Python第二章13:字符串操作练习——股价计算程序

Python基础练习之基于numpy的数据分析与统计 import numpy as np import pandas as pd import math from pandas import DataFrame,Series from datetime import datetime path = "data.csv" data = pd.read_csv(path, header=None) data = data.drop([2], axis... 阅读详情
# 股价计算小程序
"""
定义如下变量:
name,公司名
stock_price,当前股价
stock_code,股票代码
stock_price_daily_growth_factor,股票每日增长系数,浮点数类型,1.2
growth_days,增长天数
请计算,经过growth_days天的增长后,股价达到了多少钱
使用字符串格式化进行输出,如果是浮点数,要求小数点精度2位数。

公司:臭八十的    股票代码:5201314  当前股价:19.99    本行用f"(变量)"输出
每日增长系数:1.2,经过7天增长后,股价达到了多少钱?        本行用%占位符输出
"""
name = "臭八十的"
stock_price = 19.99
stock_code = 5201314   # 数字不能以0开头赋值变量,需要"001234"
stock_price_daily_growth_factor = 1.2
growth_days = 7
print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价:{stock_price}")
print("每日增长系数为:%.2f,经过%d天增长后,股价为%.2f."%(stock_price_daily_growth_factor,
growth_days,stock_price*stock_price_daily_growth_factor**growth_days))

运行后显示结果:


公司:臭八十的,股票代码:5201314,当前股价:19.99
每日增长系数为:1.20,经过7天增长后,股价为71.63.

进程已结束,退出代码为 0
 

python机器学习13:自动特征选择 1.使用单一变量法用于特征选择 点一变量法的定义:   有一定统计学基础的同学可能了解,在统计学中,我们会分析在样本特征和目标之间是否会有明显的相关性。在进行统计分析的过程中,我们会选择那些置信度最高的样本特征来进行分析。当然这只适用于样本特征之间没有明显关联的情况,也就是大家常说的单一变量法(univariate)。   举个例子,在市场营销中,玩具厂商更关注目标人群的年龄,不同年龄段的儿童对于... 阅读详情

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