我在Python中使用以下形式的键进行字典:mydict={'0':10,'1':23,'2.0':321,'2.1':3231,'3':3,'4.0.0':1,'4.0.1':10,'5':11,#...etc'10':32,'11.0':3,'11.1':243,'12.0':3,'12.1.0':1,'12.1.1':2,}有些指数没有子值，有些有一级子值，有些有两级。如果我只有一个子关卡，我可以将它们全部视为数字并按数字排序。第二个子级别迫使我将它们全部作为字符串处理。但是，如果我像字符串一样对它们进行排序，我将在1之后有10，在2之后有20。如何正确排序索引？注意:我真正想做
上篇文章写了信息比率，这篇文章解释下夏普比率。定义这次不用聚宽的定义了，用维基百科的更加精准。先回顾一下，信息比率的定义：在看一下夏普比率的定义：细心的朋友们可能已经发现了，感觉没啥区别啊！对，计算方法其实没区别，那区别是啥，区别就是Rb。我们再来回顾下符号的定义信息比率公式中IR：信息比率的符号E：均值符号Rp：资产组合收益率（一个变量，每天会出现不同的值）Rb：基准的收益率（一个变量，每天会出现不同的值，A股通常用沪深300）σ：Rp-Rb的标准差var：方差符号（方法开根号就是标准差）再看夏普比率的公式，只有细微区别1、用Ra代替Rp表示资产组合的收益率（这里并不一定非是资产组合，单一资
我想根据非数值数据绘制数值数据，这样说:importmatplotlib.pyplotasplx=['a','b','c','d']y=[1,2,3,4]pl.plot(x,y)但是，使用matplotlib绘图包时，您会收到一条警告，指出数据不是float的(ValueError:float()的无效文字:a)。在他们的'How-to'，他们建议先将数值数据放在x轴上，然后再对其进行格式化。有没有办法直接做到这一点(如上所述)？ 最佳答案 使用xticks功能。importmatplotlib.pyplotasplxticks=[
如何在Python中对ODE进行数值求解？考虑\ddot{u}(\phi)=-u+\sqrt{u}满足以下条件u(0)=1.49907和\dot{u}(0)=0有限制0最后，我想生成一个参数图，其中x和y坐标是作为u的函数生成的。问题是，我需要运行odeint两次，因为这是一个二阶微分方程。我试着让它在第一次运行后再次运行，但它返回时出现雅可比错误。必须有一种方法可以同时运行它两次。这里是错误:odepack.error:ThefunctionanditsJacobianmustbecallablefunctions下面的代码生成的。有问题的行是sol=odeint。importnum
我有一个排名函数，我将它应用于需要几分钟才能运行的数百万行的大量列。通过删除为.rank(的应用程序准备数据的所有逻辑方法，即通过这样做:ranked=df[['period_id','sector_name']+to_rank].groupby(['period_id','sector_name']).transform(lambdax:(x.rank(ascending=True)-1)*100/len(x))我设法将其缩短到几秒钟。但是，我需要保留我的逻辑，并且正在努力重组我的代码:最终，最大的瓶颈是我对lambdax:的双重使用，但显然其他方面正在减慢速度(见下文)。我提供了一
MaximumDrawdown是量化金融中常用的风险指标，用于评估所经历的最大负返回。最近，我对使用循环方法计算最大回撤的时间变得不耐烦了。defmax_dd_loop(returns):"""returnsisassumedtobeapandasseries"""max_so_far=Nonestart,end=None,Noner=returns.add(1).cumprod()forr_startinr.index:forr_endinr.index:ifr_start我熟悉矢量化解决方案会更好的普遍看法。问题是:我可以向量化这个问题吗？这个解决方案是什么样的？它有多大好处？编辑
这给出了预期的结果x=random.rand(1)+random.rand(1)*1jprintx.dtypeprintx,x.real,x.imag这行得通C=zeros((2,2),dtype=complex)C[0,0]=1+1jprintC但是如果我们把它改成C[0,0]=1+1j+x我收到“类型错误:无法将复数转换为float”。如果我们现在省略显式dtype=complex，我会得到“ValueError:用序列设置数组元素”。有人可以解释发生了什么，以及如何做到这一点而不会出错吗？我迷路了。 最佳答案 实际上，所提议的
有什么方法可以让decimal.Decimal成为Python中所有数值的默认类型吗？我希望能够以类似于bc和dc程序的方式使用Python，而不必为每个数字调用decimal.Decimal(...)。编辑:对于初学者:bc.编辑2:谢谢tokenizemodule.. 最佳答案 在tokenize模块文档的底部，有一个函数可以完全满足我的需要:Python3:“ExampleofascriptrewriterthattransformsfloatliteralsintoDecimalobjects”Python2:“Exampl
有什么方法可以让decimal.Decimal成为Python中所有数值的默认类型吗？我希望能够以类似于bc和dc程序的方式使用Python，而不必为每个数字调用decimal.Decimal(...)。编辑:对于初学者:bc.编辑2:谢谢tokenizemodule.. 最佳答案 在tokenize模块文档的底部，有一个函数可以完全满足我的需要:Python3:“ExampleofascriptrewriterthattransformsfloatliteralsintoDecimalobjects”Python2:“Exampl
最近，我开始使用Tensorflow+Keras创建神经网络，我想尝试Tensorflow中提供的量化功能。到目前为止，使用TF教程中的示例进行试验效果很好，我有这个基本的工作示例(来自https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification):importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_label
