if account ~= old_account then的功能

时间: 2024-04-17 10:25:47 浏览: 29
`if account ~= old_account then` 是一个条件语句,用于判断变量 `account` 是否不等于变量 `old_account`。如果条件成立(即 `account` 不等于 `old_account`),则执行条件语句块内的代码;如果条件不成立,则跳过条件语句块,继续执行后续的代码。 下面是一个简单示例来说明 `if account ~= old_account then` 语句的功能: ```lua local account = "new_account" local old_account = "old_account" if account ~= old_account then print("Account has changed.") -- 在这里可以执行相关的操作 else print("Account has not changed.") -- 在这里可以执行其他操作 end ``` 在上述示例中,如果变量 `account` 的值不等于变量 `old_account` 的值,则会打印 "Account has changed."。您可以在条件语句块中执行与账户变更相关的操作。如果 `account` 等于 `old_account`,则会打印 "Account has not changed.",您可以在这个分支中执行其他操作。 请根据您的具体需求,在 `if account ~= old_account then` 条件语句块内编写适当的代码来实现您想要的功能。 希望这个解释对您有所帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

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def make_withdraw(balance, password): attempts = [] def withdraw(amount, pwd): nonlocal balance nonlocal password nonlocal attempts if len(attempts) >= 3: return "Your account is locked. Attempts: " + str(attempts) if pwd != password: attempts.append(pwd) return "Incorrect password" if amount > balance: return "Insufficient funds" balance = balance - amount return balance return withdrawdef make_joint(withdraw, old_password, new_password): attempts = [] result = withdraw(0, old_password) if result == "Incorrect password": return result def joint(amount, pwd): nonlocal attempts if len(attempts) >= 3: return "Your account is locked. Attempts: " + str(attempts) if pwd == old_password or pwd == new_password: return withdraw(amount, old_password) else: attempts.append(pwd) return withdraw(amount, pwd) return joint对此函数输入和输出如下>>> w = make_withdraw(100, 'hax0r') >>> w(25, 'hax0r') 75 >>> make_joint(w, 'my', 'secret') 'Incorrect password' >>> j = make_joint(w, 'hax0r', 'secret') >>> w(25, 'secret') 'Incorrect password' >>> j(25, 'secret') 50 >>> j(25, 'hax0r') 25 >>> j(100, 'secret') 'Insufficient funds' >>> j2 = make_joint(j, 'secret', 'code') >>> j2(5, 'code') 20 >>> j2(5, 'secret') 15 >>> j2(5, 'hax0r') 10 >>> j2(25, 'password') 'Incorrect password' >>> j2(5, 'secret') "Your account is locked. Attempts: ['my', 'secret', 'password']" >>> j(5, 'secret') "Your account is locked. Attempts: ['my', 'secret', 'password']" >>> w(5, 'hax0r') "Your account is locked. Attempts: ['my', 'secret', 'password']" >>> make_joint(w, 'hax0r', 'hello') "Your account is locked. Attempts: ['my', 'secret', 'password']"请修改

param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么?tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票?

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