python学习笔记——廖雪峰(31、面向对象编程)

本文介绍了面向对象编程(OOP)思想。OOP把对象作为程序基本单元,包含数据和操作数据的函数。编程时先抽象出Class,再根据Class创建Instance。给对象发消息即调用其方法,其抽象程度比函数高。

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如果采用面向对象的程序设计思想,我们首选思考的不是程序的执行流程,而是Student这种数据类型应该被视为一个对象,这个对象拥有namescore这两个属性(Property)。如果要打印一个学生的成绩,首先必须创建出这个学生对应的对象,然后,给对象发一个print_score消息,让对象自己把自己的数据打印出来。

class Student(object):

    def __init__(self, name, score):
        self.name = name
        self.score = score

    def print_score(self):
        print('%s: %s' % (self.name, self.score))

 给对象发消息实际上就是调用对象对应的关联函数,我们称之为对象的方法(Method)。面向对象的程序写出来就像这样:

bart = Student('Bart Simpson', 59)
lisa = Student('Lisa Simpson', 87)
bart.print_score()
lisa.print_score()

向对象编程——Object Oriented Programming,简称OOP,是一种程序设计思想。OOP把对象作为程序的基本单元,一个对象包含了数据和操作数据的函数。

Class是一种抽象概念,比如我们定义的Class——Student,是指学生这个概念,而实例(Instance)则是一个个具体的Student,比如,Bart Simpson和Lisa Simpson是两个具体的Student。

所以,面向对象的设计思想是抽象出Class,根据Class创建Instance

面向对象的抽象程度又比函数要高,因为一个Class既包含数据,又包含操作数据的方法。

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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