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8个超好用内置函数set(),eval(),sorted(),reversed(),map(),reduce(),filter(),enumerate()
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python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了。
用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后,还能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器,输入字符串公式,直接产生结果。用eval()来做就很简单:eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式,并且执行。
3、sorted()在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ,它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表。对列表升序操作:
对元组倒序操作:
使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:
根据自定义规则,对元组构成的列表进行排序:
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作,reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列,将序列里的元素反转,并最终返回迭代器。
5、map()做文本处理的时候,假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。
map()会根据提供的函数,对指定的序列做映射,最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍,最终返回给你加工好的序列。举个例子,对列表里的每个数字作平方处理:
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理,用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘,该怎么做呢?这时候用到reduce()函数。
reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作,生成的结果再和第三个元素进行函数操作,以此类推,最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子,将字母连接成字符串。
你可能已经注意到,reduce()函数在python3里已经不再是内置函数,而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲,是因为它太重要了。
7、filter()一些数字组成的列表,要把其中偶数去掉,该怎么做呢?
filter()函数轻松完成了任务,它用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似,都是将序列里的每个元素映射到函数,最终返回结果。我们再试试,如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。
8、enumerate()这样一个场景,同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号,我们用enumerate()函数做做看。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思,所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注,返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明,对字符串进行标注,返回每个字母和其索引。
python系统提供了下面常用的函数:
1. 数学库模块(math)提供了很多数学运算函数;
2.复数模块(cmath)提供了用于复数运算的函数;
3.随机数模块(random)提供了用来生成随机数的函数;
4.时间(time)和日历(calendar)模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意:在调用系统函数之前,先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中,然后就可以访问模块中的任何函数,其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
内置函数就是Python给你提供的,拿来直接用的函数,比如print.,input等。
截止到python版本3.6.2 ,python一共提供了68个内置函数,具体如下
本文将这68个内置函数综合整理为12大类,正在学习Python基础的读者一定不要错过,建议收藏学习!
(1)列表和元组
(2)相关内置函数
(3)字符串
frozenset 创建一个冻结的集合,冻结的集合不能进行添加和删除操作。
语法:sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)
语法:fiter(function. Iterable)
function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象
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语法 : map(function, iterable)
可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function
hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存
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:
NumpyScipy: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