#IMPLIED是什么

时间: 2023-08-13 12:06:39 浏览: 139
#IMPLIED是HTML中属性声明的一种方式。当属性值没有被指定时,可以使用#IMPLIED声明,表示该属性是可选的,并且不需要指定一个默认值。在这种情况下,浏览器将根据上下文和默认规则来确定属性的值。#IMPLIED通常用于DTD(文档类型定义)中,用于定义特定的HTML文档类型中可以使用的属性。
相关问题

xml映射文件中的dtd约束

在 XML 映射文件中,可以使用 DTD(Document Type Definition)来定义 XML 文档的结构。 DTD 是一种 XML 文档类型定义语言,它可以定义 XML 文档中元素的类型、属性和顺序等信息。在 XML 映射文件中使用 DTD 可以确保 XML 文档的结构符合规范,同时也方便解析器对 XML 文档进行验证。 下面是一个简单的 DTD 示例: ```xml <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"> ``` 在这个示例中,<!DOCTYPE> 指令定义了 DTD 的声明。其中,PUBLIC 表示这个 DTD 是公共的,可以被其他文档引用;"-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" 是 DTD 的标识符,用于唯一标识这个 DTD;"http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" 是 DTD 文件的 URL,用于指定 DTD 文件的位置。 在使用 DTD 定义 XML 文档结构时,可以在 XML 文档中引用 DTD 文件,也可以直接在 XML 文档中嵌入 DTD 定义。例如: ```xml <!DOCTYPE mapper [ <!ELEMENT mapper (select|insert|update|delete)*> <!ELEMENT select (include? , parameter*, (if|choose|when)*, trim*, foreach*, bind*, sql, selectKey?, include*, comment*)> <!ELEMENT insert (selectKey?, parameter*, (if|choose|when)*, trim*, foreach*, bind*, values, selectKey?, include*, comment*)> <!ELEMENT update (selectKey?, parameter*, (if|choose|when)*, trim*, foreach*, bind*, set*, selectKey?, include*, comment*)> <!ELEMENT delete (selectKey?, parameter*, (if|choose|when)*, trim*, foreach*, bind*, include*, comment*)> <!ELEMENT sql (#PCDATA)> <!ELEMENT include (#PCDATA)> <!ELEMENT bind (#PCDATA)> <!ELEMENT trim ((#PCDATA) | trim)*> <!ELEMENT set (#PCDATA)> <!ELEMENT values (#PCDATA)> <!ELEMENT foreach ((#PCDATA) | trim)*> <!ELEMENT if (#PCDATA)> <!ELEMENT choose ((when | otherwise)+)> <!ELEMENT when (#PCDATA)> <!ELEMENT otherwise (#PCDATA)> <!ELEMENT selectKey (#PCDATA)> <!ELEMENT parameter (#PCDATA)> <!ATTLIST mapper namespace CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST select id CDATA #REQUIRED parameterType CDATA #IMPLIED resultMap CDATA #IMPLIED fetchSize CDATA #IMPLIED flushCache (true|false) "false" statementType (STATEMENT | PREPARED | CALLABLE) "PREPARED" resultSetType (FORWARD_ONLY | SCROLL_INSENSITIVE | SCROLL_SENSITIVE) "FORWARD_ONLY" timeout CDATA #IMPLIED useCache (true|false) "true" resultOrdered (true|false) "false"> <!ATTLIST insert id CDATA #REQUIRED parameterType CDATA #IMPLIED flushCache (true|false) "false" statementType (STATEMENT | PREPARED | CALLABLE) "PREPARED" timeout CDATA #IMPLIED useGeneratedKeys (false|true) "false" keyProperty CDATA #IMPLIED keyColumn CDATA #IMPLIED selectKey CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST update id CDATA #REQUIRED parameterType CDATA #IMPLIED flushCache (true|false) "false" statementType (STATEMENT | PREPARED | CALLABLE) "PREPARED" timeout CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST delete id CDATA #REQUIRED parameterType CDATA #IMPLIED flushCache (true|false) "false" statementType (STATEMENT | PREPARED | CALLABLE) "PREPARED" timeout CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST sql id CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST include refid CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST bind name CDATA #REQUIRED value CDATA #REQUIRED> <!ATTLIST trim prefix CDATA #IMPLIED suffix CDATA #IMPLIED suffixOverrides CDATA #IMPLIED prefixOverrides CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST set prepend CDATA #IMPLIED suffix CDATA #IMPLIED suffixOverrides CDATA #IMPLIED prefixOverrides CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST values nullValue CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST foreach collection CDATA #REQUIRED item CDATA #IMPLIED index CDATA #IMPLIED open CDATA #IMPLIED close CDATA #IMPLIED separator CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST if test CDATA #REQUIRED> <!ATTLIST when test CDATA #REQUIRED> <!ATTLIST selectKey keyProperty CDATA #IMPLIED resultType CDATA #IMPLIED order CDATA #IMPLIED> <!ATTLIST parameter property CDATA #IMPLIED javaType CDATA #IMPLIED jdbcType CDATA #IMPLIED mode CDATA #IMPLIED resultMap CDATA #IMPLIED numericScale CDATA #IMPLIED typeHandler CDATA #IMPLIED> ]> ``` 在这个示例中,DST 声明了一个名为 mapper 的元素,它包含 0 个或多个 select、insert、update、delete 元素,且这些元素可以以任意顺序出现。同时,还定义了这些元素的属性和属性值,如 select 元素必须包含 id 属性,而 insert 元素可以包含 useGeneratedKeys 和 selectKey 属性等。 通过 DTD,我们可以定义出符合规范的 XML 文档结构,并对 XML 文档进行验证,从而确保数据的正确性和完整性。

