python筛选出停牌股票

本文包括安装以及调用Tushare包的详细流程操作 一.Tushare简介 Tushare是Python中一个十分好用的免费调用股票数据的接口包.运用tushare可以很轻松的调取各种股票数据. 网址:https://tushare.pro/register?reg=427001 可以调取的数据包括但不仅限于: 二.安装tushare Windows系统直接在terminal输入以下代码 pip install tushare Mac在terminal输入 pip3 install tushar

本文实例为大家分享了python脚本筛选出两个文件中重复的行数,供大家参考,具体内容如下 ''' 查找A文件中,与B文件中内容不重复的内容 ''' #!usr/bin/python import sys import os ''' 字符串查找函数,使用二分查找法在列表中进行查询 ''' def binarySearch(value, lines): right = len(lines) - 1 left = 0 a = value.strip() while left <= right: mid

质数又称素数.一个大于1的自然数,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数叫做质数:否则称为合数. 一.判断一个数是否为素数: 基于定义 def is_prime(num): if num <= 1: return '%d是一个合数' % num for i in range(2, num): if not num % i: return '%d是一个合数' % num else: return '%d是一个素数' % num 考虑合数的性质 def is_prime(num): if num

通过纯Python完成股票回测框架的搭建. 什么是回测框架? 无论是传统股票交易还是量化交易,无法避免的一个问题是我们需要检验自己的交易策略是否可行,而最简单的方式就是利用历史数据检验交易策略,而回测框架就是提供这样的一个平台让交易策略在历史数据中不断交易,最终生成最终结果,通过查看结果的策略收益,年化收益,最大回测等用以评估交易策略的可行性. 代码地址在最后. 本项目并不是一个已完善的项目, 还在不断的完善. 回测框架 回测框架应该至少包含两个部分, 回测类, 交易类. 回测类提供各种钩子函数

源码传送门 环境准备 下面的两个第三方模块都可以直接通过pip快速安装,这里使用py36作为运行环境. python3.6 requests exifread 思路 遍历目录 拉取数据集合 遍历集合取得exif exif信息整理,并获取实体地址 拷贝文件到结果样本目录 生成json报告文件 基础知识 下面是现今相片中会存在与GPS相关的关键字,大牛亦可一比带过~ [参考] { "GPSVersionID": "GPS版本", "GPSLatitudeRef

本文实例讲述了Python找出list中最常出现元素的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 假设一个list中保存着各种元素,需要统计每个元素出现的个数,并打印出最常出现的前三个元素分别是什么.list如下: 复制代码 代码如下: word_list =["is","you","are","I","am","OK","is","OK","

实例如下: import sys def print_all(module_): modulelist = dir(module_) length = len(modulelist) for i in range(0,length,1): print getattr(module_,modulelist[i]) print_all(sys) 以上这篇python 打印出所有的对象/模块的属性(实例代码)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

Eclipse是一套强大的框架,其能够通过内置插件机制实现多种扩展方式.然而要想添加一小点额外功能,大家都不可避免地需要面临新插件的编写与部署工作,这显然有点令人头痛.现在在EASE的帮助下,我们能够以更理想的方式完成这项任务--而且整个过程不需要涉及任何一代Java代码.EASE能够让我们轻松利用Python或者JavaScript等脚本语言实现自动化工作台功能. 在本篇文章中,我们将共同了解如何利用Python与EASE设置Eclipse环境,同时考量多种利用Python强化IDE方案的可行

本文实例讲述了Python找出文件中使用率最高的汉字的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这是我初学Python时写的,为了简便,我并没在排序完后再去掉非中文字符,稍微会影响性能(大约增加了25%的时间). # -*- coding: gbk -*- import codecs from time import time from operator import itemgetter def top_words(filename, size=10, encoding='gbk'): co

前言 本文主要给大家介绍了关于利用python打印出菱形.三角形以及矩形的相关内容,分享出来供大家参考学习,话不多说,来一起看看详细的介绍: 实例代码 #coding:utf-8 rows = int(raw_input('输入列数: ')) i = j = k = 1 #声明变量,i用于控制外层循环(图形行数),j用于控制空格的个数,k用于控制*的个数 #等腰直角三角形1 print "等腰直角三角形1" for i in range(0, rows): for k in range

