pythonema

㈠ 洞口長4.2M，寬1.88m，可以做層高3.5M的弧形樓梯嗎

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辣條自由 699題159元 剩餘0天7小時12分
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關於開展脫貧攻堅掛牌督戰大數據app怎樣登錄？
互聯網
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通俗地講,什麼就是物體表面的紋理,就是材料的表面的形態構造給人的感覺如手感？
物理學 物理
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為什麼在抗性板上長出的轉化子或經藍白斑篩選的轉化子還需要進行進一步的篩選？
生物學
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在load事件里怎麼寫tabcontrol某一個選項卡的載入事件？
JavaScript 前端開發
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易罄泰健康鞋有什麼功能和作用？
健康
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卡西歐Edifice系列手錶EF後面數值是什麼意思，怎麼選擇？
機械手錶 手錶選購 卡西歐（Casio） 手錶
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用一未知直角偏差的直角刀口尺如何校準投影儀工作台縱橫垂向移動的相互垂直度？其垂直度如何確定
試卷的問答題？應該怎樣回答？
物理學 投影儀 物理
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客戶經理通過什麼功能查看VIp客戶信息？
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有沒有能把多功能縫紉機的壓腳裝在電腦平車上的轉換接頭？
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如果選用一根線密度大一些的繩子,粗細是一樣,對音叉的頻率會有什麼影響？
大一 物理學 大學生 物理
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35 面對美國的晶元代工禁令，華為該怎麼保住麒麟及其他類型的晶元供應？
聽說華為數年前就在自己研製晶元代工技術，只是一直對外保密，這是怎的嗎？
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晶元（集成電路） 華為
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米家門鈴充電時如何關閉報警聲？
米家
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10 榮耀的i系列是什麼意思？為什麼比青春版貴一點，聽說榮耀的i系列主打拍照 拍照效果怎麼樣？
手機攝影 華為榮耀 華為
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夏普lcd-50u1a電視支持手機遙控嗎？
電視
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脫貧攻堅基本常識兩貼一掛主要包括什麼？
經濟
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運用馬克思主義辯證唯物主義歷史觀分析論述保護人民生命安全與身體健康可以不？
馬克思主義 哲學 卡爾·馬克思
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項目的什麼會增加殖器固定資產折舊後的余額用於反映新創造的價值？
會計 金融 財務與會計
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5 前面板子換後面的，後面這種板子接線怎麼接啊？
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單片機
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10 會看的來。。求大佬們幫我看下今年的運勢怎麼樣？？麻煩詳細說明下謝謝🙏
會看的來！我想聽實話。。。
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算命
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lv25的老花枕頭包沒有肩帶的，25大小字樣在哪裡呀？
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50 有沒有學ansys的大神，幫忙看一下這道題好不好？
求求！萬分感謝！如果是來隨便發兩個字去掙獎勵的話，麻煩請繞道！！
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有限元分析（FEA） Ansys 分析
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說一說「三個篇章」的設計展現了一個什麼事實？
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設計
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技術將對決策過程的哪個步驟最為有用？
互聯網
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王國維曾將《蒹葭》與晏殊的《蝶戀花》相提並論,對此如何理解？
文學 詩歌 詩詞 王國維 晏殊
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六月二十日後外國人到香港要不要隔離檢查？
六月二十日後外國人到香港要不要隔離檢查
韓國 香港特別行政區 國家
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生化2重製版,文件夾里為什麼只有一個883710？
游戲
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REP請求參數未遵循介面標准什麼意思
Linux
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有人知道最後生還者 第二部數字版 怎麼買？我買了光碟，但是等不及了，誰能告訴我啊？
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機場用攝像機有規范不用poe供電嗎？
攝像機
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apple watch series 5可以連接索尼wf1000xm3嗎？
索尼 （Sony）
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人生短暫詩句中西班牙伴奏音樂音樂旋律什麼？
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電弧上的充電器原來不插電是綠色的而現在不插電是紅色是怎麼回事？
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(4)轉讓境內上市公司股票所得20 000 元。 要求: (1)計算張某當年就工資薪金收？
金融 股票 會計 公司 財務與會計
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破產姐妹中如果你是max的班主任,你將怎樣來幫助max成長？
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19年資產負債表中應交稅費期末余額是正數,在2020年新建賬套中填完怎麼變成負？
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博奧檢測人員在和義東里給我們做的核酸檢測結果怎麼查，我們已經做了三天了，關注公眾號也查不到結果？
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20 通達信中如何根據本公式（副圖）編寫選股公式，選出90個交易日出現該信號的股票？
HJ_1:=LLV(LOW,40);HJ_2:=HHV(HIGH,30);HJ_3:=EMA((CLOSE-HJ_1)/(HJ_2-HJ_1)*4,4)*25;HJ_4:=((CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100/2+22)*1;HJ_5:=REF(CLOSE,1);HJ_6:=SMA(MAX(CLOSE-HJ_5,0),4.1,1)/SMA(ABS(CLOSE-HJ_5),4.1,1)*100;HJ_7:=CROSS(HJ_6,11);HJ_8:=(CLOSE-EMA(AMOUNT,15)/EMA(VOL,15)/100)/(EMA(AMOUNT,20)/EMA(VOL,20)/100)*100;HJ_9:=(HJ_8<0ANDHJ_7AND(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,6))*100<HJ_4-2ANDHJ_3<12)*95;HJ_10:=DYNAINFO(4)>0;HJ_11:=HJ_10;HJ_12:=EMA((CLOSE-MA((2*CLOSE+HIGH+LOW)/4,30))/MA((2*CLOSE+HIGH+LOW)/4,30)*100,3);HJ_13:=(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100;HJ_14:=SMA(HJ_13,3,1);HJ_15:=SMA(HJ_14,3,1);HJ_16:=3*HJ_14-2*HJ_15;HJ_17:=(CLOSE-MA(CLOSE,5))/MA(CLOSE,5)*100;HJ_18:=(CLOSE-MA(CLOSE,15))/MA(CLOSE,15)*100;HJ_19:=(CLOSE-MA(CLOSE,29))/MA(CLOSE,29)*100;HJ_20:=(HJ_17+2*HJ_18+3*HJ_19)/8;HJ_21:=MA(HJ_20,6);HJ_22:=CROSS(HJ_16,0)ANDHJ_21<=0-8;HHD:OPEN/HHV(CLOSE,120)<0.65ANDREF(CLOSE,3)<=REF(CLOSE,2)ANDHJ_11ANDHJ_9ANDHJ_22;
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在進行宣傳冊設計中，如何將模板導入Word？
設計 模板 Microsoft Word 平面設計 創意設計
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想用接近開關PL-05N/P PS-05N/P感應器來控制家裡的電燈，求實操和電路圖
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六八簽、中簽卯宮：【郭汾陽祝壽】門延吉慶喜非常，積善之門大吉昌；婚姻田蠶諸事遂，病逢妙葯即安康。因為我之前有送給他欏嚴咒掛件，他沒帶來也找不見。快元旦時我送給他有「南無阿彌陀佛」六個字的綠色吊墜佛牌。這期間障礙厲害連電話都不能聯繫上，聽我父母說過幾天他就回來我們身邊，請問請問我大兒子有把我送給他的南無阿彌陀佛「六個字的綠色吊墜佛牌隨身攜帶了嗎？
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1.甲公司2014年1月1日以487650元發行的面值為500000的5年債劵，面利率為4%，市場利率為5%，債劵每年年末付息一次，當日以銀行存款的方式支付10000元的手續費，600的增值稅進項稅。要求（1）編制債劵發行日的會計分錄（2）用實際利率法調整5年的利息費用，並做相關的會計分錄.
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20 求1860充電器電路圖中U1充電控制集成塊型號
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新建了三個實驗室,主機數量分別是62台,48台,50台,現給一c類網路地址192.168.1.0/24,請將其進行子網劃分,並分配給這3個實驗室使用
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STK-AL00游戲勿擾模式什麼關閉，打游戲時別人給我發信息看不見就沒法回的，麻煩求解，謝謝。
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洞口長4.2M，寬1.88m，可以做層高3.5M

