spread分组标修改方法

最新推荐文章于 2021-01-12 23:16:05 发布
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本文介绍如何在数据表格中实现自定义分组显示功能，通过编程技巧为每组添加个性化标签，提升用户体验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

private static readonly string[] HEADER = { "编号", "姓名", "类型"}；


private void fpdMember_Grouped(object sender, EventArgs e)

        {
            FarPoint.Win.Spread.FpSpread ss = (FarPoint.Win.Spread.FpSpread)sender;
            FarPoint.Win.Spread.Model.GroupDataModel gm;


            if (ss.ActiveSheet.Models.Data.GetType() == typeof(FarPoint.Win.Spread.Model.GroupDataModel))
            {
                
                gm = (FarPoint.Win.Spread.Model.GroupDataModel)ss.Sheets[0].Models.Data;
                string txt = string.Empty;
                object obj = null;
                FarPoint.Win.Spread.Model.Group g;
                for (int i = 0; i < gm.RowCount; i++)
                {
                    g = gm.GetGroup(i);
                    obj = gm.TargetModel.GetValue(getRow(g), g.Column);
                    txt = obj == null ? string.Empty : obj.ToString();
                    g.Text = string.Format("{0}:{1}", HEADER[g.Column], txt);
                }
            }
        }


        private int getRow(FarPoint.Win.Spread.Model.Group group)
         {
             if (group.Rows[0] is FarPoint.Win.Spread.Model.Group)
             {
                 return getRow(group.Rows[0] as FarPoint.Win.Spread.Model.Group);
             }
             return (int)group.Rows[0];
         }
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基于SVM算法的人民币面值识别系统：从图像处理到机器学习模型的实现与应用 · 数字图像处理
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基于支持向量机(SVM)的人民币面值识别系统的设计与实现。该系统利用MATLAB GUI工具，结合数字图像处理技术和机器学习模型，能够高效识别多种面值的人民币。主要步骤包括数据集准备、图像灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、ROI截取、加载SVM模型、面值识别及结果验证。系统目前可识别1元至100元面值，正确率达到90%以上，并可通过扩展训练数据集来提升识别精度和覆盖更多面值。 适合人群：从事图像处理、机器学习研究的技术人员，以及对人民币面值识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于银行、自助设备、零售终端等需要快速准确识别人民币面值的场合。目标是提供一种高效、准确、易用的人民币面值识别解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类任务中的强大能力，还通过MATLAB GUI实现了操作流程的可视化，便于用户理解和使用。未来可以通过优化算法和增加训练样本进一步提升系统性能。
# 安装必要库 !pip install yfinance pandas matplotlib mplfinance import yfinance as yf import pandas as pd # 下载WTI原油期货数据（代码CL=F） crude_oil = yf.download('CL=F', start='2020-01-01', end='2023-12-31') # 数据清洗示例 data = crude_oil[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']].dropna() print(data.head()) import yfinance as yf import pandas as pd # 下载WTI原油期货数据（代码CL=F） crude_oil = yf.download('CL=F', start='2020-01-01', end='2023-12-31') # 数据清洗示例 data = crude_oil[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']].dropna() print(data.head()) import matplotlib.pyplot as plt # 计算短期(20日)和长期(60日)均线 data['MA20'] = data['Close'].rolling(window=20).mean() data['MA60'] = data['Close'].rolling(window=60).mean() # 可视化 plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(data['Close'], label='Price') plt.plot(data['MA20'], label='20-day MA') plt.plot(data['MA60'], label='60-day MA') plt.title('Crude Oil Price Trend Analysis') plt.legend() plt.show() # 计算日收益率和30日波动率 data['Returns'] = data['Close'].pct_change() data['Volatility'] = data['Returns'].rolling(window=30).std() * (252**0.5) # 年化波动率 brent = yf.download('BZ=F', start='2020-01-01', end='2023-12-31') spread = crude_oil['Close'] - brent['Close'] spread.plot(title='WTI-Brent Spread') # 按月份统计历史表现 monthly_returns = data.groupby(data.index.month)['Returns'].mean() monthly_returns.plot(kind='bar', title='Seasonality Pattern') 帮我完善这个代码并给出完整版
04-03
