redlabel(vb循环改变字体颜色)
专栏
2024-05-06 18:26
394
目录- redlabel,vb循环改变字体颜色?
- vicutu是奢侈品吗?
- johniewalker?
- 牛仔服饰的图案是怎么染上去的?
- 有没有可能通过机器学习预测股价走势?
- LABEL是什么酒?
- 路亚鳡鱼西格碳线哪款好?
redlabel,vb循环改变字体颜色?
可以用定时器来实现
以下代码示例,Label中的字体颜色,有规律地依次变化为红、黄、蓝
模型:窗体form1,定时器Timer1,标签Label1
Private Sub Form_Load()
Timer1.Interval = 500'启动定时器,并将触发间隔设置为0.5s
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
If Label1.ForeColor = vbRed Then'如果Label字体颜色为红色
Label1.ForeColor = vbYellow'则变为黄色
ElseIf Label1.ForeColor = vbYellow Then'如果是黄色
Label1.ForeColor = vbBlue'则变为蓝色
Else
Label1.ForeColor = vbRed'如果是其他颜色,则变为红色;从而实现红黄蓝交替
End If
End Sub
vicutu是奢侈品吗?
vicutu不是奢侈品的哦。
VICUTU(威可多)是北京格雷时尚科技有限公司旗下西装品牌。[1]旗下涵盖年轻时尚的RED LABEL(红标系列)和商务内敛的BLUE LABLE(蓝标系列),通过不同的版型为每一位男士带来不同场合更佳的着装体验及全新的着装理念,展现中国男士新型象。[1]
VICUTU创始人是蔡昌贤,隶属于北京格雷时尚科技有限公司[2][1]。VICUTU总部位于北京,生产中心位于河北衡水。
johniewalker?
红方价格120左右。黑方200。(单瓶)。如果在娱乐场所就不一定了,翻倍不止。
牛仔服饰的图案是怎么染上去的?
一、牛仔印花方式分类
1.传统印花:传统印花也指印染,它是指染色、印花、后整理、洗水等工艺流程的总称。有时也被人称作染整,是纺织品的一种加工方式。印花牛仔服装出现于二十世纪四十年代火车列车员条纹印花牛仔制服中,五十年代Levi’s用七彩的“阿罗哈”夏威夷风情图案印在运动休闲服装上,七十年代手绘牛仔裤在当时掀起了一时热潮,传统印花牛仔一直演变沿袭至今。
2.手工印花:手工印花常用的有凸版印花和镂空版印花。凸版印花指用模版雕刻花型,利用阴阳面拓印在牛仔面料上形成图形。镂空板印花又称作型版印花,指运用不同材料的型版雕刻镂空图案,在面料上给镂空的地方刮涂上色。对比工业化印花方式而言效率低产量低、质量参差不齐。在今天工业化大生产的模式下手工印花更多在于体现其独特性、创意性和艺术魅力。
3.手绘:利用纺织染料或者丙烯颜料在牛仔服装上进行创作绘画,也是如今年轻人个性自我的展现。主要根据画笔或不同工具的应用,在牛仔服装成品上运用勾勒、平涂、泼洒等笔触绘出装饰效果,形成别具一格的牛仔服饰。纺织染料渗透性比丙烯颜料好,干透后在织物上的触摸手感更好。手绘牛仔服装可经过后整理后直接手绘上色,避免了后整理破坏图案的色彩鲜艳度。CaineLondon推出了以涂鸦、纹身和上世纪90年代具有代表性的图标创作了一系列的TruckerJacket,用人物头像和花卉字母组合手绘作为背部整版手绘装饰,颜色鲜艳特点突出。服装设计师们用通俗的、年轻的、趣味的图案与牛仔服饰相结合,体现了70年代嬉皮士们的叛逆、独立、自由精神,延续了经典,玩出了创意,牛仔玩世不恭的风格逐渐转变成个性标签的展示。
4.拔染雕印:拔染雕印是指在已染色的牛仔织物表面,加入破坏底色的雕白粉或拔染助剂强漂白剂,通过筛网印上含拔色印花浆后,经过烘干、汽蒸、水洗等工艺处理产生的蓝底白花的效果。当漂白剂不与底色发生反应时,染料中加入其他颜色便可在靛蓝色布上印出彩色图案,这种印花方式叫做色彩拔染。
