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numpy股票相关性分析

心已入冬 提交于 2019-11-28 01:43:37
基础知识-协方差 协方差其意义: 度量各个维度偏离其均值的程度。协方差的值如果为正值,则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义),结果为负值就说明负相关的,如果为0,也是就是统计上说的“相互独立”。 如果正相关,这个计算公式,每个样本对(Xi, Yi), 每个求和项大部分都是正数,即两个同方向偏离各自均值,而不同时偏离的也有,但是少,这样当样本多时,总和结果为正。下面这个图就很直观。下面转载自:http://blog.csdn.net/wuhzossibility/article/details/8087863 在概率论中,两个随机变量 X 与 Y 之间相互关系,大致有下列3种情况: 当 X, Y 的联合分布像上图那样时,我们可以看出,大致上有: X 越大 Y 也越大, X 越小 Y 也越小,这种情况,我们称为“正相关”。 当X, Y 的联合分布像上图那样时,我们可以看出,大致上有:X 越大Y 反而越小,X 越小 Y 反而越大,这种情况,我们称为“负相关”。 当X, Y 的联合分布像上图那样时,我们可以看出:既不是X 越大Y 也越大,也不是 X 越大 Y 反而越小,这种情况我们称为“不相关”。 怎样将这3种相关情况,用一个简单的数字表达出来呢? 在图中的区域(1)中,有 X>EX ,Y-EY>0 ,所以(X-EX)(Y-EY)>0; 在图中的区域(2)中,有 X

python基础之字典dict

旧街凉风 提交于 2019-11-28 00:56:44
不可变数据类型:tuple、bool、int、str --可哈希类型可变数据类型:list、dict、set --不可哈希类型dict-key 必须是不可变数据类型,可哈希dict-value 任意数据类型dict 优点:二分查找、存储大量的关系型数据 特点:无序的-没有索引,只能按照键值对查找增:dict[key] = value dict.setdefault(key) dict.setdefault(key ,value)删:dict.pop(key) dict.pop(key,returns) dict.popitem() dict.clear() del dict[key] del dict改:dict[key] = value dict1.update(dict2)查:dict[key] dict.get(key) dict.get(key,returns)操作: for k in dict: for k in dict.keys: for k,v in dict.items统计:len(tu1)1,新增:dict['key'] = value --原dict无key值时,进行新增,有key值时,进行修改ey: dict1 = {'key1':'val1','key2':'val2','key3':'val3'} dict1['key1'] = 'V1' print

Phonics 自然拼读法 ai ay ee ea ey ie igh oa ow ui ue 元音字母组合 Teacher:Lamb

你。 提交于 2019-11-27 20:43:48
Video 1 关于Shose 的一些其他意思(麦克老师) Video 2 关于Eggs的一些点法(Jessica 白洁) Video 3 关于英语学习障碍醉的问题—— 口音(accent)、方言(dialects) # 元音字母组合 和 元辅e 的情况 会发元音 本身音 。 【a】的发音 ai ay 【e】的发音 ee ea ey 【i】的发音 ie igh 【o】的发音 oa ow 【u】的发音 ui ue 少数情况下: [s] c ent c < 多数情况下: [k] c all c at c/g < ge [e] oran ge g < 少数情况下: < gi [ai] gi ant gy [dʒɪ] gy m 多数情况下: [g] g ood g rant # 本周学习的发音 G g O o (short) U u (short) L l F f B b # Homework 来源: https://www.cnblogs.com/Cong0ks/p/11375740.html