“读数据→清洗→分析→建模→可视化→导出”1) 环境与常用包# 最小依赖 pip install numpy pandas matplotlib scipy scikit-learn pyarrow fastparquetimport numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt pd.set_option(&quo...
基础概念与张量操作1. PyTorch中的Tensor与NumPy数组的主要区别是什么？# 主要区别： # 1. Tensor可以在GPU上运行，NumPy数组只能在CPU上 # 2. Tensor支持自动求导（autograd） # 3. Tensor有更丰富的API用于深度学习 import torch import numpy as np # 相互转换 numpy_array = np.ar...
默认数据包含列：user_id（用户ID）city（城市）date（日期：YYYY-MM-DD）sales（销量/金额）如果你的字段名不同，只要在函数的参数里改对应列名即可。所有图都用 Matplotlib 且一图一绘（不使用子图），完全符合你之前的要求。1) TopN + 分层时间聚合：每城市每月销量 Top3 的用户 + 小倍数图思路：先把 date → month（按月取起始日时间戳），聚合...
""" 金融波动率建模：GARCH模型实战 使用 Python 的 arch 库进行波动率建模 目标：对股票收益率序列建模，预测未来波动率 """ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import date...
实现一个简单但工程化到位的「待办事项（Todo）API」。涵盖路由、参数验证、依赖注入、数据库集成（SQLModel +SQLite/aiosqlite）以及全链路异步。项目简介路由与参数验证：Path、Query、Body 的校验与约束依赖注入（DI）：数据库会话、分页入参、对象获取等可复用依赖数据库集成（SQLModel）：建模、异步会话（AsyncSession）、查询与事务异步编程：全链路...