<think>好的，用户希望扩展和完善现有的Python代码，用于分析WTI原油期货价格趋势及布伦特原油价差，包括季节性模式和可视化展示。首先，我需要确定用户的具体需求。他们提到了使用yfinance、pandas、matplotlib等库，所以需要确保代码中正确导入这些库，并且功能模块划分清晰。 接下来，用户需要分析价差、季节性模式以及可视化。价差分析方面，我需要计算WTI和布伦特原油价格的差值，并可能进行统计描述，比如均值、标准差等。季节性模式通常涉及按月份或季度分组，查看价格或价差的周期性变化。可视化部分需要绘制价格趋势图、价差图以及季节性图表，可能需要使用折线图、箱线图等。 然后，考虑到用户可能需要数据预处理，比如处理缺失值，合并两个数据源的数据。yfinance的数据获取是否正确，是否指定了正确的代码，比如WTI是CL=F，布伦特是BZ=F。此外，时间范围可能需要用户自行调整，所以代码中应该留有参数供修改。 在代码结构上，应该分成几个部分：数据获取、数据预处理、价差计算、季节性分析、可视化。每个部分要注释清晰，方便用户理解。可能需要添加移动平均线来平滑价格趋势，帮助观察长期走势。 关于季节性分析，按月份分组后计算平均价差，并用箱线图展示各月份价差分布，这样可以直观看到季节性影响。同时，折线图可以显示价差随时间的变化，结合移动平均线可能更清晰。 还需要考虑异常值的处理，比如在数据预处理阶段检查是否有缺失值，并进行填充或删除。此外，价差的计算可能需要对齐两个时间序列的日期，确保数据长度一致。 在可视化方面，使用matplotlib的子图功能，将多个图表放在同一图像中，方便比较。设置标题、坐标轴标签，调整图例位置，确保图表清晰易读。可能需要调整颜色和样式，以提高可读性。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步深入，比如优化数据获取效率、添加更多分析指标、结合其他因素分析价差原因等。确保用户可以根据现有代码进行扩展，满足更复杂的需求。 总结步骤：导入库、获取数据、合并处理、计算价差、分析季节性、可视化各个部分。检查代码是否存在语法错误，比如括号是否正确，函数调用是否正确。确保示例代码能够直接运行，用户可以根据需要调整参数。</think>我将为您提供分步骤的代码完善方案，包含价差分析、季节性模式和可视化功能实现。 ### 一、基础代码框架完善 ```python import yfinance as yf import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose # 参数设置 start_date = '2010-01-01' end_date = '2023-12-31' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文显示问题 ``` ### 二、数据获取与预处理增强版 ```python def get_oil_data(): # 获取WTI和布伦特原油数据 wti = yf.download('CL=F', start=start_date, end=end_date)['Adj Close'] brent = yf.download('BZ=F', start=start_date, end=end_date)['Adj Close'] # 创建DataFrame并合并数据 df = pd.DataFrame({'WTI': wti, 'Brent': brent}) df = df.ffill().dropna() # 前向填充处理缺失值 # 计算价差 df['Spread'] = df['Brent'] - df['WTI'] return df oil_df = get_oil_data() ``` ### 三、价差分析模块 ```python def analyze_spread(df): # 统计描述 spread_stats = df['Spread'].describe() # 移动平均分析 df['30D_MA'] = df['Spread'].rolling(window=30).mean() df['90D_MA'] = df['Spread'].rolling(window=90).mean() # 季节性分解 result = seasonal_decompose(df['Spread'], model='additive', period=365) return spread_stats, result spread_stats, seasonal_result = analyze_spread(oil_df) ``` ### 四、可视化功能实现 ```python def visualize_data(df, decomposition): fig = plt.figure(figsize=(16, 12)) # 价格趋势子图 ax1 = plt.subplot(3, 1, 1) df[['WTI', 'Brent']].plot(ax=ax1) ax1.set_title('原油价格趋势对比', fontsize=12) ax1.set_ylabel('价格 (USD)') # 价差分析子图 ax2 = plt.subplot(3, 1, 2) df[['Spread', '30D_MA', '90D_MA']].plot(ax=ax2) ax2.set_title('布伦特-WTI价差分析', fontsize=12) ax2.set_ylabel('价差 (USD)') # 季节性分析子图 ax3 = plt.subplot(3, 1, 3) decomposition.seasonal[-365:].plot(ax=ax3) # 展示最近一年的季节性 ax3.set_title('价差季节性成分', fontsize=12) plt.tight_layout() plt.savefig('oil_analysis.png', dpi=300) plt.show() # 执行可视化 visualize_data(oil_df, seasonal_result) ``` ### 五、季节性模式分析增强 ```python def seasonal_analysis(df): # 按月分组分析 monthly_spread = df.groupby(df.index.month)['Spread'].mean() # 箱线图分析 df['Month'] = df.index.month plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.boxplot(x='Month', y='Spread', data=df) plt.title('各月份价差分布') plt.show() return monthly_spread monthly_pattern = seasonal_analysis(oil_df) ```
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