㈡ 星際爭霸1v1或2v2的時候最常玩哪些地圖

其實luna 只有一種，各種類型都基本一模一樣的。

1v1,Lost temple（以前中國的國圖，現在浩方平台上常見）
Luna（現在vs平台上基本都打這個圖了，如果不知道vs平台，我介紹下：這個平台等級是按照勝負關系來算的，上面總體水平要高於浩方平台，也有很多國內高手在上面玩。所以現在基本可以從vs上的等級大概判斷出他的水平。www.vsa.com.cn）
Python,Longinus,Peaks_of_Baek,Reverse Temple,R-point,Rush_Hour等（其他好玩的韓國職業聯賽比賽用圖，不常見）

2v2,Hunters,Big game hunters
Lost temple和Luna有時候也看到有人2v2

地圖特點：
lost temple:主礦有路口，高地人族可以封口；分礦有高地，可以空投騷擾。標準的人族地圖

luna：主礦有路口人族不能封口；分礦無高地；地圖中間不能修建築。標準的暴兵型地圖，適合練習基本功

介紹下怎麼來理解地圖：

本文主要以大家常見的地圖為主，引用了： LT , Luna , Nostalgia , R point , Rush hour , Rov , Incubus , Blade storm , Forte , Sattarchasm , Chow Chow , Azalea , Gaia , Paranoid Android 等常見地圖.

** 主礦水晶數量

有8 (LT), 9 (Luna), 10 (Forte) 三種，一般來說，水晶數量少的不適合單礦一撥流，而forte 這種地圖水晶多，主礦可以采很長時間，即使不開分礦也可以長時間暴兵 . Zerg 三基地暴口水，Protoss 三兵營暴dragon , 四兵營暴zealot , 而Terran 可以長時間的tank rush , 保持對對方的壓制.

** 分礦水晶數量

分礦水晶數量是和主礦對應的，有6 (forte, blade storm), 7 ( r-point ) , 8 ( LT , luna ) 三種， 道理很明了，分礦水晶越多對開礦經濟幫助越大,注意開礦後增補的兵營數量

** 主礦區域的大小

這點對T 的影響是絕對性的，主礦小的話 ( forte ) , 人和神很難隱藏自己戰術，人口到50 就沒地方造人口了，必須擴張出去才可以，而大家都知道，擴張的時候是最脆弱的，可攻擊點很多. 不過這對z 沒什麼影響，再小的主礦也能造下三個基地，完全可以持續暴兵，但zerg的種族因素決定了zerg 是一個浪費資源，被迫擴張的種族，單礦的zerg 沒什麼威力的,請注意zerg 的補給是飛在空中的，多數時間這是優勢，當然也有劣勢的時候(恐怖的海盜和隱飛啊).

請注意主礦小的地圖上是不能溜農民的.

** 主礦到分礦的距離

這主要是針對擴張的zerg，因為zerg雙開的話，在初期被rush的時候經常需要拉農民和小狗幫忙，在開礦的時候一定要把這個距離算進去.象Gaia 就是比較遠的，Luna的 1, 5點就也比較遠,但7點和11點是很近，這是由於路口只能向下開的緣故,後面會有增補~~ 距離太遠對中後期反空投也是個問題,來回調動主力部隊互防會導致正面兵力嚴重不足,損失
大大地呦 ~~

** 分礦的方向

面向裡面，也就是自己主基地的方向的話，就很容易防守，反之就容易受到空軍的攻擊(特別是飛龍)，這就是luna上為什麼飛龍威力很大的主要原因，而飛龍在rush hour和gaia (除了空中距離近的那點)幾乎沒大用處.

** 分礦外面是什麼

分礦朝外的話,外面是海還是陸地很重要,如果是海的話,無疑對Zerg 最好, 因為可以用飛龍和大飛龍進攻騷擾,而Zerg自己一般不會被空軍騷擾,對pvt 也不錯,海上不能架tank.可以很大程度上緩解Protoss 的防守壓力, Luna是這個特點的最典型代表, 除了5點是分礦朝內的(又一次路口只能向下開的結果) ~~

外面是陸地的話肯定對t 有利的,那就基本上是tank的樂園了,當然也是Lurker,Dragon , HT和Cannon 的Happy Land .