5.涂料罩印:指运用配比好的彩色浆料,利用圆网或者平网将图案印在牛仔织物上。涂料罩印覆盖性好,织物表面平坦,不被织物所吸附,应用于牛仔外套摩擦较少部位,其中背部整版罩印较多,不适宜在质地轻薄、柔软或者蓬松的面料上应用。日本品牌Evisu(福神),今年推出牛仔裤臀部和腿部的M裁片印花设计,品牌标识性强,体现了日本街头文化。Dior2015年男装仿涂鸦式的条纹彩色印花,使图案更加鲜活灵动。
6.转移印花:转移印花是指在特殊的纸面或可重复利用的基体上印上可分散的染料,运用热压等不同的方法把图案转印到牛仔织物上。
7.植绒印花:牛仔面料上印出想要图案形状的粘合剂浆料后进行静电植绒,最后进行后处理,这类印花需要较强的粘合剂保证短绒面与牛仔面料牢固的结合。牛仔服饰给人的感觉平民化色彩浓厚,不适合浓妆艳抹,但植绒印花手法多运用在高档牛仔服装中,图案多以复古欧式以及藤曼花卉为主。其优点:面料凹凸立体感较强、图案有阶梯层次感、手感柔软。缺点有:生产产品量小,不适宜用力搓洗摩擦过度,图案设计时花卉不宜繁复和过于强调精细。
8.烂印:在传统烂花工艺的基础上,运用烂花浆在牛仔面料上烂棉后,经过水洗等后整理形成具有脱纱立体效果的另类风格牛仔服饰。烂花部分白色纬纱脱散,花纹部分经纬纱没被破坏形成立体雕刻植物纹样。此类印花设计手法具有破坏性美感,不适宜在针织牛仔即线圈织造而成的牛仔面料上应用。
9.发泡印花:在牛仔织物上印上用热塑性树脂、发泡剂组成的印花浆,经过高温汽蒸发泡处理后形成立体浮雕效果花纹。发泡印花的牛仔织物图案边缘精细程度较难处理,多应用于卡通或者字母图案。
10.数码印花:是指将计算机处理的纹样图形利用喷墨或者活性染料在牛仔面料上印花,形成生动逼真的艺术图案,其形成方式与传统平网圆网印花方式存在很大差异。现代牛仔印花图案更加讲究个性化与定制化生产,传统的碎花与动物纹样已经逐渐脱离关注焦点视线,人们对光感迷幻以及抽象的图案更为青睐。如此变化迅速的流行元素,导致市场变化也不可预测。然而数码印花满足了小批量、多变化的生产模式,使牛仔印花服饰得以出奇制胜。以怪诞、叛逆著称的VivienneWestwoodRedLabel品牌运用抽象丛林元素数码印花的牛仔裙,展现了品牌的不羁风格。利用牛仔硬朗的质地与女性柔美个性的印花裙装相互衔接。
11.激光镭射印花:是指通过计算机图像处理,烧灼牛仔面料表面的纱线和汽化染料形成的图案效果。牛仔面料上多用于猫须、马骝、撕破、做旧、水洗等装饰效果的处理,相对传统的喷射高锰酸钾等手工制作,激光制作减少了水污染的排放和加工过程中的繁琐环节。激光印花图案清晰,可以在面料上精准的印出各类艺术风格图案,对比传统印花形成的平面、二维的花纹激光镭射形成纹样风格立体效果更强,风格更为多变;但是其工作原理的限制性导致只能形成深浅牛仔底色效果。其优点相对传统印花牛仔加工速度较快,操作简单、高效环保。
二、牛仔印花发展趋势
形形色色的印花工艺和不同的印花纹样相结合,展现了牛仔面料多姿多彩的效果。印花牛仔是现阶段成本较低、效率高的装饰手法,并且舒适度、柔软度符合大众对牛仔服饰的需求。丰富的印花图案在牛仔服饰当中的变化,既增强服装的视觉审美,又体现了服装更深层次的装饰意义,并且在一定程度上还能掩饰人体形态上的不足,满足了人们的心理和精神需求。
在艺术设计的基础上,利用印花工艺改变牛仔靛蓝色单一的色调。不管是华丽丽的洛可可、复古的欧式花卉藤曼、佩斯利纹样;还是清新自然的夏威夷阿罗哈纹样、几何抽象纹样在牛仔服饰上锦上添花。巧妙的传递花卉与牛仔布之间的感情色彩关系,提升牛仔服饰的质感与价值,增强纹样的艺术表达力。
在多元化的现代社会背景下,牛仔服饰图案的设计也更加注重艺术语境以及文化内涵的表达,无论站在民族精神还是图腾崇拜的角度,服装设计师在设计时需要更多的考虑到人们的观念变更,立足民族文化根基,结合图案的装饰性、实用性、艺术性充分发挥印花工艺的特点进行创新设计。
有没有可能通过机器学习预测股价走势?
