1.详解Python文件： .py、码分.ipynb、码分.pyi、码分.pyc、码分.pyd ！码分
2.tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的码分c 的项目实例源码金融量化分析入门级教程（附python源码）
3.Jupyter操作指南
4.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
5.Cern ROOT 在jupyter里的使用
6.Python数据分析起步: Anaconda安装和Jupyter环境使用！
详解Python文件： .py、码分.ipynb、码分.pyi、码分.pyc、码分.pyd ！码分
常见的码分Python文件后缀各有用途，如.py表示源代码文件，码分.ipynb为Jupyter Notebook文件，码分用于数据分析、码分机器学习与深度学习领域，.pyi是提供静态类型信息的类型提示文件，.pyc存储已编译Python源代码的字节码文件，.pyd则是C或C++编写的二进制Python扩展模块文件，.pyw为无命令行界面的Python窗口化脚本文件，.pyx为Cython源代码文件。
.py文件是Python默认的源代码文件，.ipynb用于编写交互式笔记，包括代码和文档，.pyi提供静态类型信息以提升开发效率，.pyc文件存储已编译的字节码，加快程序执行速度，.pyd文件是C或C++编写的Python扩展模块，可用于性能优化，.pyw文件创建无命令行界面的窗口化应用程序，.pyx则支持Cython语言，官方对战存档源码结合Python与C语言优势，提高计算密集任务性能。
tushare/米筐/akshare 以pandas为工具的金融量化分析入门级教程（附python源码）
安装平台是一个相对简单的过程，因为tushare、米筐和akshare这些平台不需要使用pip install来安装（米筐除外，但不是必需操作）。首先，需要注册账户，尤其是对于学生群体，按照流程申请免费试用资格和一定积分。然后，打开编译器，比如使用anaconda的jupyter。
基本操作中，导入tushare和米筐时，通常使用ts和rq作为别名，这会影响到之后代码的缩写。例如，使用tushare获取数据的方法可以是这样的：
df = pro.monthly(ts_code='.SZ', start_date='', end_date='', fields='ts_code,trade_date,open,high,low,close,vol,amount')
这里，ts_code是要分析的股票代码，start_date和end_date是查询的开始和结束日期，fields参数指定需要获取的数据。tushare和米筐对数据查询有详细的说明和解释。
数据处理是初学者需要重点关注的部分。使用pandas进行数据的保存和处理，是这篇文章的主要内容。推荐查找pandas的详细教程，可以参考官方英文教程或中文翻译版教程，这些教程提供了丰富的学习资源。
在处理数据时，S922源码可以使用pandas进行各种操作，如数据存储、读取、筛选、排序和数据合并。例如，存储数据到csv文件的代码为：
df.to_csv("名字.csv",encoding='utf_8_sig')
从csv文件读取数据的代码为：
pd.read_csv("名字.csv")
在数据处理中，可以筛选特定条件下的数据，如选择大于岁的人的代码为：
above_ = df[df["Age"] > ]
同时，可以对数据进行排序、筛选、重命名、删除列或创建新列等操作。合并数据时，可以使用`pd.concat`或`pd.merge`函数，根据数据的结构和需要合并的特定标识符来实现。
这篇文章的目的是通过提供pandas数据处理的典型案例，帮助读者更好地理解和使用tushare平台。对于在校学生来说，tushare提供的免费试用和积分系统是宝贵的资源。在使用过程中遇到问题，可以在评论区留言或分享项目难题，以便进一步讨论和提供解决方案。
再次感谢tushare对大学生的支持和提供的资源。如果觉得文章内容对您有帮助，欢迎点赞以示支持。让我们在金融量化分析的道路上共同成长。
Jupyter操作指南
Jupyter操作指南
在Windows环境中，启动和停止Jupyter Notebook的步骤如下：首先，通过Win + R打开命令提示符，iOS应用网站源码使用cd切换到工作目录，然后输入命令“jupyter notebook”启动服务。
启动后，Jupyter Notebook会在默认浏览器中打开，显示当前工作目录的文件。停止服务时，可以通过命令提示符中的Control+C操作，确认对话框可选择双击跳过。
常用快捷键包括模式切换（命令模式下按Enter切换到编辑模式，编辑模式下按Esc回至命令模式）和各种功能操作（如代码格式转换、代码运行、单元格管理等），详情见2.1和2.2节。 绘图方面，确保图形输出正常，应在代码单元格开头输入“%matplotlib inline”。对于加载网站源代码、本地Python文件和直接运行代码，有不同的命令和注意事项，见3至5节。 Jupyter Notebook还提供了丰富的魔术命令，如行魔术和单元格魔术，它们分别用于运行Python脚本、加载文件、测量执行时间、捕获输出等，具体可查看6节的详细内容。 最后，本文由CSDN博主「githubcurry」原创，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，源码转换为移码如需引用，请附上原文链接和版权声明。Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
在探索深度学习领域，使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中，Python以其丰富的库资源和简单易用的特性，成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时，也期待读者的反馈，以持续改进内容。
为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境，首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站，以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例，进行环境搭建。
