给出同时设置的完整代码

如果你想在Python的matplotlib库中同时设置中英文字体，可以参考以下完整的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

# 设置全局默认字体为中文字体（这里假设已安装SimHei.ttf文件）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决负号显示的问题

# 设置英文字体
plt.rcParams['font.family'] = 'Arial'

# 创建一个简单的图表
fig, ax = plt.subplots()

# 使用自定义字体设置中文标签
title_font = FontProperties(fname='simhei.ttf')
ax.set_title('这是一张带有中文标题的图', fontproperties=title_font)

# 使用英文字体设置英文标签
ax.set_xlabel('This is an X-axis with English label', fontsize=12)

# 显示图形
plt.show()

相关问题

需要使用python代码实现底层逻辑，请给出完整代码

当然，但是你需要先说明你要实现哪种底层逻辑，例如网络请求、文件操作、数据库操作等。比如，如果你想要实现一个基础的HTTP GET请求，可以使用Python的requests库，下面是示例代码：

import requests

def send_get_request(url):
    try:
        # 发送GET请求
        response = requests.get(url, timeout=5)  # 超时设置为5秒
        response.raise_for_status()  # 如果状态码不是200，抛出异常
        return response.json()  # 返回JSON格式的响应内容
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求失败: {e}")
        return None

# 使用函数
url_to_fetch = "https://api.example.com/data"
result = send_get_request(url_to_fetch)
if result is not None:
    print("请求成功:")
    print(result)
else:
    print("无法获取数据")

如果你有特定的需求，请详细描述以便提供相应的代码实现。同时，记得检查网络连接，因为上述代码依赖于外部服务器的响应。

写出股票强化学习完整示例代码

以下是一个示例代码，展示了如何使用强化学习算法（这里使用了简单的 Q-learning 算法）来进行股票交易，并绘制买卖点的图表：

import pandas as pd
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取股票历史数据
df = pd.read_csv('600000.csv')

# 定义强化学习算法的参数
epsilon = 0.1  # 探索率
alpha = 0.2  # 学习率
gamma = 0.9  # 折扣因子

# 定义 Q 表格
num_states = 100  # 状态空间大小（假设有100个状态）
num_actions = 2  # 动作空间大小（0表示卖出，1表示买入）
q_table = np.zeros((num_states, num_actions))

# 将股票价格离散化为状态值
prices = df['Close'].values
price_max = np.max(prices)
price_min = np.min(prices)
price_range = price_max - price_min
state_values = ((prices - price_min) / price_range * (num_states - 1)).astype(int)

# Q-learning 算法训练过程
rewards = []
for episode in range(1000):  # 设置训练的轮数
    state = 0  # 初始状态
    total_reward = 0

    for step in range(len(state_values) - 1):
        # 根据 epsilon-greedy 策略选择动作
        if random.uniform(0, 1) < epsilon:
            action = random.randint(0, num_actions - 1)
        else:
            action = np.argmax(q_table[state])

        # 执行动作并观察下一个状态和奖励
        next_state = state + 1
        reward = state_values[next_state] - state_values[state]

        # 更新 Q 表格
        q_table[state][action] += alpha * (reward + gamma * np.max(q_table[next_state]) - q_table[state][action])

        total_reward += reward
        state = next_state

    rewards.append(total_reward)

# 绘制训练过程中的累积奖励变化图
plt.plot(rewards)
plt.xlabel('Episode')
plt.ylabel('Total Reward')
plt.title('Training Process')
plt.show()

# 应用训练好的 Q 表格并绘制买卖点图表
actions = np.argmax(q_table, axis=1)

# 绘制股票价格图表
plt.plot(prices, label='Price')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Stock Price')
plt.legend()

# 标注买卖点
buys = [i for i, a in enumerate(actions) if a == 1]
sells = [i for i, a in enumerate(actions) if a == 0]

plt.scatter(buys, prices[buys], marker='^', color='g', label='Buy')
plt.scatter(sells, prices[sells], marker='v', color='r', label='Sell')
plt.legend()

plt.show()

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用时可能需要更复杂的模型和策略。同时，强化学习算法的性能也会受到参数选择、状态表示以及奖励设计等因素的影响。希望这个示例能对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。