%09.99f是什么意思?
时间: 2023-11-09 14:09:25 浏览: 42
%09.99f是Python中的格式化字符串,它表示输出一个浮点数,并使用指定的格式进行格式化。具体来说,'0'表示如果数字前面有空位,则用空格填充;'9.99'表示小数点后保留三位小数。所以,'%09.99f'的意思是输出一个浮点数,并使用指定的格式进行格式化,小数点后保留三位小数,如果数字前面有空位则用空格填充。
相关问题
用PYTHON编写自1971年7月开始,道琼斯工业股票平均价格指数每周收盘价如表所示(行数据)。 890.19 901.8 888.51 887.78 858.43 850.61 856.02 880.91 908.15 912.75 911 908.22 889.31 893.98 893.91 874.85 852.37 839 840.39 812.94 810.67 816.55 859.59 856.75 873.8 881.17 890.2 910.37 906.68 907.44 906.38 906.68 917.59 917.52 22.79 942.43 939.87 942.88 942.28 940.7 962.6 967.72 963.8 954.17 941.23 941.83 961.54 971.25 961.39 934.45 945.06 944.69 929.03 938.06 922.26 920.45 926.7 951.76 964.18 965.83 959.36 970.05 961.24 947.23 943.03 953.27 945.36 930.46 942.81 946.42 984.12 995.26 1005.57 1025.21 1023.43 1033.19 1027.24 1004.21 1020.02 1047.49 1039.36 1026.19 1003.54 980.81 979.46 979.23 959.89 961.32 972.23 963.05 922.71 951.01 931.07 959.36 963.2 922.19 953.87 927.89 895.17 930.84 893.96 920 888.55 879.82 891.71 870.11 885.99 910.9 936.71 908.87 852.38 871.84 863.49 887.57 898.63 886.36 927.9 947.1 971.25 978.63 963.73 987.06 935.28 908.42 891.33 854 822.25 838.05 815.65 818.73 848.02 880.23 841.48 855.47 859.39 843.94 820.4 820.32 855.99 851.92 878.05 887.83 878.13 846.68 847.54 844.81 859.9 834.64 845.9 850.44 818.84 816.65 802.17 853.72 843.09 815.39 802.41 791.77 787.23 787.94 784.57 752.58(1)检验该序列的平稳性。 (2)对该序列拟合适当的ARIMA模型提取水平信息。 (3)考察该序列是否具有条件异方差属性。如果有条件异方差属性,则拟合适当的条件异方差模型。 (4)使用拟合模型预测该序列未来4周的收盘价及收盘价的95%的置信区间。
好的,以下是代码实现的步骤:
步骤1:导入必要的库
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
from arch import arch_model
```
步骤2:读取数据并进行预处理
```python
data = [890.19, 901.8, 888.51, 887.78, 858.43, 850.61, 856.02, 880.91, 908.15, 912.75, 911, 908.22, 889.31, 893.98, 893.91, 874.85, 852.37, 839, 840.39, 812.94, 810.67, 816.55, 859.59, 856.75, 873.8, 881.17, 890.2, 910.37, 906.68, 907.44, 906.38, 906.68, 917.59, 917.52, 22.79, 942.43, 939.87, 942.88, 942.28, 940.7, 962.6, 967.72, 963.8, 954.17, 941.23, 941.83, 961.54, 971.25, 961.39, 934.45, 945.06, 944.69, 929.03, 938.06, 922.26, 920.45, 926.7, 951.76, 964.18, 965.83, 959.36, 970.05, 961.24, 947.23, 943.03, 953.27, 945.36, 930.46, 942.81, 946.42, 984.12, 995.26, 1005.57, 1025.21, 1023.43, 1033.19, 1027.24, 1004.21, 1020.02, 1047.49, 1039.36, 1026.19, 1003.54, 980.81, 979.46, 979.23, 959.89, 961.32, 972.23, 963.05, 922.71, 951.01, 931.07, 959.36, 963.2, 922.19, 953.87, 927.89, 895.17, 930.84, 893.96, 920, 888.55, 879.82, 891.71, 870.11, 885.99, 910.9, 936.71, 908.87, 852.38, 871.84, 863.49, 887.57, 898.63, 886.36, 927.9, 947.1, 971.25, 978.63, 963.73, 987.06, 935.28, 908.42, 891.33, 854, 822.25, 838.05, 815.65, 818.73, 848.02, 880.23, 841.48, 855.47, 859.39, 843.94, 820.4, 820.32, 855.99, 851.92, 878.05, 887.83, 878.13, 846.68, 847.54, 844.81, 859.9, 834.64, 845.9, 850.44, 818.84, 816.65, 802.17, 853.72, 843.09, 815.39, 802.41, 791.77, 787.23, 787.94, 784.57, 752.58]
df = pd.DataFrame({'Close': data})
```
步骤3:检验平稳性
使用ADF单位根检验来检验该序列的平稳性。若p值小于0.05,则拒绝原假设,认为序列是平稳的。
```python
result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['Close'])
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
```
步骤4:确定模型阶数
使用ACF和PACF图来确定ARIMA模型的阶数。
```python
fig, ax = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 8))
plot_acf(df, lags=30, ax=ax[0])
plot_pacf(df, lags=30, ax=ax[1])
plt.show()
```
步骤5:拟合ARIMA模型
根据确定的阶数,拟合ARIMA模型。
```python
model = ARIMA(df, order=(1, 1, 1)).fit()
print(model.summary())
```
步骤6:检验条件异方差
使用LB检验来检验该序列是否具有条件异方差属性。若p值小于0.05,则认为该序列具有条件异方差属性。
```python
lbvalue, pvalue = acorr_ljungbox(model.resid, lags=[10])
print('p-value: ', pvalue)
```
步骤7:拟合ARCH模型
若序列具有条件异方差属性,则使用ARCH模型进行拟合。
```python
model = arch_model(df, vol='GARCH', p=1, q=1, dist='Normal')
fit_model = model.fit(disp='off')
print(fit_model.summary())
```
步骤8:预测未来四周收盘价
使用拟合好的模型来预测未来四周的收盘价,并计算95%的置信区间。
```python
forecast = fit_model.forecast(horizon=4)
print(forecast.mean[-1])
print(forecast.residual_variance[-1])
print(forecast.variance[-1])
print(forecast.conf_int())
```
以上就是实现该问题的代码步骤,需要注意的是,具体的模型阶数、ARCH模型的参数等需要根据实际数据情况来确定。
#include<iostream> #include<stdio.h> float sun(); int main() { float first,second; first=123.23; second=99.09; printf ("%f",sum (first,second)) ; } float sum (a,b) float a,b; { return a+b; }
这段代码有一个问题,就是函数声明和函数定义的参数类型不一致。在函数定义中,参数应该写成 `float a, float b`。修改后的代码如下:
```
#include<iostream>
#include<stdio.h>
float sum(float, float);
int main() {
float first, second;
first = 123.23;
second = 99.09;
printf("%f", sum(first, second));
}
float sum(float a, float b) {
return a + b;
}
```
修改后的代码可以正确地计算并输出两个数的和。