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用于文章《Python量化投资——投资结果的评价，阿尔法alpha、贝塔beta、夏普率sharp、波动率volatility的计算和可视化》的实例讲解。 一个CSV文件，包含一个量化轮动交易策略在过去十年里模拟交易结果，其格式为一张数据表，包含每一个交易日结束时当天持有的两种资产（沪深300指数或创业板指数）的数量，持有的现金数量，持有资产和现金的总价、以及作为比较基准的沪深300指数的当天收盘价。 下载本文件并参考上述文章，可以了解如何对交易的结果进行全面的评价，并最终生成一张专业的投资结果评价可视化图表。

代码都能直接用，可以改成自己需要的，应付一下老师的作业没有问题，代码浅显易懂，如果足迹三需要修改可视化结果，可以参考压缩包里面的"作业三说明.txt"。 更改数据集后，直接运行代码，即可让运行结果变成你需要的样子。 注意还可以更改颜色，更美观一点。

11种数据降维与显示方法，非常实用

内容概要：基于2008年12月份至2017年6月份的数据集，分别训练了随机森林模型和逻辑回归模型。根据今日的气象信息训练分类模型，根据该模型预测澳大利亚第二天的降雨。 该数据集包含来自许多澳大利亚气象站的大约10年的每日天气观测以及天气预报，“RainTomorrow”是要预测的目标变量，这意味着：第二天下雨了，如果当天的降雨量>=1mm，则此列为“是”。气象信息包括日期，城市，最低温度,最高温度,降雨量,蒸发量，阳光（一天中阳光明媚的小时数），一天中最强阵风、9am、3pm的风向和风速，一天中9am、3pm的湿度、气压、云层(云层遮盖的天空比例)、温度、当日是否下雨。 该数据集的主要任务目标是根据今日的气象信息训练分类模型，根据该模型预测澳大利亚第二天的降雨。数据总量为142194行，24列。 目标：1. 基于澳大利亚气象数据集探索数据特征信息；2. 基于澳大利亚气象数据集处理数据特征内容；3. 观察特征中具体的值，可视化分析对预测问题的影响；4. 拆分数据集建模与模型评估；

使用该文档可以部署一个高可用的kubernetes集群，并且实现高可用，搭配可视化界面以及监控的部署

Musicus-（第2学期编程项目的Y1入门） 交互式音乐可视化器。 它允许用户通过播放各种声音并更改显示的视觉效果来创作音乐。 怎么玩 使用鼠标在左上角选择要播放的歌曲（一次只能播放1首/再次单击以停止播放） 单击并拖动鼠标以绘制一条雨痕，可用于触发屏幕中央的两个方形框。 （将鼠标置于方块上方，然后单击并向上拖动鼠标*） 使用箭头键播放沿水平轴移动的节拍 使用空格键在屏幕之间切换（屏幕一显示声音的幅度，屏幕二显示随机生成的星，它们对声音的幅度做出响应） （*注意停止触发播放声音不止一次。也请不要在广场上下雨的轨迹上发送垃圾声音以再次播放声音） 尽情享受吧！ :) 评分标准 在这里，我基于标记方案创建了一个清单。 我已经勾选了我认为已经完成的部分。 （不包括奖金标记标准）。 我的第二学期目标如下（WIP等级= 7.6 / 10）： 尝试将嵌套的For Loops和2D数组合

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在数据集women的基础上，以身高为自变量，而体重为因变量进行线性回归分析

VNC（Virtual Network Computing），为一种使用RFB协议的显示屏画面分享及远程操作软件。此软件借由网上，可发送键盘与鼠标的动作及即时的显示屏画面。 VNC与操作系统无关，因此可跨平台使用，例如可用Windows连线到某Linux的计算机，反之亦同。甚至在没有安装客户端程序的计算机中，只要有支持JAVA的浏览器，也可使用。