如果给定一组股价数据集我们是不是有可能预测出未来的股价走势?从机器学习的角度来说,预测股价走势就是一个数据科学问题,但从有效市场理论来说,股票市场因为受众多因素影响是随机的和不可预测的。
在本文中我们将尝试使用三种不同的模型来预测苹果公司的股价,并且我们会把这三种模型的结果绘制在一张图上以进行比较。因此,本文主要将分为如下四部分:
安装依赖项
收集数据
编写模型脚本
可视化分析
下面是本实现所需要的四个依赖项:
pip install csv
pip install numpy
pip install scikit/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpglearn
pip install matplotlib
其中,CSV 允许我们从股价 CSV 格式的文件中读取数据,Numpy 允许我们在数据集上执行计算,而 sikit/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpglearn 允许我们构建预测模型,当然最后我们还需要使用 matplotlib 绘制数据点和模型曲线,因此我们才能进行可视化分析。
下面,首先需要从 Google Finance 下载数据集,我们可以在如下搜索框键入「NASDAQ:AAPL」,在点击左侧的历史数据后选择下载。
下面我们需要写模型,首先我们要导入函数库,小编使用的是 Jupyter notebook,上面四个包是 Anaconda 预安装的,所以直接导入并没有报错。
import csv
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt
下面则是定义变量和读取数据的函数 get_data():
dates = []
prices = []
def get_data(filename):
with open(filename, 'r') as csvfile:
csvFileReader = csv.reader(csvfile)
next(csvFileReader)
for row in csvFileReader:
dates.append(int(row[0].split('/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpg')[0]))
prices.append(float(row[1]))
return
在上面的代码中,我们首先需要初始化两个空列表,即 dates 和 prices。下面我们需要构建 get_data() 以读取股票数据并存入变量中,其中 filename 就是我们所下载的数据集名称。在这个函数中,我们需要打开 CSV 格式的文件,读取并储存在 CSV 文件变量中。Open() 函数代表抽取文件内容,其中'r'代表读取操作。如上所示,我们在使用 csv.reader() 读取 csv 文件变量后将其赋予 csvFileReader 变量。并且随后采用一个循环语句对于 csv 文件的每一行,将日期和价格分别添加到我们前面所定义的变量中,python 中的 append 方法会在列表尾部添加一个新元素。而 Python 中的 split() 方法通过指定分隔符对字符串进行切片,在本文的语句中 row[0].split('/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpg')[0] 代表 csv 文件每行的第一元素以'/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpg'为标准进行分割,并且只取分割后的第一个元素,也就是每个月的哪一天。
def predict_prices(dates, prices, x):
dates = np.reshape(dates, (len(dates), 1))
svr_lin = SVR(kernel= 'linear', C=1e3)
svr_poly = SVR(kernel= 'poly', C=1e3, degree= 2)
svr_rbf = SVR(kernel= 'rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_lin.fit(dates, prices)
svr_poly.fit(dates, prices)
svr_rbf.fit(dates, prices)
如上所示的代码,下面我们需要构建预测模型。首先需要使用 Numpy 将列表元素转换为 n*1 的矩阵,其中 reshape 函数的三个参数分别代表所要重塑的列表元素、长度为列表元素的个数、并且为 1*n 维矩阵,n 的值等于我们数据量的大小。下面我们创建出三种支持向量机模型。
支持向量机是一种强大的分类模型,它试图在保留最大间隔的条件下寻找决策边界并将数据分割出来,然后模型根据决策边界对新数据进行预测。SVM 同样可以用于回归任务,支持向量回归同样也是一种 SVM 模型,它将数据点间的间隔作为误差以预测最可能出现的下一个数据点。
