dataname = os.listdir(datapath)什么意思

时间: 2024-03-29 16:41:49 浏览: 72
ZIP

用于交易策略的 Python 回测库.zip

`os.listdir(datapath)`是一个Python函数，用于获取指定文件夹中所有文件和文件夹的名称列表，并返回一个列表对象。这里的`datapath`是一个字符串类型的参数，表示文件夹的路径。 例如，如果我们有一个名为`data`的文件夹，其中包含`file1.txt`和`file2.txt`两个文件，那么`os.listdir('data')`将返回一个包含`'file1.txt'`和`'file2.txt'`的列表。 在给定数据文件夹中，使用`os.listdir(datapath)`可以获取该文件夹下所有文件的名称列表。这个列表可以被用于后续的数据读取和处理。在这个例子中，`dataname`将包含`datapath`中所有文件的名称。
阅读全文

相关推荐

docx

C# DateTime日期格式化.docx

SELECT dataname(year, getdate()) AS yearPart; 使用 datepart 函数可以获取日期的指定部分。例如： sql SELECT datepart(year, getdate()) AS yearPart; C# 中的日期和时间格式化非常重要，掌握了...
pdf

Backtrader中文教程入门版.pdf

data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname='AAPL', fromdate=datetime(2017, 1, 1), todate=datetime(2018, 12, 31)) cerebro.adddata(data) # 执行回测 cerebro.run() # 绘图 cerebro.plot() #### ...

if __name__ == '__main__': path_pre = os.path.dirname(os.path.dirname(os.getcwd())) path_ = os.path.dirname(os.getcwd()) path = os.path.dirname(__file__) useTypes = ['txt','txt+formula'] dataname_list = ['data_knowledge_30%F_3','data_knowledge_50%F_7','data_knowledge_70%F_1','data_knowledge_F_9'] model_name_list = ['TextCNN'] #['TextRNN_Att','TextRNN','TextRCNN','TextCNN','FastText','DPCNN','Seq2seq','Transformer'] #['TextRNN_Att'] # classify_type_list =['level2_single'] use_KFold = False # 是否使用交叉验证 fine_tune = False # 三级标签中设计 begin_begin_time = time.time()

接下来定义了一些变量，包括 useTypes、dataname_list、model_name_list、classify_type_list、use_KFold、fine_tune 和 begin_begin_time。这些变量可能是用于配置脚本行为的参数或数据。 最后，...

import backtrader as bt class Backtest(bt.Strategy): def __init__(self): self.signal = self.data.signal def next(self): if self.signal == 1: self.buy() elif self.signal == -1: self.sell() cerebro = bt.Cerebro() data = bt.feeds.PandasData(dataname=data) cerebro.adddata(data) cerebro.addstrategy(Backtest) cerebro.run()报错'Lines_LineSeries_DataSeries_OHLC_OHLCDateTime_Abst' object has no attribute 'signal'

data = bt.feeds.PandasData(dataname=data) cerebro.adddata(data) cerebro.addstrategy(Backtest) cerebro.run() 如果你的数据类型是 Pandas DataFrame，确保你已经正确地将 signal 列设置为了索引列或时间...

s_date = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days = 1165) e_date = datetime.datetime.now() # Create stock Data Feed stock_index = '002938.SZ' df = get_data_ts('b5191bdae4739c5bf7ddbe51788db35352d272d4a7da84ef276b3839', stock_index, s_date, e_date) data = bt.feeds.PandasData(dataname=df,fromdate=s_date,todate=e_date)这一代码显示IndentationError: unexpected indent

data = bt.feeds.PandasData(dataname=df, fromdate=s_date, todate=e_date) 在这个例子中，我将代码块的缩进调整为四个空格。这是 Python 中通常使用的标准缩进。你需要确保所有代码块的缩进都是一致的，并...

dataname='tsla.csv

dataname='tsla.csv'是一个字符串变量，它存储了一个文件名为'tsla.csv'的CSV文件的名称。这个文件可能包含特斯拉（Tesla）公司的相关数据，比如股票价格、交易量等。通过使用这个变量，我们可以在代码中引用这个...

for n in classify_type_list: # 2 分类【二级标签、三级标签】 for m in dataname_list: # 3 数据集 for j in model_name_list: # 6 模型 for useType in useTypes: begin_time = time.time() dataname = m model_name = j classify_type = n dataset = '{}_label2_pre_balance_pre_last'.format(dataname) path_data = 'data/data_{}/'.format(dataname[5:]) parser = argparse.ArgumentParser()

具体来说，它使用了四个循环来遍历 classify_type_list、dataname_list、model_name_list、useTypes 中的元素，并在每次迭代中执行一些操作。 在每次迭代开始时，会记录开始时间（begin_time = time.time...

