❶ python多元線性回歸怎麼計算
您好，請問您是想知道python多元線性回歸怎麼計算嗎？
❷ 已知股票數據，如何用Python繪制k線日對應數據
我沒遇到過 只是自己寫過
有點經驗
先確定時間片
然後再把tick插入就行了
❸ 如何用Python進行線性回歸以及誤差分析
如何用Python進行線性回歸以及誤差分析
如果你想要重命名，只需要按下：
CTRL-b
狀態條將會改變，這時你將可以重命名當前的窗口
一旦在一個會話中創建多個窗口，我們需要在這些窗口間移動的辦法。窗口像數組一樣組織在一起，從0開始用數字標記每個窗口，想要快速跳轉到其餘窗口：
CTRL-b 《窗口號》
如果我們給窗口起了名字，我們可以使用下面的命令找到它們：
CTRL-b f
也可以列出所有窗口：
CTRL-b w
❹ Python 關於兩個股票線性回歸的 求教
你好：上面的程序，請看如下代碼：#-*-coding:cp936-*-end=input("是否結束(y/n)：")whileend=="n":print"Numberofcoordinates：2"xx=input("x's：")yy=input("y's：")a=float(list(xx)[0])b=float(list(xx)[1])c=float(list(yy
❺ 使用Python的線性回歸問題，怎麼解決
本文中，我們將進行大量的編程——但在這之前，我們先介紹一下我們今天要解決的實例問題。
1) 預測房子價格
閃電俠是一部由劇作家/製片人Greg Berlanti、Andrew Kreisberg和Geoff Johns創作，由CW電視台播放的美國電視連續劇。它基於DC漫畫角色閃電俠（Barry Allen），一個具有超人速度移動能力的裝扮奇特的打擊犯罪的超級英雄，這個角色是由Robert Kanigher、John Broome和Carmine Infantino創作。它是綠箭俠的衍生作品，存在於同一世界。該劇集的試播篇由Berlanti、Kreisberg和Johns寫作，David Nutter執導。該劇集於2014年10月7日在北美首映，成為CW電視台收視率最高的電視節目。
綠箭俠是一部由劇作家/製片人 Greg Berlanti、Marc Guggenheim和Andrew Kreisberg創作的電視連續劇。它基於DC漫畫角色綠箭俠，一個由Mort Weisinger和George Papp創作的裝扮奇特的犯罪打擊戰士。它於2012年10月10日在北美首映，與2012年末開始全球播出。主要拍攝於Vancouver、British Columbia、Canada，該系列講述了億萬花花公子Oliver Queen，由Stephen Amell扮演，被困在敵人的島嶼上五年之後，回到家鄉打擊犯罪和腐敗，成為一名武器是弓箭的神秘義務警員。不像漫畫書中，Queen最初沒有使用化名」綠箭俠「。
由於這兩個節目並列為我最喜愛的電視節目頭銜，我一直想知道哪個節目更受其他人歡迎——誰會最終贏得這場收視率之戰。 所以讓我們寫一個程序來預測哪個電視節目會有更多觀眾。 我們需要一個數據集，給出每一集的觀眾。幸運地，我從維基網路上得到了這個數據，並整理成一個.csv文件。它如下所示。
閃電俠
閃電俠美國觀眾數
綠箭俠
綠箭俠美國觀眾數
1 4.83 1 2.84
2 4.27 2 2.32
3 3.59 3 2.55
4 3.53 4 2.49
5 3.46 5 2.73
6 3.73 6 2.6
7 3.47 7 2.64
8 4.34 8 3.92
9 4.66 9 3.06
觀眾數以百萬為單位。
解決問題的步驟：
首先我們需要把數據轉換為X_parameters和Y_parameters，不過這里我們有兩個X_parameters和Y_parameters。因此，把他們命名為flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter吧。然後我們需要把數據擬合為兩個不同的線性回歸模型——先是閃電俠，然後是綠箭俠。 接著我們需要預測兩個電視節目下一集的觀眾數量。 然後我們可以比較結果，推測哪個節目會有更多觀眾。
步驟1
導入我們的程序包：
Python
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# Required Packages
import csv
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model
步驟2
寫一個函數，把我們的數據集作為輸入，返回flash_x_parameter、flash_y_parameter、arrow_x_parameter、arrow_y_parameter values。
Python
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# Function to get data
def get_data(file_name):
data = pd.read_csv(file_name)
flash_x_parameter = []
flash_y_parameter = []
arrow_x_parameter = []
arrow_y_parameter = []
for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):
flash_x_parameter.append([float(x1)])
flash_y_parameter.append(float(y1))
arrow_x_parameter.append([float(x2)])
arrow_y_parameter.append(float(y2))
return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter
現在我們有了我們的參數，來寫一個函數，用上面這些參數作為輸入，給出一個輸出，預測哪個節目會有更多觀眾。
Python
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# Function to know which Tv show will have more viewers
def more_viewers(x1,y1,x2,y2):
regr1 = linear_model.LinearRegression()
regr1.fit(x1, y1)
predicted_value1 = regr1.predict(9)
print predicted_value1
regr2 = linear_model.LinearRegression()
regr2.fit(x2, y2)
predicted_value2 = regr2.predict(9)
#print predicted_value1
#print predicted_value2
if predicted_value1 > predicted_value2:
print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"
else:
print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"
把所有東西寫在一個文件中。打開你的編輯器，把它命名為prediction.py，復制下面的代碼到prediction.py中。