plt.scatter(dates,
prices,
color="black",
label="Data")
plt.plot(dates,
svr_rbf.predict(dates),
color="red",
label="RBF Model")
plt.plot(dates,
svr_lin.predict(dates),
color="green",
label='linear Model')
plt.plot(dates,
svr_poly.predict(dates),
color="blue",
label="Ploynomial Model")
plt.xlabel('Dates')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Support Vector Reg')
plt.legend()
plt.show()
return svr_rbf.predict(x)[0], svr_lin.predict(x)[0], svr_poly.predict(x)[0]
get_data('aapl.csv')
predicted_prices = predict_prices(dates, prices, 29)
print(predicted_prices)
随后我们可以创建图表,我们可以将初始数据点表示为黑点,不同的模式使用不同颜色的曲线表示。如上所示,我们在使用 plot() 函数时,因为要在一张图上绘制所有的信息,所以我们需要将所有信息绘制完成后在 plot.show() 展示图像。其中 plt.scatter() 表示绘制散点图,而 plt.plot() 表示绘制连线图。在绘制模型曲线时,我们需要调用前面使用 scikit/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpglearn 训练的模型预测器,比如说 svr_lin.fit(dates, prices) 代表使用数据拟合线性支持向量回归,而后面需要调用这一模型进行预测就需要使用 svr_lin.predict(dates),其代表着调用模型对变量 datas 中的数据进行预测。
下面展示了这三个模型所绘制出的可视化图表。
LABEL是什么酒?
尊尼获加红方是全球最畅销的苏格兰威士忌,混合了约四十种不同的单纯麦芽威士忌和谷物威士忌,于橡木酒桶内蕴藏成熟后入瓶。
路亚鳡鱼西格碳线哪款好?
seaguer西格Red Lable 红标碳线
线体相对柔软,拉力也足,主要是再也不要浪费一半了,这款线我一直在用,因为平时野钓比较多,选择一款性价比高的线还是很重要的。真要遇到大炒粉,直接剪刀一剪也不那么心疼。
Sufix梭飞士 21 碳素线
这款线是梭飞士旗下相对低端一点的一款,价格相比无影碳线下调了不少,标称拉力也降低了,延展性比较高.
本站涵盖的内容、图片等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系ynstorm@foxmail.com进行删除!
- redlabel,vb循环改变字体颜色?
- vicutu是奢侈品吗?
- johniewalker?
- 牛仔服饰的图案是怎么染上去的?
- 有没有可能通过机器学习预测股价走势?
- LABEL是什么酒?
- 路亚鳡鱼西格碳线哪款好?
redlabel,vb循环改变字体颜色?
可以用定时器来实现
以下代码示例,Label中的字体颜色,有规律地依次变化为红、黄、蓝
模型:窗体form1,定时器Timer1,标签Label1
Private Sub Form_Load()
Timer1.Interval = 500'启动定时器,并将触发间隔设置为0.5s
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
If Label1.ForeColor = vbRed Then'如果Label字体颜色为红色
Label1.ForeColor = vbYellow'则变为黄色
ElseIf Label1.ForeColor = vbYellow Then'如果是黄色
Label1.ForeColor = vbBlue'则变为蓝色
Else
Label1.ForeColor = vbRed'如果是其他颜色,则变为红色;从而实现红黄蓝交替
End If
End Sub
vicutu是奢侈品吗?
vicutu不是奢侈品的哦。
VICUTU(威可多)是北京格雷时尚科技有限公司旗下西装品牌。[1]旗下涵盖年轻时尚的RED LABEL(红标系列)和商务内敛的BLUE LABLE(蓝标系列),通过不同的版型为每一位男士带来不同场合更佳的着装体验及全新的着装理念,展现中国男士新型象。[1]
VICUTU创始人是蔡昌贤,隶属于北京格雷时尚科技有限公司[2][1]。VICUTU总部位于北京,生产中心位于河北衡水。
johniewalker?
红方价格120左右。黑方200。(单瓶)。如果在娱乐场所就不一定了,翻倍不止。
牛仔服饰的图案是怎么染上去的?
