python求众数
① 如何用python求众数
使用了random模块>>> import random>>> random.randrange(9)6
② 如何用python编程做一个迷你成绩查询器
python的cmd模块为命令行应用提供了强大的支持：
#!/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为什么算不出来峰度
可能公式算错了。
偏度这一指标，又称偏斜系数、偏态系数，是用来帮助判断数据序列的分布规律性的指标。
在数据序列呈对称分布（正态分布）的状态下，其均值、中位数和众数重合。且在这三个数的两侧，其它所有的数据完全以对称的方式左右分布。 如果数据序列的分布不对称，则均值、中位数和众数必定分处不同的位置。这时，若以均值为参照点，则要么位于均值左侧的数据较多，称之为右偏；要么位于均值右侧的数据较多，称之为左偏；除此无它。
考虑到所有数据与均值之间的离差之和应为零这一约束，则当均值左侧数据较多的时候，均值的右侧必定存在数值较大的“离群”数据；同理，当均值右侧数据较多的时候，均值的左侧必定存在数值较小的“离群”数据。一般将偏度定义为三阶中心矩与标准差的三次幂之比（CSDN博主“浅笑古今”）。
④ python如何求一个众数
给定一个长度为n的数组，返回众数。众数是指数组中出现次数超过n/2次的元素
假设数组非空，众数一定存在
Example 1:
Input: [3,2,3]
Output: 3
Example 2:
Input: [2,2,1,1,1,2,2]
Output: 2
1：字典，累记数组中出现的各元素的次数，一旦发现超过n/2次的元素就返回该元素
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()方法判断（注意for循环中如果是访问整个nums列表会出现“超出时间限制”的错误）
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 题目
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怎么做量化投资
本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？
Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？
空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件
已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配
Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包
Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化
python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。
涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档
TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading
Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library
⑦ python(pandas模块)
1.什么是pandas? numpy模块和pandas模块都是用于处理数据的模块。 numpy主要用于针对数组进行统计计算,处理数字数据比较方便。 pandas除了可以处理数字数据,还可...