Python
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# Required Packages
import csv
import sys
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets, linear_model
# Function to get data
def get_data(file_name):
data = pd.read_csv(file_name)
flash_x_parameter = []
flash_y_parameter = []
arrow_x_parameter = []
arrow_y_parameter = []
for x1,y1,x2,y2 in zip(data['flash_episode_number'],data['flash_us_viewers'],data['arrow_episode_number'],data['arrow_us_viewers']):
flash_x_parameter.append([float(x1)])
flash_y_parameter.append(float(y1))
arrow_x_parameter.append([float(x2)])
arrow_y_parameter.append(float(y2))
return flash_x_parameter,flash_y_parameter,arrow_x_parameter,arrow_y_parameter
# Function to know which Tv show will have more viewers
def more_viewers(x1,y1,x2,y2):
regr1 = linear_model.LinearRegression()
regr1.fit(x1, y1)
predicted_value1 = regr1.predict(9)
print predicted_value1
regr2 = linear_model.LinearRegression()
regr2.fit(x2, y2)
predicted_value2 = regr2.predict(9)
#print predicted_value1
#print predicted_value2
if predicted_value1 > predicted_value2:
print "The Flash Tv Show will have more viewers for next week"
else:
print "Arrow Tv Show will have more viewers for next week"
x1,y1,x2,y2 = get_data('input_data.csv')
#print x1,y1,x2,y2
more_viewers(x1,y1,x2,y2)
可能你能猜出哪個節目會有更多觀眾——但運行一下這個程序看看你猜的對不對。
3) 替換數據集中的缺失值
有時候，我們會遇到需要分析包含有缺失值的數據的情況。有些人會把這些缺失值捨去，接著分析；有些人會用最大值、最小值或平均值替換他們。平均值是三者中最好的，但可以用線性回歸來有效地替換那些缺失值。
這種方法差不多像這樣進行。
首先我們找到我們要替換那一列里的缺失值，並找出缺失值依賴於其他列的哪些數據。把缺失值那一列作為Y_parameters，把缺失值更依賴的那些列作為X_parameters，並把這些數據擬合為線性回歸模型。現在就可以用缺失值更依賴的那些列預測缺失的那一列。
一旦這個過程完成了，我們就得到了沒有任何缺失值的數據，供我們自由地分析數據。
為了練習，我會把這個問題留給你，所以請從網上獲取一些缺失值數據，解決這個問題。一旦你完成了請留下你的評論。我很想看看你的結果。
個人小筆記：
我想分享我個人的數據挖掘經歷。記得在我的數據挖掘引論課程上，教師開始很慢，解釋了一些數據挖掘可以應用的領域以及一些基本概念。然後突然地，難度迅速上升。這令我的一些同學感到非常沮喪，被這個課程嚇到，終於扼殺了他們對數據挖掘的興趣。所以我想避免在我的博客文章中這樣做。我想讓事情更輕松隨意。因此我嘗試用有趣的例子，來使讀者更舒服地學習，而不是感到無聊或被嚇到。
謝謝讀到這里——請在評論框里留下你的問題或建議，我很樂意回復你。
❻ 如何利用Python預測股票價格
預測股票價格沒有意義。
單支股票價格，多股組合，大盤這些都可以使用神經網路來學習，02年就做過了，漲跌預測平均能達到54%到57%的准確率，但是只能定性，無法定量，因此，在扣除印花稅之後無利可圖。
純粹使用股票交易數據來預測並保證總體獲利不是程序能辦到的，人也辦不到。
目前世界上最先進的炒股機器也只能利用網路時差那微不可計的零點幾秒在歐洲與美國證券間倒來倒去，那套系統研發費用數千萬，硬體（主要是獨立光纜）費用以億計。
❼ 如何用Python來實現線性回歸
這個數據和編碼有點多 你可以看看教程視屏的 會教你怎麼做的
❽ python線性回歸有哪些方法
線性回歸：
設x,y分別為一組數據，代碼如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg為擬合的多項式的次數（線性回歸就選1）
ry=np.polyval(ro,x) #忘記x和ro哪個在前哪個在後了。。。
print ro #輸出的第一個數是斜率k，第二個數是縱截距b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,ry)
❾ 如何用python做回歸 判斷這個股票和股指間的關系
一個大項目的完成不是樓主以為的一天就能完成，通常會延續一年月乃至數年，看當時的風有多大了。所以去深究一天的盤口意義不是特別大。
大作手如果對大的基本面判斷失誤，籌碼、發動時機控制不好，鎖籌小夥伴背後捅刀子，走水出現大的老鼠倉，資金鏈出問題，碰到其他有錢任性的機構，老婆偷人槍殺兒子導致腦子短路等等雞飛狗跳的事情，項目做折掉，從莊家變股東的可能性也是非常大的，以億計的現金灰飛煙滅不過分分鍾的事情。
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A股的死穴——要賺錢必須漲，做多是唯一出路。
做莊的基本原理：比如5元的標的，在底部拿夠籌碼，配合風信，能做多高做多高，比如做到50塊，然後就一路壓低賣下來，賣到15塊，乃至10塊。總有人覺得夠
便宜了會要的。
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步驟1：做底倉，一般是先買到流通盤的30%。
具體做法就是在熊市末期，對著往上敲，然後虧本往下砸。賣1個，跟著會掉下來2-3個，接住。做底吸籌這個時間段有時會很長，視實際籌碼的收集情況和大盤走勢而定。
看下圖成交量，主力第一注就是下在中間偏左點的位置，進而不斷往震盪吸籌。那麼大的成交量，你總不會覺得是公眾交易者干出來的吧。
tip:標准底部的特徵就是脈沖式放量縮量，公眾交易者不參與任何震盪，切記。底部持續時間越長，籌碼控制越集中，以後上漲的高度越高，即所謂的橫有多長豎有多高。同時盡量挑選底部形態比較標準的標的，一年時間跨度以上的大圓弧底、復合頭肩、矩形底最好。越漂亮的走勢圖形控盤度越高，籌碼散亂的狀態下往往代表著多方博弈。