一、牛仔印花方式分类
1.传统印花:传统印花也指印染,它是指染色、印花、后整理、洗水等工艺流程的总称。有时也被人称作染整,是纺织品的一种加工方式。印花牛仔服装出现于二十世纪四十年代火车列车员条纹印花牛仔制服中,五十年代Levi’s用七彩的“阿罗哈”夏威夷风情图案印在运动休闲服装上,七十年代手绘牛仔裤在当时掀起了一时热潮,传统印花牛仔一直演变沿袭至今。
2.手工印花:手工印花常用的有凸版印花和镂空版印花。凸版印花指用模版雕刻花型,利用阴阳面拓印在牛仔面料上形成图形。镂空板印花又称作型版印花,指运用不同材料的型版雕刻镂空图案,在面料上给镂空的地方刮涂上色。对比工业化印花方式而言效率低产量低、质量参差不齐。在今天工业化大生产的模式下手工印花更多在于体现其独特性、创意性和艺术魅力。
3.手绘:利用纺织染料或者丙烯颜料在牛仔服装上进行创作绘画,也是如今年轻人个性自我的展现。主要根据画笔或不同工具的应用,在牛仔服装成品上运用勾勒、平涂、泼洒等笔触绘出装饰效果,形成别具一格的牛仔服饰。纺织染料渗透性比丙烯颜料好,干透后在织物上的触摸手感更好。手绘牛仔服装可经过后整理后直接手绘上色,避免了后整理破坏图案的色彩鲜艳度。CaineLondon推出了以涂鸦、纹身和上世纪90年代具有代表性的图标创作了一系列的TruckerJacket,用人物头像和花卉字母组合手绘作为背部整版手绘装饰,颜色鲜艳特点突出。服装设计师们用通俗的、年轻的、趣味的图案与牛仔服饰相结合,体现了70年代嬉皮士们的叛逆、独立、自由精神,延续了经典,玩出了创意,牛仔玩世不恭的风格逐渐转变成个性标签的展示。
4.拔染雕印:拔染雕印是指在已染色的牛仔织物表面,加入破坏底色的雕白粉或拔染助剂强漂白剂,通过筛网印上含拔色印花浆后,经过烘干、汽蒸、水洗等工艺处理产生的蓝底白花的效果。当漂白剂不与底色发生反应时,染料中加入其他颜色便可在靛蓝色布上印出彩色图案,这种印花方式叫做色彩拔染。
5.涂料罩印:指运用配比好的彩色浆料,利用圆网或者平网将图案印在牛仔织物上。涂料罩印覆盖性好,织物表面平坦,不被织物所吸附,应用于牛仔外套摩擦较少部位,其中背部整版罩印较多,不适宜在质地轻薄、柔软或者蓬松的面料上应用。日本品牌Evisu(福神),今年推出牛仔裤臀部和腿部的M裁片印花设计,品牌标识性强,体现了日本街头文化。Dior2015年男装仿涂鸦式的条纹彩色印花,使图案更加鲜活灵动。
6.转移印花:转移印花是指在特殊的纸面或可重复利用的基体上印上可分散的染料,运用热压等不同的方法把图案转印到牛仔织物上。
7.植绒印花:牛仔面料上印出想要图案形状的粘合剂浆料后进行静电植绒,最后进行后处理,这类印花需要较强的粘合剂保证短绒面与牛仔面料牢固的结合。牛仔服饰给人的感觉平民化色彩浓厚,不适合浓妆艳抹,但植绒印花手法多运用在高档牛仔服装中,图案多以复古欧式以及藤曼花卉为主。其优点:面料凹凸立体感较强、图案有阶梯层次感、手感柔软。缺点有:生产产品量小,不适宜用力搓洗摩擦过度,图案设计时花卉不宜繁复和过于强调精细。
8.烂印:在传统烂花工艺的基础上,运用烂花浆在牛仔面料上烂棉后,经过水洗等后整理形成具有脱纱立体效果的另类风格牛仔服饰。烂花部分白色纬纱脱散,花纹部分经纬纱没被破坏形成立体雕刻植物纹样。此类印花设计手法具有破坏性美感,不适宜在针织牛仔即线圈织造而成的牛仔面料上应用。
9.发泡印花:在牛仔织物上印上用热塑性树脂、发泡剂组成的印花浆,经过高温汽蒸发泡处理后形成立体浮雕效果花纹。发泡印花的牛仔织物图案边缘精细程度较难处理,多应用于卡通或者字母图案。
10.数码印花:是指将计算机处理的纹样图形利用喷墨或者活性染料在牛仔面料上印花,形成生动逼真的艺术图案,其形成方式与传统平网圆网印花方式存在很大差异。现代牛仔印花图案更加讲究个性化与定制化生产,传统的碎花与动物纹样已经逐渐脱离关注焦点视线,人们对光感迷幻以及抽象的图案更为青睐。如此变化迅速的流行元素,导致市场变化也不可预测。然而数码印花满足了小批量、多变化的生产模式,使牛仔印花服饰得以出奇制胜。以怪诞、叛逆著称的VivienneWestwoodRedLabel品牌运用抽象丛林元素数码印花的牛仔裙,展现了品牌的不羁风格。利用牛仔硬朗的质地与女性柔美个性的印花裙装相互衔接。
11.激光镭射印花:是指通过计算机图像处理,烧灼牛仔面料表面的纱线和汽化染料形成的图案效果。牛仔面料上多用于猫须、马骝、撕破、做旧、水洗等装饰效果的处理,相对传统的喷射高锰酸钾等手工制作,激光制作减少了水污染的排放和加工过程中的繁琐环节。激光印花图案清晰,可以在面料上精准的印出各类艺术风格图案,对比传统印花形成的平面、二维的花纹激光镭射形成纹样风格立体效果更强,风格更为多变;但是其工作原理的限制性导致只能形成深浅牛仔底色效果。其优点相对传统印花牛仔加工速度较快,操作简单、高效环保。
