def vectorize_documents(documents): vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(documents) return X.toarray() # 训练朴素贝叶斯分类器 def train_classifier(X, y): clf = MultinomialNB() clf.fit(X, y) return clf # 对文档进行分类 def classify_document(document, classifiers): vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform([document]) X = X.toarray() results = [] for i in range(len(classifiers)): clf = classifiers[i] result = clf.predict(X) results.append(result[0]) return results

时间: 2023-06-20 08:04:57 浏览: 72
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FFT.zip_fft_fft python_python FFT程序_python fft

这是一个使用朴素贝叶斯分类器进行文本分类的代码实现。它的主要步骤包括: 1. 使用 CountVectorizer 对文档进行向量化,将文本转换成数字矩阵。 2. 使用 MultinomialNB 训练朴素贝叶斯分类器,将文档向量和标签作为输入,得到一个分类器。 3. 对待分类的文档进行向量化,将其转换成数字矩阵。 4. 对于每个分类器,使用 predict 方法根据输入的文档向量预测其类别。 5. 将每个分类器的预测结果存储在一个列表中,返回结果列表。 需要注意的是,这个实现中只使用了一个文档进行分类,如果要对多个文档进行分类,则需要将第三步和第四步放到一个循环中,对每个文档进行分类。
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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() We first vectorize the image (28*28) into a vector (784) train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]train_data.shape[2]) # 60000784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]test_data.shape[2]) # 10000784 We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1-> train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(128, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(64, activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history对于该模型,使用不同数量的训练数据(5000,10000,15000,…,60000,公差=5000的等差数列),绘制训练集和测试集准确率(纵轴)关于训练数据大小(横轴)的曲线

请优化下面的代码使其能够通过输入一组行权价来绘制波动率微笑曲线 import numpy as np from scipy.stats import norm from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt def bs_option_price(S, K, r, q, sigma, T, option_type): d1 = (np.log(S/K) + (r - q + sigma**2/2) * T) / (sigma * np.sqrt(T)) d2 = d1 - sigma * np.sqrt(T) if option_type == 'call': Nd1 = norm.cdf(d1) Nd2 = norm.cdf(d2) option_price = S * np.exp(-q * T) * Nd1 - K * np.exp(-r * T) * Nd2 elif option_type == 'put': Nd1 = norm.cdf(-d1) Nd2 = norm.cdf(-d2) option_price = K * np.exp(-r * T) * (1 - Nd2) - S * np.exp(-q * T) * (1 - Nd1) else: raise ValueError('Invalid option type') return option_price def implied_volatility(S, K, r, q, T, option_price, option_type): obj_fun = lambda sigma: (bs_option_price(S, K, r, q, sigma, T, option_type) - option_price)**2 res = minimize(obj_fun, x0=0.2) return res.x[0] def smile_curve(S, r, q, T, option_type, strike_range, option_prices): vols = [] for K, option_price in zip(strike_range, option_prices): vol = implied_volatility(S, K, r, q, T, option_price, option_type) vols.append(vol) plt.plot(strike_range, vols) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title(f'{option_type.capitalize()} Implied Volatility Smile') plt.show() S = 100 r = 0.05 q = 0.02 T = 0.25 option_type = 'call' strike_range = np.linspace(80, 120, 41) option_prices = [13.05, 10.40, 7.93, 5.75, 4.00, 2.66, 1.68, 1.02, 0.58, 0.31, 0.15, 0.07, 0.03, 0.01, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.01, 0.03, 0.07, 0.14, 0.25, 0.42, 0.67, 1.00, 1.44, 2.02, 2.74, 3.60, 4.60, 5.73, 7.00, 8.39, 9.92, 11.57, 13.34, 15.24] smile_curve(S, r, q, T, option_type, strike_range, option_prices)

