解释这段代码:fromLux = getFilteredData(data,fromLuxCam,fromDate,toDate) toLux = getFilteredData(data,toLuxCam,fromDate,toDate)
时间: 2024-06-02 07:08:30 浏览: 35
这段代码是调用了两个函数 `getFilteredData()` 来获取过滤后的数据。其中,`fromLuxCam` 和 `toLuxCam` 是两个参数,表示从哪个相机和到哪个相机获取数据。`fromDate` 和 `toDate` 则是表示获取数据的时间范围,即从哪个时间到哪个时间。
函数的返回值分别被赋值给了 `fromLux` 和 `toLux`,这两个变量应该是用来存储过滤后的数据的。根据函数名字可以猜测,这可能是用来处理光照数据的代码。
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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
这个错误是因为代码的缩进不正确。你需要检查代码的缩进是否正确,确保每个代码块都有正确的缩进。在 Python 中,缩进是非常重要的,因为它定义了代码块的范围。以下是一个修复缩进的示例:
```
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)
```
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,并使用相同的缩进方式,例如空格或制表符。
CallableSchedule:[|CALLSCH| (Notice1:""20130205"" Notice2:""20130205"" FromDate:""20130208"" ToDate:""20130208"" PutCall:""C"" Strike:1.0 )(Notice1:""20140205"" Notice2:""20140205"" FromDate:""20140210"" ToDate:""20140210"" PutCall:""C"" Strike:1.0 )
你可以使用正则表达式函数 REGEXP_SUBSTR 来截取字符串,具体操作如下:
```
SELECT REGEXP_SUBSTR('CallableSchedule:[|CALLSCH| (Notice1:""20130205"" Notice2:""20130205"" FromDate:""20130208"" ToDate:""20130208"" PutCall:""C"" Strike:1.0 )(Notice1:""20140205"" Notice2:""20140205"" FromDate:""20140210"" ToDate:""20140210"" PutCall:""C"" Strike:1.0 )', 'Strike:[^)]+') AS result FROM dual;
```
解析:
1. 使用 REGEXP_SUBSTR 函数获取以 'Strike:' 开头,')' 结尾的子字符串。
2. 在 SELECT 语句中使用 AS 子句将结果命名为 result。
执行以上 SQL 语句,得到的结果为:
```
Strike:1.0
```