二、牛仔印花发展趋势
形形色色的印花工艺和不同的印花纹样相结合,展现了牛仔面料多姿多彩的效果。印花牛仔是现阶段成本较低、效率高的装饰手法,并且舒适度、柔软度符合大众对牛仔服饰的需求。丰富的印花图案在牛仔服饰当中的变化,既增强服装的视觉审美,又体现了服装更深层次的装饰意义,并且在一定程度上还能掩饰人体形态上的不足,满足了人们的心理和精神需求。
在艺术设计的基础上,利用印花工艺改变牛仔靛蓝色单一的色调。不管是华丽丽的洛可可、复古的欧式花卉藤曼、佩斯利纹样;还是清新自然的夏威夷阿罗哈纹样、几何抽象纹样在牛仔服饰上锦上添花。巧妙的传递花卉与牛仔布之间的感情色彩关系,提升牛仔服饰的质感与价值,增强纹样的艺术表达力。
在多元化的现代社会背景下,牛仔服饰图案的设计也更加注重艺术语境以及文化内涵的表达,无论站在民族精神还是图腾崇拜的角度,服装设计师在设计时需要更多的考虑到人们的观念变更,立足民族文化根基,结合图案的装饰性、实用性、艺术性充分发挥印花工艺的特点进行创新设计。
有没有可能通过机器学习预测股价走势?
如果给定一组股价数据集我们是不是有可能预测出未来的股价走势?从机器学习的角度来说,预测股价走势就是一个数据科学问题,但从有效市场理论来说,股票市场因为受众多因素影响是随机的和不可预测的。
在本文中我们将尝试使用三种不同的模型来预测苹果公司的股价,并且我们会把这三种模型的结果绘制在一张图上以进行比较。因此,本文主要将分为如下四部分:
安装依赖项
收集数据
编写模型脚本
可视化分析
下面是本实现所需要的四个依赖项:
pip install csv
pip install numpy
pip install scikit/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpglearn
pip install matplotlib
其中,CSV 允许我们从股价 CSV 格式的文件中读取数据,Numpy 允许我们在数据集上执行计算,而 sikit/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpglearn 允许我们构建预测模型,当然最后我们还需要使用 matplotlib 绘制数据点和模型曲线,因此我们才能进行可视化分析。
下面,首先需要从 Google Finance 下载数据集,我们可以在如下搜索框键入「NASDAQ:AAPL」,在点击左侧的历史数据后选择下载。
下面我们需要写模型,首先我们要导入函数库,小编使用的是 Jupyter notebook,上面四个包是 Anaconda 预安装的,所以直接导入并没有报错。
import csv
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt
下面则是定义变量和读取数据的函数 get_data():
dates = []
prices = []
def get_data(filename):
with open(filename, 'r') as csvfile:
csvFileReader = csv.reader(csvfile)
next(csvFileReader)
for row in csvFileReader:
dates.append(int(row[0].split('/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpg')[0]))
prices.append(float(row[1]))
return
在上面的代码中,我们首先需要初始化两个空列表,即 dates 和 prices。下面我们需要构建 get_data() 以读取股票数据并存入变量中,其中 filename 就是我们所下载的数据集名称。在这个函数中,我们需要打开 CSV 格式的文件,读取并储存在 CSV 文件变量中。Open() 函数代表抽取文件内容,其中'r'代表读取操作。如上所示,我们在使用 csv.reader() 读取 csv 文件变量后将其赋予 csvFileReader 变量。并且随后采用一个循环语句对于 csv 文件的每一行,将日期和价格分别添加到我们前面所定义的变量中,python 中的 append 方法会在列表尾部添加一个新元素。而 Python 中的 split() 方法通过指定分隔符对字符串进行切片,在本文的语句中 row[0].split('/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpg')[0] 代表 csv 文件每行的第一元素以'/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpg'为标准进行分割,并且只取分割后的第一个元素,也就是每个月的哪一天。
