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RSS订阅原创 奇异值分解（numpy.linalg.svd二维和三维数据的压缩和还原）
奇异值分解 SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解） numpy.linalg模块中的svd函数可以对矩阵进行奇异值分解。 分解的目标： 是一种因子分解运算，将一个矩阵分解为3个矩阵的乘积 3个矩阵: U, Σ\SigmaΣ 和 V，其中U和V是正交矩阵，分别称为左奇异值、右奇异值，Σ\SigmaΣ为奇异值。 numpy的实现：numpy.linalg.svd(A,full_matrices=1,compute_uv=1) 参数： A是一个形如(m,n)矩阵 fu
2021-04-30 01:11:09
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原创 关于一维和二维数据的差分和梯度的计算（使用 num.diff() 和 numpy.gradient() )
@[TOC](关于一维和二维数据的差分和梯度的计算（使用 num.diff() 和 numpy.gradient() )) 关于一维数据的差分和梯度的计算 一维数据的差分公式： 一阶差分： 一阶前向差分：下一个值与当前值的差 f(xk)=f(xk+1)−f(xk)f(x_k) = f(x_{k+1}) - f(x_k)f(xk)=f(xk+1)−f(xk) 一阶后向差分：当前值与上一个值的差 f(xk)=f(xk)−f(xk−1)f(x_k) = f(x_k) - f(x_{k-1})f(xk)=
2021-04-28 00:49:53
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原创 多维网格气泡图
多维网格气泡图 1. 要求 绘制 numpy 多维数据的网格气泡图 数据: 20行,25列(为 5 * 5 的阵列) 子图: 5 * 5 的网格, 每个网络1个气泡 气泡: 大小为数值大小, 正数为红色, 负数为蓝色 排布: 20行用20个子图, 1行5个子图,共4行 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 2维数据, 20行 25列(为 5 * 5 的阵列) wgt = np.\ array([[-0.0892, -0.0864, -
2021-04-08 00:05:53
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原创 如何从tushare上获取股票行情数据存入postgresql
刚发现 tushare.pro 上可以免费获取股票行情数据 一、步骤： 登录 tushare.pro, 注册账户，完善个人信息，得到120积分（可有免费获取股票行情数据的权限）； 获取接口TOKEN，保存好，程序中会用到， 方法参考： https://tushare.pro/document/1?doc_id=39； 开发代码，获取数据并写入数据库（这里使用的postgres数据库）。 二、核心代码功能： 建表 DROP TABLE IF EXISTS pro.daily; CREATE TABLE
2020-09-15 03:18:36
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空空如也
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