修改以下代码增加表格分页 let popup = document.createElement('div'); let table = document.createElement('table'); let thead = document.createElement('thead'); let tbody = document.createElement('tbody'); let tableHead = '映射对象id映射对象类型映射对象名称操作'; let tableBody = '' for (let i = 0; i < dom.tableData.length; i++) { const obj = dom.tableData[i] tableBody = tableBody + ''+ obj.dataId +''+ obj.type +''+ obj.dataName +'<button class="info-btn" data-dataid="'+ obj.dataId +'" data-type="'+ obj.type +'" data-dataname="'+ obj.dataName +'">查看</button>' } thead.innerHTML = tableHead; tbody.innerHTML = tableBody; table.appendChild(thead); table.appendChild(tbody); popup.appendChild(table);

"><button class="info-btn" data-dataid="'+ obj.dataId +'" data-type="'+ obj.type +'" data-dataname="'+ obj.dataName +'">查看</button></td></tr>'; } thead.innerHTML = tableHead; tbody.innerHTML = ...

修改以下代码中表格样式，使其样式与elementplus表相同 代码：var popup = document.createElement('div'); var closeBtn = document.createElement('span'); var table = document.createElement('table'); var thead = document.createElement('thead'); var tbody = document.createElement('tbody'); table.style.borderCollapse = 'collapse'; var tableHead = '映射对象id映射对象类型映射对象名称操作'; let tableBody = '' for (let i = 0; i < dom.tableData.length; i++) { const obj = dom.tableData[i] tableBody = tableBody + ''+ obj.dataId +''+ obj.type +''+ obj.dataName +'<button class="info-btn" data-name="张三" data-age="20" data-gender="男">查看</button>' } thead.innerHTML = tableHead; tbody.innerHTML = tableBody;

tableBody = tableBody + '<tr><td class="cell">'+ obj.dataId +'</td><td class="cell">'+ obj.type +'</td><td class="cell">'+ obj.dataName +'</td><td class="cell"><button class="el-button el-button--...

# 回测开始和结束时间 start_date = datetime(2020, 5, 6) end_date = datetime(2023, 4, 28) # 将数据转换为 Backtrader 数据格式 data = bt.feeds.PandasData(dataname=df, datetime='date', open='open', # 开始时间 fromdate=start_date, # 结束时间 todate=end_date, high='high', low='low', close='close', volume='volume')代码怎么写

这段代码是使用 Python 和 ...data = bt.feeds.PandasData(dataname=df, datetime='date', open='open', fromdate=start_date, todate=end_date, high='high', low='low', close='close', volume='volume')

获取股票五年的数据并可以进行回测的代码是# 回测开始和结束时间 start_date = datetime(2020, 5, 6) end_date = datetime(2023, 4, 28) # 将数据转换为 Backtrader 数据格式 data = bt.feeds.PandasData(dataname=df, datetime='date', open='open', # 开始时间 fromdate=start_date, # 结束时间 todate=end_date, high='high', low='low', close='close', volume='volume')

这段代码是使用 Python 的 Backtrader 模块来进行股票回测的代码，其中的 df 是一个 Pandas DataFrame，包含了股票的历史数据。在这段代码中，我们首先定义回测的开始和结束时间，然后将 DataFrame 转换为 ...

this.noticeList.forEach( item => if (row.fileType =item.dataId){console.log(111)console.log( item.dataNamereturn item.dataName; H;

抱歉，这个问题属于编程领域，但您的代码存在语法错误。正确的写法应该是： this.noticeList.forEach(item => { if(row.fileType === item.dataId) { ... console.log(item.dataName); return item.dataName; } });

args.cuda = True if torch.cuda.is_available() else False model_name = args.model_name classify_type = args.classify_type if args.embedding == 'random': embedding = 'random' else: embedding = 'word2vec' if model_name == 'FastText': from utils_fasttext import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs else: from utils import build_dataset, build_iterator, get_time_dif, makedirs path_corpus = 'data/data_{}/'.format(dataname[5:]) # 公共文件 地址 path_output = 'result_{}/'.format(dataname) # 结果输出 logdir = "result_{}/log/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 saved_dict = "result_{}/saved_dict/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useType) # 结果输出 embed_dir = "result_{}/embedding/{}/{}/{}/".format(dataname, classify_type, model_name,useTypes) # 结果输出 makedirs([logdir, saved_dict, embed_dir])

- embed_dir 是嵌入向量文件保存的路径，包括了 dataname、classify_type、model_name 和 useTypes。 最后，通过调用 makedirs() 函数来创建这些路径所对应的文件夹。 这段代码的目的是根据命令行参数...