還要分清是外面的陸地是高地還是平地,高地的話(LT,sattarchasm) 就一定要空投才有效 , 這樣說起來人族的速科技空投tank 和zerg中期的lurker 空投都不錯,而p只能投點破dragon , ht 或者造cannon . Dragon對農民殺傷力太小,HT 又沒有可持續性,tank 和sunken在有視
野的幫助下都能輕松防住 , 而p 就只能運兵上去解除危機,昂貴而緩慢的神族運輸機就成這個時候最好的把子, 可憐的protoss . 所以這時 T > P> Z.

如果外面是平地的話(incubus , chow chow ), 就容易被主力部隊進攻 ----- 特別是T 的大部隊，tank 一般能把分礦轟掉。 而z , p 的部隊只能用lurker ，dragon , HT 騷擾, 不足以對分礦造成毀滅性打擊. 如果在Terran 推進到這里的時候沒有有效反擊手段，那麼結果就是分礦報銷，形式危機 . :'(

** 分礦有無gas

最有影響的要數Nostalgia了， 還有bifrost 和blade storm 也是另類的無gas分礦. 這類地圖最明顯的特點是以初級兵種為主，只有平常一半的gas的要同時兼顧科技和中級兵種的結合，具體打法請參加nostalgia 攻略.

ps : 我發現這種地圖PvZ的時候可以根據對方狗狗多的特點，在開出2 礦後回頭補幾個reaver , 不論進攻或防守都有奇效.

** 主分礦水晶和 和Gas 對比

這是 blade storm 和 Forte 一個區別 ,Bs 是14 :2 , 而Forte 是16:2 打了一段時間以後就會發現在Bs上錢不夠，在Forte 上就Gas 夠，大家可以根據這個特點控制兵營和科技兵種的數量.

** 大坡

現在的韓國聯賽越來越注重對坡的使用，在原來只有路口才有坡的基礎上，引入了大坡的概念(Ride of valyries), 其實這和正常的小坡大同小易，但需要注意兩點，一是一定要有視野，二是大部隊在這里交火時的地形和陣型問題.

** 二開還是三開

主要是針對zerg，並且影響極大，常用三開的地圖是forte 和r point , 三開會導致經濟暴好 + 科技緩慢，容易被科技兵種進攻，vT的話要注意Tank rush , 飛機rush ，高地tank (如果有高地的話) , 速空投MM 和漏火兵 . vP的話要注意reaver+dragon 單礦一撥流，溜DT
, 空投DT或reaver , 高地dragon or cannon(如果有高地). 我的建議還是多在多造狗反rush 反騷擾 (三基地開局經濟好 )，畢竟對方窮兵進攻話家裡空虛，同時盡量攀科技，有高地的話要考慮出飛龍.

** 三礦有無gas, 以及水晶的數量

原來我認為三礦有gas 是Z > P > T 的，經大家討論後好象又是 T > P > Z . 我自己也沒了主義，還是留個空白，以後有公論了再說吧....

** 三礦容易開與否,以及是否在一起

最明顯的是Azalea ，三礦很容易開，一定盡量多補兵營和基地，經濟暴好的情況下會顯示gas嚴重不足，注意多造一級兵(lings , zealot , marine / vulture ). 其實r point 的三礦也很容易開,因為兩邊都有礦,可以根據敵人的位置選開自己的一邊,總的來說還是易守難攻的.

** 三礦四礦一起開(rush hour)

常打rush hour 的朋友都知道,這個地圖是沒有三礦一說的,因為三礦和四礦是在一起的，可以一起開出,這無疑對先擴張的種族有利 ( zerg ) ,而PvT還算平衡，畢竟四礦高資源的terran 很快就200了.

***整張地圖資源數量的多少 ( r point 和paranoid arnoid )

如果礦數多的話對T 會不利，礦少的話兩人各開一邊就會T > P > Z .

礦多的地圖是偷礦的樂土 ;P

** 路口

星際有很大一部分戰斗是發生在路口上的，高手都懂的怎樣使用路口的優勢和劣勢. 路口主要是坡，但要注意低地和高地，一般來說主礦的一方都是站在高地的( LT , Luna ), 下面進攻方最重要的因素是視野，想來大家對LT 的路口都有很深刻的理解，就不細說了。

也要注意低地路口的地圖( requiem )，TvP 必須要用Seige Tank 開局來對抗dragon 壓制，廣大Terran user的惡夢開局. :lol

平地路口( azalea , incubus ) 的TvP 也同樣有dragon壓制的問題. 並且平地路口比普通路

口大一些，在PvZ的時候就很難把路口堵嚴，請提防提速狗騷擾，TvZ也容易被狗騷擾，希望大家注意.

而這些所謂高地，低地路口對zerg的防禦沒什麼影響，因為zerg一般都要開出分基地後基本是平地防禦，沒什麼可擔心的.

其實即使是路口也是有區別的，Forte的路口比LT更小，一個Zealot 站位好就能把狗堵住(大家一般用兩個), 而Luna 這種口比LT要大一些，二個站位好的Zealot 也能堵住(大家一般用三個), 815 就不提了.

** 路口處的叉路

游擊和偷襲的樂土. 叉路對ZvT , ZvP , PvT 都有利，是高速度兵種的天堂，tank rush對這種地形基本無效(小狗可以溜出去). 無論是z p t , 在大部隊出門進攻的時候要注意被lings 或者DT偷襲.

** 起始距離的遠近

距離近的話一般是 T > P > Z , 越近越容易 rush 和推進，多數人傾向正面強力壓制，開礦難，反推進難 . 反之遠點的話 Z > P > T, 普遍傾向科技開局，開礦容易，推進艱難緩慢.

requiem 是有名的近點地圖，LT 也有這個特點.

intothedarkness 超遠 , Gaia 距離較遠.

常規地圖luna , nostalgia 也是有遠點和近點的區別的.

