python求眾數
① 如何用python求眾數
使用了random模塊>>> import random>>> random.randrange(9)6
② 如何用python編程做一個迷你成績查詢器
python的cmd模塊為命令行應用提供了強大的支持：
#!/usr/bin/envpython
#coding:utf-8
fromcmdimportCmd
classDegree(Cmd):
STUDENTS={}
defdo_enter(self,cmdln):
"""Enterastudent';"""
ln=cmdlnorraw_input("EnterStudent'snameanddegree:")
student,degree=ln.split("")
self.STUDENTS[student]=int(degree)
defdo_delete(self,cmdln):
"""Enterastudent'snamefordelete;"""
student=cmdlnorraw_input("EnterStudent'snamefordelete:")
ifstudentinself.STUDENTS:
delself.STUDENTS[student]
defdo_list(self,cmdln):
"""ListStudentsName-Degree;"""
forstudent,degreeinsorted(self.STUDENTS.items()):
printstudent,degree
defdo_compute(self,cmdln):
"""Computedegrees'averangedata;"""
avg=sum(self.STUDENTS.values())/len(self.STUDENTS)
print"Avg:{avg}".format(avg=avg)
defdo_quit(self,cmdln):
"""Leavethsapplication."""
return1
if__name__=="__main__":
degreemgr=Degree()
degreemgr.cmdloop()
"""
help
tim@crunchbangtime:~/workspace/$pythonqa_cmd.py
(Cmd)?
Documentedcommands(typehelp<topic>):
========================================
(Cmd)?enter
Enterastudent';
(Cmd)helplist
ListStudentsName-Degree;
(Cmd)
(Cmd)enterTim93
(Cmd)enterBruce38
(Cmd)enter
EnterStudent'snameanddegree:Bruce88
(Cmd)enterHans89
(Cmd)enterBill94
(Cmd)
(Cmd)list
Bill94
Bruce88
Hans89
Tim93
(Cmd)deleteBill
(Cmd)list
Bruce88
Hans89
Tim93
(Cmd)compute
Avg:90
(Cmd)quit
tim@crunchbangtime:~/workspace/$
"""
③ python為什麼算不出來峰度
可能公式算錯了。
偏度這一指標，又稱偏斜系數、偏態系數，是用來幫助判斷數據序列的分布規律性的指標。
在數據序列呈對稱分布（正態分布）的狀態下，其均值、中位數和眾數重合。且在這三個數的兩側，其它所有的數據完全以對稱的方式左右分布。 如果數據序列的分布不對稱，則均值、中位數和眾數必定分處不同的位置。這時，若以均值為參照點，則要麼位於均值左側的數據較多，稱之為右偏；要麼位於均值右側的數據較多，稱之為左偏；除此無它。
考慮到所有數據與均值之間的離差之和應為零這一約束，則當均值左側數據較多的時候，均值的右側必定存在數值較大的「離群」數據；同理，當均值右側數據較多的時候，均值的左側必定存在數值較小的「離群」數據。一般將偏度定義為三階中心矩與標准差的三次冪之比（CSDN博主「淺笑古今」）。
④ python如何求一個眾數
給定一個長度為n的數組，返回眾數。眾數是指數組中出現次數超過n/2次的元素
假設數組非空，眾數一定存在
Example 1:
Input: [3,2,3]
Output: 3
Example 2:
Input: [2,2,1,1,1,2,2]
Output: 2
1：字典，累記數組中出現的各元素的次數，一旦發現超過n/2次的元素就返回該元素
def majorityElement(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
if len(nums)==1:
return nums[0]
numDic = {}
for i in nums:
if numDic.has_key(i):
numDic[i] += 1
if numDic.get(i)>=(len(nums)+1)/2:
return i
else:
numDic[i] = 1
2：利用list.count()方法判斷（注意for循環中如果是訪問整個nums列表會出現「超出時間限制」的錯誤）
def majorityElement(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
for i in nums[len(nums)//2:]:
if nums.count(i)>len(nums)//2:
return i
3：sorted(nums)[len(nums)//2]
def majorityElement(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
return sorted(nums)[len(nums)//2]
⑤ python list 題目
1
ipt=input(">")
print(sum(map(lambdac:int(c)ifc.isnumeric()else{'J':11,'Q':12,'K':13,'A':1}[c.upper()],ipt.split())))2
ipt=input(">")
print(*sorted(ipt.split(),key=lambdax:int(x),reverse=True)[:3],sep=",")3
ipt=input(">")
t=[int(c)forcinipt.split()]
print(sum(t)-min(t)-max(t))4
ipt=input(">")
t={ipt.split().count(c):cforcinipt.split()}
print("{}{}".format(t[max(t)],max(t)))
⑥ 用Python怎麼做量化投資
本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？
Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？
空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體
已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配
Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包
Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化
python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。
涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔
TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library
⑦ python(pandas模塊)
1.什麼是pandas? numpy模塊和pandas模塊都是用於處理數據的模塊。 numpy主要用於針對數組進行統計計算,處理數字數據比較方便。 pandas除了可以處理數字數據,還可...