刚看了<最强大脑>中英对决,其中难度最大的项目需要选手先脑补泰森多边形,再找出完全相同的两个泰森多边形.在惊呆且感叹自身头脑愚笨的同时,不免手痒想要借助电脑弄个图出来看看,闲来无事吹吹牛也是极好的. 今天先来画画外接圆和内切圆,留个大坑后面来填. 外接圆圆心:三角形垂直平分线的交点. 内切圆圆心:三角形角平分线的交点. 有了思路,就可以用万能的python来计算了 import matplotlib.pyplot as plt from scipy.linalg import solve im

题目描述 输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. 这个题目完成的思路有很多,很多排序算法都可以完成既定操作,关键是复杂度性的考虑.以下几种思路当是笔者抛砖引玉,如果读者有兴趣可以自己再使用其他方法一一尝试. 思路1:利用冒泡法 临近的数字两两进行比较,按照从小到大的顺序进行交换,如果前面的值比后面的大,则交换顺序.这样一趟过去后,最小的数字被交换到了第一位:然后是次小的交换到了第二位,...,依次直到第k个数,停

如下所示: nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,24,37,2] result = map(nums.index, heapq.nlargest(3, nums)) temp=[] Inf = 0 for i in range(3): temp.append(nums.index(max(nums))) nums[nums.index(max(nums))]=Inf result.sort() temp.sort() print(result) print(temp) 如上,

如果我有一个数据集,他的某个列名下面的value很长,我们需要筛选出,所有列名中value值字符串大于20的数据集. 其实比较简单啦,一句代码就可以搞定 #对该列进行强制的字符类型转换 df["token"] = df["token"].astype(str) #筛选df这个数据集下,token这个字段下面的value字符串长度大于20的 df= df[df['token'].str.len() >20] 以上这篇python 筛选数据集中列中value长度大

定义:X=[1,2,3,1,4] 任务:找出元素为1的索引 Solution: # 如果直接用X.index(1),只能得到0这一个索引,而我们需要所有索引. l = len(X) zip_list = zip(*(range(l),X)) id1 = [z[0] for i,z in enumerate(zip_list) if z[1]==1] # 或者更简单的 id1 = [i for i,x in enumerate(X) if x==1] 以上这篇python找出一个列表中相同元素的多

使用自带的Tkinter模块,简单的弹输入框示例,返回输入值 from Tkinter import * import tkMessageBox def getInput(title, message): def return_callback(event): print('quit...') root.quit() def close_callback(): tkMessageBox.showinfo('message', 'no click...') root = Tk(className=

一.python numpy + matplotlib 画股票k线图 # -- coding: utf-8 -- import requests import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import animation fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72,facecolor="white") axes = plt.subplot(111) a

大家在没有阅读本文之前先看下python的基本概念, Python是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言. Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年. 像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议. 本文是小兵使用万能的Python写一个量化股票系统!下面是一个小马的迷你量化系统. 这个小迷小量化系统,麻雀虽小但是五脏俱全,我们今天先从实时提醒这个模

今天记录一下pandas筛选出一个表中满足另一个表中所有条件的数据.例如: list1 结构:名字,ID,颜色,数量,类型. list1 = [['a',1,255,100,'03'],['a',2,481,50,'06'],['a',47,255,500,'03'],['b',3,1,50,'11']] list2结构:名字,类型,颜色. list2 = [['a','03',255],['a','06',481]] 如何在list1中找出所有与list2中匹配的元素?要得到下面的结果:lis

我就废话不多说了,直接上代码吧! #2.14 from turtle import * from time import sleep def go_to(x, y): up() goto(x, y) down() def head(x,y,r): go_to(x,y) speed(1) circle(r) leg(x,y) def leg(x,y): right(90) forward(180) right(30) forward(100) left(120) go_to(x,y-180) fo

该算法实现对列表中大于某个阈值(比如level=5)的连续数据段的提取,具体效果如下: 找出list里面大于5的连续数据段: list = [1,2,3,4,2,3,4,5,6,7,4,6,7,8,5,6,7,3,2,4,4,4,5,3,6,7,8,9,8,6,1] 输出: [[6, 7], [6, 7, 8], [6, 7], [6, 7, 8, 9, 8, 6]] 算法实现: # -*- coding: utf-8 -*- """ --------------------