from datetime import datetime import backtrader as bt # 升级到最新版 import matplotlib.pyplot as plt # 由于 Backtrader 的问题，此处要求 pip install matplotlib==3.2.2 import akshare as ak # 升级到最新版 import pandas as pd plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 利用 AKShare 获取股票的后复权数据，这里只获取前 6 列 stock_hfq_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="601916", adjust="hfq").iloc[:, :6] # 处理字段命名，以符合 Backtrader 的要求 stock_hfq_df.columns = [ 'date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', ] # 把 date 作为日期索引，以符合 Backtrader 的要求 stock_hfq_df.index = pd.to_datetime(stock_hfq_df['date']) 如何画出数据源的K线图,标示（20，50，200）MA线的代码是

data = bt.feeds.PandasData(dataname=stock_hfq_df) # 初始化 Cerebro 对象 cerebro = bt.Cerebro() # 添加数据源 cerebro.adddata(data) # 添加 MA 指标 cerebro.addindicator(bt.indicators.SMA, period=20) ...

dataset=f['/'+dataname[1]]是什么意思

这是一段Python代码，意思是将名为dataname[1]的数据集读取出来并存储到变量"dataset"中。 其中，"f"是一个HDF5文件对象，"/"是HDF5文件系统中的根目录，dataname[1]是一个存储了数据集名称的列表，因此取出的是...

if args.fine_tune: sys.stdout = Logger(logdir + "{}.log".format( dataname + '+' + model_name + '+' + args.classify_type + '+finetune')) else: sys.stdout = Logger( logdir + "{}.log".format(dataname + '+' + model_name + '+' + args.classify_type)) print('###############################################################') print( 'mainSequence:' + model_name + ' ' * 5 + 'dataname:' + dataname + ' ' * 5 + 'useType:'+ useType + ' ' * 5 + 'classify_type:' + classify_type) print('###############################################################') x = import_module('models.' + model_name) # 加载模型 config = x.Config(path_data, path_corpus, path_output, useType, embedding, classify_type) # 模型参数初始化

6. print('mainSequence:' + model_name + ' ' * 5 + 'dataname:' + dataname + ' ' * 5 + 'useType:'+ useType + ' ' * 5 + 'classify_type:' + classify_type)：打印一行包含了模型名称、数据集名称、使用类型和...

data.get(dataname_s).astype('float32')

这行代码中，data是一个数据集对象，dataname_s是数据集中的一个数据集名称。get方法用于获取该数据集名称对应的数据集。astype('float32')则是将该数据集中的数据类型转换为32位浮点型。 在机器学习中，通常需要将...
pptx

教师节主题班会.pptx

教师节主题班会.pptx
pptx

学生网络安全教育主题班会.pptx

学生网络安全教育主题班会.pptx

最新推荐

recommend-type

教师节主题班会.pptx

教师节主题班会.pptx
recommend-type

学生网络安全教育主题班会.pptx

学生网络安全教育主题班会.pptx
recommend-type

世界环境日主题班会.pptx

世界环境日主题班会.pptx
recommend-type

正整数数组验证库：确保值符合正整数规则

资源摘要信息:"validate.io-positive-integer-array是一个JavaScript库，用于验证一个值是否为正整数数组。该库可以通过npm包管理器进行安装，并且提供了在浏览器中使用的方案。" 该知识点主要涉及到以下几个方面： 1. JavaScript库的使用：validate.io-positive-integer-array是一个专门用于验证数据的JavaScript库，这是JavaScript编程中常见的应用场景。在JavaScript中，库是一个封装好的功能集合，可以很方便地在项目中使用。通过使用这些库，开发者可以节省大量的时间，不必从头开始编写相同的代码。 2. npm包管理器：npm是Node.js的包管理器，用于安装和管理项目依赖。validate.io-positive-integer-array可以通过npm命令"npm install validate.io-positive-integer-array"进行安装，非常方便快捷。这是现代JavaScript开发的重要工具，可以帮助开发者管理和维护项目中的依赖。 3. 浏览器端的使用：validate.io-positive-integer-array提供了在浏览器端使用的方案，这意味着开发者可以在前端项目中直接使用这个库。这使得在浏览器端进行数据验证变得更加方便。 4. 验证正整数数组：validate.io-positive-integer-array的主要功能是验证一个值是否为正整数数组。这是一个在数据处理中常见的需求，特别是在表单验证和数据清洗过程中。通过这个库，开发者可以轻松地进行这类验证，提高数据处理的效率和准确性。 5. 使用方法：validate.io-positive-integer-array提供了简单的使用方法。开发者只需要引入库，然后调用isValid函数并传入需要验证的值即可。返回的结果是一个布尔值，表示输入的值是否为正整数数组。这种简单的API设计使得库的使用变得非常容易上手。 6. 特殊情况处理：validate.io-positive-integer-array还考虑了特殊情况的处理，例如空数组。对于空数组，库会返回false，这帮助开发者避免在数据处理过程中出现错误。 总结来说，validate.io-positive-integer-array是一个功能实用、使用方便的JavaScript库，可以大大简化在JavaScript项目中进行正整数数组验证的工作。通过学习和使用这个库，开发者可以更加高效和准确地处理数据验证问题。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【损失函数与随机梯度下降】：探索学习率对损失函数的影响，实现高效模型训练