** 空中距離的遠近( LT , Paranoid , gaia )

空中距離近的話, 地面距離普遍比較遠，科技型開局的騷擾壓制加開礦是主流打法, 基本上是空投兵種 和飛龍的天下. 空投和反空投是這種地圖精髓所在. 請比較LT 的 6 9點 和Gaia 近點的打法，但不要引用人族無恥的空中推進戰術，這破戰術在別的地圖一般無效.

** 地圖中間能否修建築

主要是用來限制TvP 的推進，大家都明了 LT的陣地戰和luna 的tank平推的區別.

** 地圖中間的的障礙物

如果有障礙物的話, T > P > Z , LT的例子大家也很明白了，可以說中間的神廟就是為T 而設計的. 越多的障礙物對高射程兵種越有利，對需要包夾的種族劣勢越大.

** 空曠的中間地帶

這樣的地形一般中間不能修建築物 ( Forte , Rov ) ，有利於高激動性的兵種，比如TvZ的 SK ，Zerg 的小狗+ lurker 包夾， PvT強沖tank陣 , 而猥褻的 tank 陣地戰在tank數量不夠的時候不適合這種地形

** 多條推進路線的地圖

最具這種特色的地圖是Rush hour , 多條路線有多種選擇，不容易被夾死，但後方容易被偷襲. 慎重考慮推進路線，注意主基防禦. 最新的PGT MOTS 變色龍也是這類型.

** 島礦

注意四點：

1 ，因為人族可以飛基地的緣故，請注意Terran是否可以直接飄基地開礦, 如果可以的話Terran 就有優勢 (這點在新地圖已經被削弱很多,都是要先用農民把礦區清理一下的).

2 ，對島礦的認識要分清進攻和防守，先說進攻： Protoss 在航母出來以前很難進攻島礦，緩慢 昂貴 脆弱 易死 的shuttle 是P最大的弱點。而z 可以進攻的方法最多: 小狗/口水/大象/蠍子和廉價的領主，外加上守護者和空中霸王. Terran 幾個marine 或 tank同樣可以把島礦搞個天翻地覆.

3 ， 再說防守： P 是最容易防守島礦的，一個probe就能基本搞定防務，加上2個ht就天不怕地不怕了， 而z也不錯，幾個農民也能搞出堅實的防衛，配合一個傳送門的話，除了航母什麼都不怕. T 除了能飄基地外沒什麼優勢，想建立一個立體防衛系統很難，很難.

4 , 擴張島礦是很容易的，因為他易守難攻，一旦成功就建立很大優勢了, 但是要注意擴張島礦很耗費操作，有的時候得不償失，雖然擴張容易，但是救援也很難.

** 2 人地圖和4人地圖的區別

之所以專門提這個是因為在二人地圖上protoss 有很大的戰術浮動，呵呵，野兵營的樂園，Kingdom的極樂凈土。在明確對方位置的前提下，很多玩家能專門制定出一些非常規戰術，野兵營，野bb，野基地等等. 但這是把雙刃劍，既傷敵，又傷己，慎用，慎用.

** Sin Gaema Gowon，Plain of Hills , Enter the Dragon

這三個地圖普遍對zerg比較難，分礦遠的一米米，難開的一米米， 而Plain of Hills 對PvT也很難， 我都沒什麼心得，專門提下，有達人能講解下就好了.

總結：
希望大家在理解這些後再碰到新地圖不會手足無措 ;P

種族對地圖的適應能力, T > Z > P , 在一定程度上反映了種族的強弱.

星際一共有8 種地圖基調，最常見的是 普通色的jungle ( LT , Gaia ) , 藍色的Twilight (luna, blade storm) 和 白色的 space (rush hour , forte) , Badlands ( Nostalgia 和工業革命) 也不錯, 赤色的 desert(chow chow , Estrella ) 是最不常見也最不討人喜歡的顏色，太刺眼了.

㈢ MACD計算詳解

正確的公式應該是:EMA(12)=今天收盤價*2/13 + 前天EMA(12)*11/13
EMA(26)=今天收盤價*2/27 + 前天EMA(26)*25/27
DIF=EMA(12)-EMA(26)
DEA=DIF*2/10 + 前天DEA*8/10
BAR=(DIF-DEA)*2

2/13跟2/27就是平滑系數.

另外很多關於前天EMA及前天DEA計算的說明都不清晰或是錯誤的.
這裡面關鍵是第二天過渡值的計算.

如一隻股票前天上市,或你要計算今天的MACD值.具體如下:

第一天: 由於剛上市所以5個參數均為0.

第二天:EMA(12)=今天收盤價*2/13 + 前天收盤價*11/13
EMA(26)=今天收盤價*2/27 + 前天收盤價*25/27
DIF=EMA(12)-EMA(26)
DEA=DIF*2/10 + 0*8/10(即0,因為前天DEA=0)
BAR=(DIF-DEA)*2

第三天:按先前提供的公式代入即可,因為前天EMA跟前天DEA這兩個參數已經出現.如果是中途計算結果會出現偏差但經過一段時間的累積後就可以得到修正.

㈣ 使用python實現ema（指數移動平均的計算）

a=2/13
Prices=[0.0]#pricesofeveryday
EMAs=[0.0]#emsofeveryday
defema(N,Price):
Prices.append(Price)
ifN<=1:
EMAs.append(Price)
else:
EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1]+a*Price)
ema(1,1)
ema(2,3)
print(EMAs[1])
print(EMAs[2])

㈤ 如何用python對一系列股票的macd進行判斷

DIF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);
DEA:=EMA(DIF,9);
MACD:=(DIF-DEA)*2;
忽略以上公式。
根據思路編寫公式，修改公式。盤中預警，亮攜圓條件選股。公式敬塌解密，去除時間限制。滑鼠點擊下隱指方
我
的
名
字
或（圖
標）上，進入
可
看到
Q，訂
制
公式

㈥ python數據分析與應用第三章代碼3-5的數據哪來的

savetxt

import numpy as np

i2 = np.eye(2)

np.savetxt("eye.txt", i2)

