前的DevOps发展速度非常之快,已经逐渐成为企业运维的标准方案.DevOps的核心就是敏捷和高效,敏捷和Scrum开发技术曾被认为是最好的技术. 既然公司用到了CI/CD肯定就肯定避免不了持续部署,所以我们就需要考虑一套适合我们的发布方式,这个时候我们就需要了解一下这几个发布方式到底是什么意思,有很么好处,他们之间的差别在哪个地方.
研一的数学建模课上的关于“二胎政策对中国人口的影响”。研究中国人口,发现中国人口老龄化非常严重,如今假设不放开全面二胎,那么中国的未来真的非常令人堪忧。
上篇我们统计并演算了沪深300指数历史各季度的涨跌概率和幅度,分析第四季度上涨概率66.67%和平均收益6.89%,位居首位,并结合A股财报周期解释其发生的原因,如需阅读请点击:《择时系列(2)| 指数季节效应》。
运行代码之后返回到Jupyter Notebook的主页,就能看到保存的000300.csv文件,可以下载到本地进行操作,也可以直接在聚宽的研究环境中进行操作。
之前陈老师分享了:汽车的速度表,可能是最好用的数据产品了。实际上,日常生活中还有一款数据产品非常普遍、非常好用,那就是——体温计。现在的电子体温计,只要在额头滴一下就知道体温,真方便!谁用谁知道。特别是有宝宝的同学,每家必备。
根据 TIOBE 统计,2016年,Go 的比率增长量 2.16%, 赢得了 TIOBE 年度编程语言称号。 Go,又称golang,是Google开发的一种静态强类型、编译型,并发型,并具有垃圾回收
阅读目录 D3.js — Data-Driven Documents Google Charts ChartJS Chartist.js n3-charts Ember Charts Smoothie Charts Chartkick ZingChart Highcharts JS Fusioncharts Flot amCharts EJS Chart uvCharts 几乎所有的控制面板都会用到图表,它们能够快速有效的展示复杂的统计。此外,一个好的图也可以提高你的网站的整体设计。 这篇文章为大家展示一些
大约是从去年年中开始,以固态硬盘为代表的,包括固态硬盘、内存条、优盘甚至闪存卡在内的几乎全部闪存产品,开始缓慢涨价。一开始的涨价幅度并不是特别大,许多人并没有在意,也没有太多人去解读。 但是随着时
来自聚宽:莫邪的救赎的精彩之作 博客连接:https://www.joinquant.com/post/425 因为缠论文章都是博客形式,并无很规范的写作格式与篇章结构,自己理解起来着实不易,每
nGrinder在GitHub的star有1.6k,相比于JMeter6.4k来说,要少很多。在测试资料中,关于压测工具也是以JMeter居多,几乎没有专门针对nGrinder的学习资料。nGrinder既然这么小众,那为什么还要学它呢?因为听说咱们公司的压测平台,底层就是用的nGrinder,对于企业级应用来说,nGrinder还是很实用的,正如它的介绍:“Enterprise level performance testing solution based on The Grinder”。
导读:今天我们就来聊聊另类春节档的唯一一部电影《囧妈》,Python技术部分可以直接看第三部分。
[ 导语 ]今天我们就来聊聊另类春节档的唯一一部电影《囧妈》,Python技术部分可以直接看第三部分。
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提到一线城市,大家马上会想到北上广深这四个超级大都市。除此之外,近年来新一线城市这个概念也越来越被大众所熟知。
本文中记录一次利用pyecharts绘制K线图。最近从朋友那边获取到一组关于stock的数据,于是抽空画了一下K线图,熟悉pyecharts中K线图的画法
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