def predict_prices(dates, prices, x):
dates = np.reshape(dates, (len(dates), 1))
svr_lin = SVR(kernel= 'linear', C=1e3)
svr_poly = SVR(kernel= 'poly', C=1e3, degree= 2)
svr_rbf = SVR(kernel= 'rbf', C=1e3, gamma=0.1)
svr_lin.fit(dates, prices)
svr_poly.fit(dates, prices)
svr_rbf.fit(dates, prices)
如上所示的代码,下面我们需要构建预测模型。首先需要使用 Numpy 将列表元素转换为 n*1 的矩阵,其中 reshape 函数的三个参数分别代表所要重塑的列表元素、长度为列表元素的个数、并且为 1*n 维矩阵,n 的值等于我们数据量的大小。下面我们创建出三种支持向量机模型。
支持向量机是一种强大的分类模型,它试图在保留最大间隔的条件下寻找决策边界并将数据分割出来,然后模型根据决策边界对新数据进行预测。SVM 同样可以用于回归任务,支持向量回归同样也是一种 SVM 模型,它将数据点间的间隔作为误差以预测最可能出现的下一个数据点。
plt.scatter(dates,
prices,
color="black",
label="Data")
plt.plot(dates,
svr_rbf.predict(dates),
color="red",
label="RBF Model")
plt.plot(dates,
svr_lin.predict(dates),
color="green",
label='linear Model')
plt.plot(dates,
svr_poly.predict(dates),
color="blue",
label="Ploynomial Model")
plt.xlabel('Dates')
plt.ylabel('Price')
plt.title('Support Vector Reg')
plt.legend()
plt.show()
return svr_rbf.predict(x)[0], svr_lin.predict(x)[0], svr_poly.predict(x)[0]
get_data('aapl.csv')
predicted_prices = predict_prices(dates, prices, 29)
print(predicted_prices)
随后我们可以创建图表,我们可以将初始数据点表示为黑点,不同的模式使用不同颜色的曲线表示。如上所示,我们在使用 plot() 函数时,因为要在一张图上绘制所有的信息,所以我们需要将所有信息绘制完成后在 plot.show() 展示图像。其中 plt.scatter() 表示绘制散点图,而 plt.plot() 表示绘制连线图。在绘制模型曲线时,我们需要调用前面使用 scikit/uploads/title/20240108/659c0588beab0.jpglearn 训练的模型预测器,比如说 svr_lin.fit(dates, prices) 代表使用数据拟合线性支持向量回归,而后面需要调用这一模型进行预测就需要使用 svr_lin.predict(dates),其代表着调用模型对变量 datas 中的数据进行预测。
下面展示了这三个模型所绘制出的可视化图表。
LABEL是什么酒?
尊尼获加红方是全球最畅销的苏格兰威士忌,混合了约四十种不同的单纯麦芽威士忌和谷物威士忌,于橡木酒桶内蕴藏成熟后入瓶。
路亚鳡鱼西格碳线哪款好?
seaguer西格Red Lable 红标碳线
线体相对柔软,拉力也足,主要是再也不要浪费一半了,这款线我一直在用,因为平时野钓比较多,选择一款性价比高的线还是很重要的。真要遇到大炒粉,直接剪刀一剪也不那么心疼。
Sufix梭飞士 21 碳素线
这款线是梭飞士旗下相对低端一点的一款,价格相比无影碳线下调了不少,标称拉力也降低了,延展性比较高.
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