3.4 讀入CSV文件

# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800

c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True) #index從0開始

3.6.1 算術平均值

np.mean(c) = np.average(c)

3.6.2 加權平均值

t = np.arange(len(c))

np.average(c, weights=t)

3.8 極值

np.min(c)

np.max(c)

np.ptp(c) 最大值與最小值的差值

3.10 統計分析

np.median(c) 中位數

np.msort(c) 升序排序

np.var(c) 方差

3.12 分析股票收益率

np.diff(c) 可以返回一個由相鄰數組元素的差

值構成的數組

returns = np.diff( arr ) / arr[ : -1] #diff返回的數組比收盤價數組少一個元素

np.std(c) 標准差

對數收益率

logreturns = np.diff( np.log(c) ) #應檢查輸入數組以確保其不含有零和負數

where 可以根據指定的條件返回所有滿足條件的數

組元素的索引值。

posretindices = np.where(returns > 0)

np.sqrt(1./252.) 平方根，浮點數

3.14 分析日期數據

# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800

dates, close=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(1,6), converters={1:datestr2num}, unpack=True)

print "Dates =", dates

def datestr2num(s):

return datetime.datetime.strptime(s, "%d-%m-%Y").date().weekday()

# 星期一 0

# 星期二 1

# 星期三 2

# 星期四 3

# 星期五 4

# 星期六 5

# 星期日 6

#output

Dates = [ 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 1. 2. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0.

1. 2. 3. 4.]

averages = np.zeros(5)

for i in range(5):

indices = np.where(dates == i)

prices = np.take(close, indices) #按數組的元素運算,產生一個數組作為輸出。

>>>a = [4, 3, 5, 7, 6, 8]

>>>indices = [0, 1, 4]

>>>np.take(a, indices)

array([4, 3, 6])

np.argmax(c) #返回的是數組中最大元素的索引值

np.argmin(c)

3.16 匯總數據

# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800

#得到第一個星期一和最後一個星期五

first_monday = np.ravel(np.where(dates == 0))[0]

last_friday = np.ravel(np.where(dates == 4))[-1]

#創建一個數組，用於存儲三周內每一天的索引值

weeks_indices = np.arange(first_monday, last_friday + 1)

#按照每個子數組5個元素，用split函數切分數組

weeks_indices = np.split(weeks_indices, 5)

#output

[array([1, 2, 3, 4, 5]), array([ 6, 7, 8, 9, 10]), array([11,12, 13, 14, 15])]

weeksummary = np.apply_along_axis(summarize, 1, weeks_indices,open, high, low, close)

def summarize(a, o, h, l, c): #open, high, low, close

monday_open = o[a[0]]

week_high = np.max( np.take(h, a) )

week_low = np.min( np.take(l, a) )

friday_close = c[a[-1]]

return("APPL", monday_open, week_high, week_low, friday_close)

np.savetxt("weeksummary.csv", weeksummary, delimiter=",", fmt="%s") #指定了文件名、需要保存的數組名、分隔符(在這個例子中為英文標點逗號)以及存儲浮點數的格式。

.png

格式字元串以一個百分號開始。接下來是一個可選的標志字元：-表示結果左對齊，0表示左端補0，+表示輸出符號(正號+或負號-)。第三部分為可選的輸出寬度參數，表示輸出的最小位數。第四部分是精度格式符，以」.」開頭，後面跟一個表示精度的整數。最後是一個類型指定字元，在例子中指定為字元串類型。

numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)

>>>def my_func(a):

... """Average first and last element of a 1-D array"""

... return (a[0] + a[-1]) * 0.5

>>>b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])

>>>np.apply_along_axis(my_func, 0, b) #沿著X軸運動，取列切片

array([ 4., 5., 6.])

>>>np.apply_along_axis(my_func, 1, b) #沿著y軸運動，取行切片

array([ 2., 5., 8.])

>>>b = np.array([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]])

>>>np.apply_along_axis(sorted, 1, b)

array([[1, 7, 8],

[3, 4, 9],

[2, 5, 6]])

3.20 計算簡單移動平均線

(1) 使用ones函數創建一個長度為N的元素均初始化為1的數組，然後對整個數組除以N，即可得到權重。如下所示：

N = int(sys.argv[1])

weights = np.ones(N) / N

print "Weights", weights

在N = 5時，輸出結果如下：

Weights [ 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2] #權重相等

(2) 使用這些權重值，調用convolve函數：

c = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,),unpack=True)

sma = np.convolve(weights, c)[N-1:-N+1] #卷積是分析數學中一種重要的運算，定義為一個函數與經過翻轉和平移的另一個函數的乘積的積分。

t = np.arange(N - 1, len(c)) #作圖

plot(t, c[N-1:], lw=1.0)

plot(t, sma, lw=2.0)

show()

3.22 計算指數移動平均線

指數移動平均線(exponential moving average)。指數移動平均線使用的權重是指數衰減的。對歷史上的數據點賦予的權重以指數速度減小，但永遠不會到達0。

x = np.arange(5)

print "Exp", np.exp(x)

#output

Exp [ 1. 2.71828183 7.3890561 20.08553692 54.59815003]

Linspace 返回一個元素值在指定的范圍內均勻分布的數組。

print "Linspace", np.linspace(-1, 0, 5) #起始值、終止值、可選的元素個數

#output

Linspace [-1. -0.75 -0.5 -0.25 0. ]

(1)權重計算

N = int(sys.argv[1])

weights = np.exp(np.linspace(-1. , 0. , N))

(2)權重歸一化處理

weights /= weights.sum()

print "Weights", weights

#output

Weights [ 0.11405072 0.14644403 0.18803785 0.24144538 0.31002201]

(3)計算及作圖

c = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,),unpack=True)

ema = np.convolve(weights, c)[N-1:-N+1]

t = np.arange(N - 1, len(c))

plot(t, c[N-1:], lw=1.0)

plot(t, ema, lw=2.0)

show()

3.26 用線性模型預測價格

(x, resials, rank, s) = np.linalg.lstsq(A, b) #系數向量x、一個殘差數組、A的秩以及A的奇異值

print x, resials, rank, s

#計算下一個預測值

print np.dot(b, x)