![【损失函数与随机梯度下降】：探索学习率对损失函数的影响，实现高效模型训练](https://img-blog.csdnimg.cn/20210619170251934.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjc4MDA1,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 损失函数与随机梯度下降基础 在机器学习中，损失函数和随机梯度下降（SGD）是核心概念，它们共同决定着模型的训练过程和效果。本
recommend-type

在ADS软件中，如何选择并优化低噪声放大器的直流工作点以实现最佳性能？

在使用ADS软件进行低噪声放大器设计时，选择和优化直流工作点是至关重要的步骤，它直接关系到放大器的稳定性和性能指标。为了帮助你更有效地进行这一过程，推荐参考《ADS软件设计低噪声放大器：直流工作点选择与仿真技巧》，这将为你提供实用的设计技巧和优化方法。 参考资源链接：[ADS软件设计低噪声放大器：直流工作点选择与仿真技巧](https://wenku.csdn.net/doc/9867xzg0gw?spm=1055.2569.3001.10343) 直流工作点的选择应基于晶体管的直流特性，如I-V曲线，确保工作点处于晶体管的最佳线性区域内。在ADS中，你首先需要建立一个包含晶体管和偏置网络
recommend-type

系统移植工具集：镜像、工具链及其他必备软件包

资源摘要信息:"系统移植文件包通常包含了操作系统的核心映像、编译和开发所需的工具链以及其他辅助工具，这些组件共同作用，使得开发者能够在新的硬件平台上部署和运行操作系统。" 系统移植文件包是软件开发和嵌入式系统设计中的一个重要概念。在进行系统移植时，开发者需要将操作系统从一个硬件平台转移到另一个硬件平台。这个过程不仅需要操作系统的系统镜像，还需要一系列工具来辅助整个移植过程。下面将详细说明标题和描述中提到的知识点。 **系统镜像** 系统镜像是操作系统的核心部分，它包含了操作系统启动、运行所需的所有必要文件和配置。在系统移植的语境中，系统镜像通常是指操作系统安装在特定硬件平台上的完整副本。例如，Linux系统镜像通常包含了内核（kernel）、系统库、应用程序、配置文件等。当进行系统移植时，开发者需要获取到适合目标硬件平台的系统镜像。 **工具链** 工具链是系统移植中的关键部分，它包括了一系列用于编译、链接和构建代码的工具。通常，工具链包括编译器（如GCC）、链接器、库文件和调试器等。在移植过程中，开发者使用工具链将源代码编译成适合新硬件平台的机器代码。例如，如果原平台使用ARM架构，而目标平台使用x86架构，则需要重新编译源代码，生成可以在x86平台上运行的二进制文件。 **其他工具** 除了系统镜像和工具链，系统移植文件包还可能包括其他辅助工具。这些工具可能包括： - 启动加载程序（Bootloader）：负责初始化硬件设备，加载操作系统。 - 驱动程序：使得操作系统能够识别和管理硬件资源，如硬盘、显卡、网络适配器等。 - 配置工具：用于配置操作系统在新硬件上的运行参数。 - 系统测试工具：用于检测和验证移植后的操作系统是否能够正常运行。 **文件包** 文件包通常是指所有这些组件打包在一起的集合。这些文件可能以压缩包的形式存在，方便下载、存储和传输。文件包的名称列表中可能包含如下内容： - 操作系统特定版本的镜像文件。 - 工具链相关的可执行程序、库文件和配置文件。 - 启动加载程序的二进制代码。 - 驱动程序包。 - 配置和部署脚本。 - 文档说明，包括移植指南、版本说明和API文档等。 在进行系统移植时，开发者首先需要下载对应的文件包，解压后按照文档中的指导进行操作。在整个过程中，开发者需要具备一定的硬件知识和软件开发经验，以确保操作系统能够在新的硬件上正确安装和运行。 总结来说，系统移植文件包是将操作系统和相关工具打包在一起，以便于开发者能够在新硬件平台上进行系统部署。了解和掌握这些组件的使用方法和作用是进行系统移植工作的重要基础。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【损失函数与批量梯度下降】：分析批量大小对损失函数影响，优化模型学习路径

![损失函数（Loss Function）](https://img-blog.csdnimg.cn/20190921134848621.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80Mzc3MjUzMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 损失函数与批量梯度下降基础 在机器学习和深度学习领域，损失函数和批量梯度下降是核心概念，它们是模型训练过程中的基石。理解它们的基础概念对于构建