Could not find a version that satisfies the requirement implied_volatility (from versions: none)

这个错误提示表明你在安装implied_volatility时没有找到符合要求的版本。可能是因为你的Python版本不兼容或者你没有正确安装相关依赖库。你可以尝试更新pip并重新安装implied_volatility,或者查看implied_volatility的文档以获取更多信息。如果问题仍然存在,你可以尝试在相关论坛或社区中寻求帮助。

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请将下面代码中的两张波动率微笑的图绘制到一张图中# -- coding: utf-8 -- """ Created on Sun May 28 18:08:36 2023 @author: lll """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import brentq from scipy.stats import norm # 定义BS模型计算期权价格的函数 def bs_price(S, K, r, T, sigma, option='call'): d1 = (np.log(S/K) + (r + 0.5sigma**2)T) / (sigmanp.sqrt(T)) d2 = d1 - sigmanp.sqrt(T) if option == 'call': price = Snorm.cdf(d1) - Knp.exp(-rT)norm.cdf(d2) else: price = Knp.exp(-rT)norm.cdf(-d2) - Snorm.cdf(-d1) return price # 定义计算隐含波动率的函数 def implied_vol(S, K, r, T, price, option='call'): def f(sigma): return bs_price(S, K, r, T, sigma, option) - price return brentq(f, 0.001, 10) # 定义计算波动率微笑图形的函数 def smile_vol(S, r, T, vol_list, K_list, option='call'): if len(vol_list) != len(K_list): raise ValueError("Lengths of vol_list and K_list must be equal.") implied_vol_list = [] for K, vol in zip(K_list, vol_list): price = bs_price(S, K, r, T, vol, option) implied_vol_list.append(implied_vol(S, K, r, T, price, option)) plt.plot(K_list, implied_vol_list) plt.xlabel('Strike') plt.ylabel('Implied Volatility') plt.title('Volatility Smile') plt.show() # 示例代码 S = 100 r = 0.05 T = 1 K_list = np.arange(80, 121, 9) vol_call_list = [0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6] vol_put_list = [0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2] smile_vol(S, r, T, vol_call_list, K_list, option='call') smile_vol(S, r, T, vol_put_list, K_list, option='put')

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)

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[23], line 16 13 predicted = model.predict(unknown, verbose=1) 15 # 将预测结果保存到新的 CSV 文件中 ---> 16 result = pd.DataFrame(predicted, columns=['prediction']) 17 result.to_csv('predicted_result.csv', index=False) 18 print("输入的数据为: ") File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\pandas\core\frame.py:757, in DataFrame.__init__(self, data, index, columns, dtype, copy) 746 mgr = dict_to_mgr( 747 # error: Item "ndarray" of "Union[ndarray, Series, Index]" has no 748 # attribute "name" (...) 754 copy=_copy, 755 ) 756 else: --> 757 mgr = ndarray_to_mgr( 758 data, 759 index, 760 columns, 761 dtype=dtype, 762 copy=copy, 763 typ=manager, 764 ) 766 # For data is list-like, or Iterable (will consume into list) 767 elif is_list_like(data): File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\pandas\core\internals\construction.py:337, in ndarray_to_mgr(values, index, columns, dtype, copy, typ) 332 # _prep_ndarraylike ensures that values.ndim == 2 at this point 333 index, columns = _get_axes( 334 values.shape[0], values.shape[1], index=index, columns=columns 335 ) --> 337 _check_values_indices_shape_match(values, index, columns) 339 if typ == "array": 340 if issubclass(values.dtype.type, str): File ~\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\pandas\core\internals\construction.py:408, in _check_values_indices_shape_match(values, index, columns) 406 passed = values.shape 407 implied = (len(index), len(columns)) --> 408 raise ValueError(f"Shape of passed values is {passed}, indices imply {implied}") ValueError: Shape of passed values is (1, 3), indices imply (1, 1)该怎么修改代码

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