3.28 繪制趨勢線

>>> x = np.arange(6)

>>> x = x.reshape((2, 3))

>>> x

array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])

>>> np.ones_like(x) #用1填充數組

array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])

類似函數

zeros_like

empty_like

zeros

ones

empty

3.30 數組的修剪和壓縮

a = np.arange(5)

print "a =", a

print "Clipped", a.clip(1, 2) #將所有比給定最大值還大的元素全部設為給定的最大值，而所有比給定最小值還小的元素全部設為給定的最小值

#output

a = [0 1 2 3 4]

Clipped [1 1 2 2 2]

a = np.arange(4)

print a

print "Compressed", a.compress(a > 2) #返回一個根據給定條件篩選後的數組

#output

[0 1 2 3]

Compressed [3]

b = np.arange(1, 9)

print "b =", b

print "Factorial", b.prod() #輸出數組元素階乘結果

#output

b = [1 2 3 4 5 6 7 8]

Factorial 40320

print "Factorials", b.cumprod()

#output

㈦ 什麼是圓月線指標，如何解釋

本指標是均線指標。股市裡能賺錢的，通常都是用很簡單的方法，我們這些散戶沒有必要弄那麼多眼花繚亂的公式，弄壞了自己的眼睛，公式不在多，在於精；公式不在於復雜，在於簡單實用； 我就用一種，很多人都知道的，圓月彎刀。一：5日均線靠近24日均線，之後彎上去，成交量同時也是彎上去，這種成功機率很大，超過80；這種情況比較少，通常都是5日線破了24日，一周內又站在24日線上；二：24日均線靠近72日均線，之後彎上去，成交量同時也是彎上去，如果能創新高，那穩賺了。該指標來自同花順指標平台。

公式源碼：

MA5:MA(CLOSE，5);

MA24:MA(CLOSE，24);

DRAWICON(CROSS(MA5，MA24)，L，1);

MA72:MA(CLOSE，72);

DRAWICON(CROSS(MA24，MA72)，L，1);

(7)pythonema擴展閱讀：

介紹一個指標是應用最為廣泛的Bollinger Bands，即布林帶指標。該指標是在1980年由John Bollinger提出的。總體的思想是利用移動平均線以及標准差預估出價值帶，鑒於價格是環繞價值上下波動的，上突破該帶即為超買，下突破該帶即為超賣，以此來判斷價格與價值的相對位置。

Bolling Bands包含了三條線，分別是一條中心線(Center Line)和兩條價格通道線(Price Channel)。中心線為一條價格的N日移動平均線(SMA)，在某些場合下也有使用N日加權移動平均線(EMA)作為中心線的。上下兩個通道的寬度相等，是為N日的價格標准差。

因此，Bollinger Bands的擴大和收縮的市場意義就昭然若揭了：當Bollinger Bands擴大之時，便是市場開始開始單邊趨勢之時，或上漲，或下跌，總而言之市場已經開始變化，脫離了橫盤抑或震盪的趨勢；當Bollinger Bands縮小之時，市場從拉伸亦或是下跌中開始逐步走向平穩，開始橫盤震盪的趨勢。

在實際策略中可以考慮使用Bollinger Bands作為判斷市場位置的指標之一，在Bollinger Bands開始擴大之時結合其他指標進行散行談判斷，可以帶戚對於橫盤之後的市場方向有一個較為清晰明確的認識和判斷。

很多人在交易的時候喜歡使用箱體來劃分固定的壓力支撐線，固然箱體有著成本和心理的雙重沖碰意義可以作為買賣點存在，但是Bollinger Bands作為一個動態反映市場信息的指標，其揭示的買點與買點也是具有相當程度的意義的。