在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，选择Python3.版本。接着，安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。
为了在Jupyter Notebook中利用该环境，需要安装ipykernel，并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook，通过命令确保内核安装成功。
对于ConvLSTM核心源码的解读，重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例，构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如，输入数据维度为（None，，，1），输出数据维度为（None，None，，，）。通过返回序列设置，可以控制模型输出的形态，是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。
在模型改造中，将彩色图像预测作为目标，需要调整模型的最后层参数，如将`return_sequence`参数更改为`False`，同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外，选择合适的损失函数（如MAE）、优化器（如Adam）以及设置Metrics（如MAE）以便在训练过程中监控模型性能。
通过上述步骤，不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境，还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导，并期待在后续过程中持续改进和完善。
Cern ROOT 在jupyter里的使用
Cern ROOT 在 Jupyter 环境下的使用教程 对于那些主要在浏览器中依赖ROOT功能的用户，但希望通过升级技能来提高效率的朋友，本文将分享我在尝试将ROOT与Jupyter集成以及在VSCode中实现代码补全过程中的经验。 首先，我们需要解决的问题包括：在Jupyter中使用ROOT以及在VSCode中实现代码自动补全。以下是具体步骤：安装VSCode并安装微软出品的Python插件，自动启用notebook和Jupyter功能。
对ROOT源代码进行编译，通常推荐使用方法是进入build目录，通过ccmake ../source，配置安装位置，生成并安装，设置环境变量。虽然编译过程中会自动打开PyROOT，但这不影响我们在Jupyter中使用C++编写ROOT代码。
开始尝试在浏览器的Jupyter notebook中使用ROOT，通过命令行启动root --notebook，但可能会遇到运行问题，这时需要安装metakernel包。安装后，你可以在浏览器中成功执行ROOT C++代码。
然而，浏览器中的代码补全功能有限，为了更全面的代码支持，转向VSCode。打开VSCode，创建新的Jupyter notebook，此时可以导入PyROOT，进一步切换到ROOT C++。
在VSCode中，将Jupyter notebook的环境设置为支持ROOT C++，并享受代码补全功能的便利。
经过这些步骤，你将成功解决在Jupyter中使用ROOT并实现代码补全的问题。Python数据分析起步: Anaconda安装和Jupyter环境使用！
强大的多维度数组与矩阵计算库
IPython 提供了丰富的交互功能，包括变量自动补全、自动缩进及支持 bash shell 命令。它基于 BSD 开源协议。
IPython 是交互式计算架构的核心，包含 Conda、Python 及大量常用工具包，如 numpy、pandas，是数据分析和机器学习的首选库。
Anaconda 包含 Jupyter Notebook 和 IPython，为编写代码提供便利。
Anaconda 特点：丰富的库集成、强大的环境管理、高效的数据分析工具。
安装 Anaconda：访问官网，下载最新版。安装过程包括运行 Anaconda Prompt，输入 cd Desktop 和 jupyter notebook 命令启动 Jupyter Notebook。
Jupyter Notebook 支持多种编程语言，提供实时代码、图像、公式的展示，适用于数据清理、统计建模、机器学习等。
Jupyter Notebook 支持两种键盘模式：命令模式和编辑模式，通过 Esc 和 Enter 键切换。提供快捷键帮助，如 tab 补全和 shift + tab 查看参数说明。
使用 IPython 帮助文档：通过 help() 或 ? 查看函数文档，使用 ? 显示源代码。tab 键可补全包名、模块名、函数名和变量名。
IPython 魔法命令：执行外部文件、计时功能、Linux/Windows 命令，如 %run、%time、%timeit 和 ! 命令。
魔法命令应用：执行外部文件时可使用 %run，%time 和 %timeit 查看运行时间，执行系统命令使用 ! 命令。
jupyternotebook里面怎么运行c语言?
在远程服务器上运行 Jupyter Notebook 的步骤如下：
首先，将服务器的 IP 地址添加到浏览器网址中，之后将显示本地浏览器中的代码，并能够实时调用服务器资源进行运行。
C++ 是一种编译型语言，因此源代码需要经过编译和链接生成二进制文件才能执行。Cling 是一个基于 Clang 和 LLVM 编译器的交互式 C++ 解释器，支持快速应用开发，并能提供良好的编译诊断提示。Cling 可以直接集成到 JupyterLab 中进行使用。
为了使用 Cling，首先需要下载并编译二进制文件，根据操作系统选择对应的版本。完成下载后，将 Bin 命令添加到环境变量 PATH 中。
接下来，可以通过输入 "ctrl+z" 来退出命令模式，或直接运行 cling 命令进入交互模式。
在 JupyterLab 中集成 Cling，需要先进入 Cling 安装目录，然后运行相关命令进行安装。可以选择安装特定的 Kernel，例如 cpp，以进行测试。
完成以上步骤后，你便可以在 JupyterLab 中使用 Cling 进行 C++ 代码的运行和开发了。