def signal_john(df, para=[20, 0.05, 20], proportion=1): para_ = para[0] df['median'] = df['close'].rolling(para_, min_periods=1).mean() df['bias'] = df['close'] / df['median'] - 1 bias_pct = float(para[1]) wr_pct = para[2] df['TYP'] = (df['high'] + df['low'] + df['close']) / 3 df['H'] = np.where(df['high'] - df['TYP'].shift(1) > 0, df['high'] - df['TYP'].shift(1), 0) df['L'] = np.where(df['TYP'].shift(1) - df['low'] > 0, df['TYP'].shift(1) - df['low'], 0) df['max_high'] = df['high'].rolling(wr_pct, min_periods=1).max() df['min_low'] = df['low'].rolling(wr_pct, min_periods=1).min() df['Wr_%s' % str(wr_pct)] = (df['max_high'] - df['close']) / (df['max_high'] - df['min_low']) * 100 # 计算均线 df['Cr_%s' % (para_)] = df['H'].rolling(para_).sum() / df['L'].rolling(para_, min_periods=1).sum() * 100 # ======= 找出做多信号 CR 上穿 200 condition1 = df['Cr_%s' % str(para_)] > 200 # 均线大于0 # condition2 = df['Cr_%s' % str(params)].shift(1) <= 200 # 上一周期的均线小于等于0 condition2 = df['Cr_%s' % str(para_)].shift() <= 200 condition3 = df['Wr_%s' % str(wr_pct)] < 20 df.loc[condition1 & condition2 & condition3, 'signal_long'] = 1 # 1代表做多 condition1 = df['Cr_%s' % str(para_)] < 50 # 均线大于0 # condition2 = df['Cr_%s' % str(params)].shift(1) <= 200 # 上一周期的均线小于等于0 condition2 = df['Cr_%s' % str(para_)].shift() >= 50 condition3 = df['Wr_%s' % str(wr_pct)] < 80 df.loc[condition1 & condition2 & condition3, 'signal_short'] = -1 # 1代表做多 # 合并做多做空信号,去除重复信号 df['signal'] = df[['signal_long', 'signal_short']].sum(axis=1, min_count=1, skipna=True) # 若你的pandas版本是最新的,请使用本行代码代替上面一行 temp = df[df['signal'].notnull()][['signal']] temp = temp[temp['signal'] != temp['signal'].shift(1)] df['signal'] = temp['signal'] # ===根据bias,修改开仓时间 df['temp'] = df['signal'] # 将原始信号做多时,当bias大于阀值,设置为空 condition1 = (df['signal'] == 1) condition2 = (df['bias'] > bias_pct) df.loc[condition1 & condition2, 'temp'] = None # 将原始信号做空时,当bias大于阀值,设置为空 condition1 = (df['signal'] == -1) condition2 = (df['bias'] < -1 * bias_pct) df.loc[condition1 & condition2, 'temp'] = None # 使用之前的信号补全原始信号 df['temp'].fillna(method='ffill', inplace=True) df['signal'] = df['temp'] # ===考察是否需要止盈止损 df = process_stop_loss_close(df, proportion) return df #### 3.2、参数生成代码 def generate_fibonacci_sequence(start, end): """ 生成斐波那契数列 :param start: 数列起始值 :param end: 数列结束值 :return: 从起始值到结束值的斐波那契数列 """ seq = [start, start + 1] while seq[-1] <= end: seq.append(seq[-1] + seq[-2]) return seq[:-1] 优化以上代码

详细解释以下这一大段代码: % 构建圆锥面方程 [x,y,z]=cylinder(-5:0.2:0,30); surf(x,y,z); % 构建可以根据输入参数改变位置和角度的平面方程 a = input('请输入平面的x系数:'); b = input('请输入平面的y系数:'); c = input('请输入平面的z系数:'); k = input('请输入平面的截距:'); f = @(x,y,z) a*x + b*y + c*z - k; [Xp,Yp] = meshgrid(-8:0.1:8,-8:0.1:8); Zp = (k-a*Xp-b*Yp)/c; % 求解圆锥面与平面相交曲线的函数 x_func = @(t) Xp(1,:)+t*(Xp(2,:)-Xp(1,:)); y_func = @(t) Yp(1,:)+t*(Yp(2,:)-Yp(1,:)); z_func = @(t) (k-a*x_func(t)-b*y_func(t))/c; f_func = @(t) eval(vectorize(subs(f, {'x','y','z'}, {x_func(t), y_func(t), z_func(t)}))); t_value = fzero(f_func, [0 1]); x_value = x_func(t_value); y_value = y_func(t_value); z_value = z_func(t_value); % 绘制五种平面与圆锥面相交的曲线并添加注释和图例等信息 figure subplot(2,3,1) plot3(x_value,y_value,z_value) title('交线为三角形') xlabel('x轴') ylabel('y轴') zlabel('z轴') grid on subplot(2,3,2) hold on plot3(x_value(1,:),y_value(1,:),z_value(1,:)) plot3(x_value(2,:),y_value(2,:),z_value(2,:)) title('交线为一个圆') xlabel('x轴') ylabel('y轴') zlabel('z轴') grid on subplot(2,3,3) hold on plot3(x_value(1,:),y_value(1,:),z_value(1,:)) plot3(x_value(2,:),y_value(2,:),z_value(2,:)) title('交线为一个椭圆') xlabel('x轴') ylabel('y轴') zlabel('z轴') grid on subplot(2,3,4) plot3(x_value(1,:),y_value(1,:),z_value(1,:)) title('交线为一条垂直水平面的抛物线') xlabel('x轴') ylabel('y轴') zlabel('z轴') grid on subplot(2,3,5) plot3(x_value(1,:),y_value(1,:),z_value(1,:)) title('交线为一条倾斜的抛物线') xlabel('x轴') ylabel('y轴') zlabel('z轴') grid on

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