接下來給出Bollinger Bands的計算公式以及Python和大智慧的代碼。

計算公式：

布林中線(Middle Line) = N日的移動平均線

布林上軌(Upper Line) = 布林中線 + N日的標准差

布林下軌(Lower Line) = 布林中線 - N里的標准差

㈧ 星際主要的比賽用圖有哪些

其實luna 只有一種，各種類型都基本一模一樣的。 1v1,Lost temple（以前中國的國圖，現在浩方平台上常見） Luna（現在vs平台上基本都打這個圖了，如果不知道vs平台，我介紹下：這個平台等級是按照勝負關系來算的，上面總體水平要高於浩方平台，也有很多國內高手在上面玩。所以現在基州攔本可以從vs上的等級大概判斷出他的水平。 www.vsa.com.cn ） Python,Longinus,Peaks_of_Baek,Reverse Temple,R-point,Rush_Hour等（其他好玩的韓國職業聯賽比賽用圖，不常見） 2v2,Hunters,Big game hunters Lost temple和Luna有時候也看到有人2v2 地圖特點： lost temple:主礦有路口，高亂跡侍地人族可以封口；分礦有高地，可以空投騷擾。標準的人族地圖 luna：主礦有路口人族不能封口；分礦無高地；地圖中間不能修建築。標準的暴兵型地圖，適合練習基本功 介紹下怎麼來理解地圖： 本文主要以大家常見的地圖為主，引用了： LT , Luna , Nostalgia , R point , Rush hour , Rov , Incubus , Blade storm , Forte , Sattarchasm , Chow Chow , Azalea , Gaia , Paranoid Android 等常見地圖. ** 主礦水晶數量 有8 (LT), 9 (Luna), 10 (Forte) 三種，一般來說，水晶數量少的不適合單礦一撥流，而forte 這種地圖水晶多，主礦可以采很長時間，即使不開分礦也可以長時間暴兵 . Zerg 三基地暴口水，Protoss 三兵營暴dragon , 四兵營暴zealot , 而Terran 可以長時間的tank rush , 保持對對方的壓制. ** 分礦水晶數量 分礦水晶數量是和主礦對應的，有6 (forte, blade storm), 7 ( r-point ) , 8 ( LT , luna ) 三種， 道理很明了，分礦水晶越多對開礦經濟幫助越大,注意開礦後增補的兵營數量 ** 主礦區域的大小 這點對T 的影響是絕對性的，主礦小的話 ( forte ) , 人和神很難隱藏自己戰術，人口到50 就沒地方造人口了，必須擴張出去才可以，而大家都知道，擴張的時候是最脆弱的，可攻擊點很多. 不過這對z 沒什麼影響，再小的主礦也能造下三個基地，完全可以持續暴兵，但zerg的種族因素決定了zerg 是一個浪費資源，被迫擴張的種族，單礦的zerg 沒什麼威力的,請注意zerg 的補給是飛在空中的，多數時間這是優勢，當然也有劣勢的時候(恐怖的海盜和隱飛啊). 請注意主礦小的地圖上是不能溜農民的. ** 主礦到分礦的距離 這主要是針對擴張的zerg，因為zerg雙開的話，在初期被rush的時候經常需要拉農民和小狗幫忙，在開礦的時候一定要把這個距離算進去.象Gaia 就是比較遠的，Luna的 1, 5點就也比較遠,但7點和11點是很近，這是由於路口只能向下開的緣故,後面會有增補~~ 距離太遠對中後期反空投也是個問題,來回調動主力部隊互防會導致正面兵力嚴重不足,損失 大大地呦 ~~ ** 分礦的方向 面向裡面，也就是自己主基地的方向的話，就很容易防守，反之就容易受到空軍的攻擊(特別是飛龍)，這就是luna上為什麼飛龍威力很大的主要原因，而飛龍在rush hour和gaia (除了空嘩吵中距離近的那點)幾乎沒大用處. ** 分礦外面是什麼 分礦朝外的話,外面是海還是陸地很重要,如果是海的話,無疑對Zerg 最好, 因為可以用飛龍和大飛龍進攻騷擾,而Zerg自己一般不會被空軍騷擾,對pvt 也不錯,海上不能架tank.可以很大程度上緩解Protoss 的防守壓力, Luna是這個特點的最典型代表, 除了5點是分礦朝內的(又一次路口只能向下開的結果) ~~ 外面是陸地的話肯定對t 有利的,那就基本上是tank的樂園了,當然也是Lurker,Dragon , HT和Cannon 的Happy Land . 還要分清是外面的陸地是高地還是平地,高地的話(LT,sattarchasm) 就一定要空投才有效 , 這樣說起來人族的速科技空投tank 和zerg中期的lurker 空投都不錯,而p只能投點破dragon , ht 或者造cannon . Dragon對農民殺傷力太小,HT 又沒有可持續性,tank 和sunken在有視 野的幫助下都能輕松防住 , 而p 就只能運兵上去解除危機,昂貴而緩慢的神族運輸機就成這個時候最好的把子, 可憐的protoss . 所以這時 T > P> Z. 如果外面是平地的話(incubus , chow chow ), 就容易被主力部隊進攻 ----- 特別是T 的大部隊，tank 一般能把分礦轟掉。 而z , p 的部隊只能用lurker ，dragon , HT 騷擾, 不足以對分礦造成毀滅性打擊. 如果在Terran 推進到這里的時候沒有有效反擊手段，那麼結果就是分礦報銷，形式危機 . :'( ** 分礦有無gas 最有影響的要數Nostalgia了， 還有bifrost 和blade storm 也是另類的無gas分礦. 這類地圖最明顯的特點是以初級兵種為主，只有平常一半的gas的要同時兼顧科技和中級兵種的結合，具體打法請參加nostalgia 攻略. ps : 我發現這種地圖PvZ的時候可以根據對方狗狗多的特點，在開出2 礦後回頭補幾個reaver , 不論進攻或防守都有奇效. ** 主分礦水晶和 和Gas 對比 這是blade storm 和 Forte 一個區別 ,Bs 是14 :2 , 而Forte 是16:2 打了一段時間以後就會發現在Bs上錢不夠，在Forte 上就Gas 夠，大家可以根據這個特點控制兵營和科技兵種的數量. ** 大坡 現在的韓國聯賽越來越注重對坡的使用，在原來只有路口才有坡的基礎上，引入了大坡的概念(Ride of valyries), 其實這和正常的小坡大同小易，但需要注意兩點，一是一定要有視野，二是大部隊在這里交火時的地形和陣型問題. ** 二開還是三開 主要是針對zerg，並且影響極大，常用三開的地圖是forte 和r point , 三開會導致經濟暴好 + 科技緩慢，容易被科技兵種進攻，vT的話要注意Tank rush , 飛機rush ，高地tank (如果有高地的話) , 速空投MM 和漏火兵 . vP的話要注意reaver+dragon 單礦一撥流，溜DT , 空投DT或reaver , 高地dragon or cannon(如果有高地). 我的建議還是多在多造狗反rush 反騷擾 (三基地開局經濟好 )，畢竟對方窮兵進攻話家裡空虛，同時盡量攀科技，有高地的話要考慮出飛龍. ** 三礦有無gas, 以及水晶的數量 原來我認為三礦有gas 是Z > P > T 的，經大家討論後好象又是 T > P > Z . 我自己也沒了主義，還是留個空白，以後有公論了再說吧.... ** 三礦容易開與否,以及是否在一起 最明顯的是Azalea ，三礦很容易開，一定盡量多補兵營和基地，經濟暴好的情況下會顯示gas嚴重不足，注意多造一級兵(lings , zealot , marine / vulture ). 其實r point 的三礦也很容易開,因為兩邊都有礦,可以根據敵人的位置選開自己的一邊,總的來說還是易守難攻的. ** 三礦四礦一起開(rush hour) 常打rush hour 的朋友都知道,這個地圖是沒有三礦一說的,因為三礦和四礦是在一起的，可以一起開出,這無疑對先擴張的種族有利 ( zerg ) ,而PvT還算平衡，畢竟四礦高資源的terran 很快就200了. ***整張地圖資源數量的多少 ( r point 和paranoid arnoid ) 如果礦數多的話對T 會不利，礦少的話兩人各開一邊就會T > P > Z . 礦多的地圖是偷礦的樂土 ;P ** 路口 星際有很大一部分戰斗是發生在路口上的，高手都懂的怎樣使用路口的優勢和劣勢. 路口主要是坡，但要注意低地和高地，一般來說主礦的一方都是站在高地的( LT , Luna ), 下面進攻方最重要的因素是視野，想來大家對LT 的路口都有很深刻的理解，就不細說了。 也要注意低地路口的地圖( requiem )，TvP 必須要用Seige Tank 開局來對抗dragon 壓制，廣大Terran user的惡夢開局. :lol 平地路口( azalea , incubus ) 的TvP 也同樣有dragon壓制的問題. 並且平地路口比普通路 口大一些，在PvZ的時候就很難把路口堵嚴，請提防提速狗騷擾，TvZ也容易被狗騷擾，希望大家注意. 而這些所謂高地，低地路口對zerg的防禦沒什麼影響，因為zerg一般都要開出分基地後基本是平地防禦，沒什麼可擔心的. 其實即使是路口也是有區別的，Forte的路口比LT更小，一個Zealot 站位好就能把狗堵住(大家一般用兩個), 而Luna 這種口比LT要大一些，二個站位好的Zealot 也能堵住(大家一般用三個), 815 就不提了. ** 路口處的叉路 游擊和偷襲的樂土. 叉路對ZvT , ZvP , PvT 都有利，是高速度兵種的天堂，tank rush對這種地形基本無效(小狗可以溜出去). 無論是z p t , 在大部隊出門進攻的時候要注意被lings 或者DT偷襲. ** 起始距離的遠近 距離近的話一般是 T > P > Z , 越近越容易 rush 和推進，多數人傾向正面強力壓制，開礦難，反推進難 . 反之遠點的話 Z > P > T, 普遍傾向科技開局，開礦容易，推進艱難緩慢. requiem 是有名的近點地圖，LT 也有這個特點. intothedarkness 超遠 , Gaia 距離較遠. 常規地圖luna , nostalgia 也是有遠點和近點的區別的. ** 空中距離的遠近( LT , Paranoid , gaia ) 空中距離近的話, 地面距離普遍比較遠，科技型開局的騷擾壓制加開礦是主流打法, 基本上是空投兵種 和飛龍的天下. 空投和反空投是這種地圖精髓所在. 請比較LT 的 6 9點 和Gaia 近點的打法，但不要引用人族無恥的空中推進戰術，這破戰術在別的地圖一般無效. ** 地圖中間能否修建築 主要是用來限制TvP 的推進，大家都明了 LT的陣地戰和luna 的tank平推的區別. ** 地圖中間的的障礙物 如果有障礙物的話, T > P > Z , LT的例子大家也很明白了，可以說中間的神廟就是為T 而設計的. 越多的障礙物對高射程兵種越有利，對需要包夾的種族劣勢越大. ** 空曠的中間地帶 這樣的地形一般中間不能修建築物 ( Forte , Rov ) ，有利於高激動性的兵種，比如TvZ的 SK ，Zerg 的小狗+ lurker 包夾， PvT強沖tank陣 , 而猥褻的 tank 陣地戰在tank數量不夠的時候不適合這種地形 ** 多條推進路線的地圖 最具這種特色的地圖是Rush hour , 多條路線有多種選擇，不容易被夾死，但後方容易被偷襲. 慎重考慮推進路線，注意主基防禦. 最新的PGT MOTS 變色龍也是這類型. ** 島礦 注意四點： 1 ，因為人族可以飛基地的緣故，請注意Terran是否可以直接飄基地開礦, 如果可以的話Terran 就有優勢 (這點在新地圖已經被削弱很多,都是要先用農民把礦區清理一下的). 2 ，對島礦的認識要分清進攻和防守，先說進攻： Protoss 在航母出來以前很難進攻島礦，緩慢 昂貴 脆弱 易死 的shuttle 是P最大的弱點。而z 可以進攻的方法最多: 小狗/口水/大象/蠍子和廉價的領主，外加上守護者和空中霸王. Terran 幾個marine 或 tank同樣可以把島礦搞個天翻地覆. 3， 再說防守： P 是最容易防守島礦的，一個probe就能基本搞定防務，加上2個ht就天不怕地不怕了， 而z也不錯，幾個農民也能搞出堅實的防衛，配合一個傳送門的話，除了航母什麼都不怕. T 除了能飄基地外沒什麼優勢，想建立一個立體防衛系統很難，很難. 4 , 擴張島礦是很容易的，因為他易守難攻，一旦成功就建立很大優勢了, 但是要注意擴張島礦很耗費操作，有的時候得不償失，雖然擴張容易，但是救援也很難. ** 2 人地圖和4人地圖的區別 之所以專門提這個是因為在二人地圖上protoss 有很大的戰術浮動，呵呵，野兵營的樂園，Kingdom的極樂凈土。在明確對方位置的前提下，很多玩家能專門制定出一些非常規戰術，野兵營，野bb，野基地等等. 但這是把雙刃劍，既傷敵，又傷己，慎用，慎用. ** Sin Gaema Gowon，Plain of Hills , Enter the Dragon 這三個地圖普遍對zerg比較難，分礦遠的一米米，難開的一米米， 而Plain of Hills 對PvT也很難， 我都沒什麼心得，專門提下，有達人能講解下就好了. 總結： 希望大家在理解這些後再碰到新地圖不會手足無措 ;P 種族對地圖的適應能力, T > Z > P , 在一定程度上反映了種族的強弱. 星際一共有8 種地圖基調，最常見的是 普通色的jungle ( LT , Gaia ) , 藍色的Twilight (luna, blade storm) 和 白色的 space (rush hour , forte) , Badlands ( Nostalgia 和工業革命) 也不錯, 赤色的 desert(chow chow , Estrella ) 是最不常見也最不討人喜歡的顏色，太刺眼了
麻煩採納，謝謝!

㈨ python的talib庫的EMA演算法為什麼不能算大的數

python是當下十分火爆的編程語言，尤其在人工智慧應用方面。如果有心蠢咐從事編程方向的工作，最好到專業機構深入學習、多實踐，橡檔鬧更貼近市場，梁罩這樣更有利於將來的發展。