python四种复杂数据类型 如何让k线呈现实时价格走势

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1. python四种复杂数据类型
2. 如何让k线呈现实时价格走势
3. opencv十大开源框架
4. python的两种聚类方法及其所用函数
5. python后端开发需要学什么
6. 用记事本编写python代码编码选什么

整数

Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。

计算机由于使用二进制，所以，有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00，0xa5b4c3d2，等等。

浮点数

浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小数点位置是可变的，比如，1.23x109和12.3x108是完全相等的。浮点数可以用数学写法，如1.23，3.14，-9.01，等等。但是对于很大或很小的浮点数，就必须用科学计数法表示，把10用e替代，1.23x109就是1.23e9，或者12.3e8，0.000012可以写成1.2e-5，等等。

整数和浮点数在计算机内部存储的方式是不同的，整数运算永远是精确的(除法难道也是精确的？是的！)，而浮点数运算则可能会有四舍五入的误差。

字符串

字符串是以单引号'或双引号"括起来的任意文本，比如'abc'，"xyz"等等。请注意，''或""本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串'abc'只有a，b，c这3个字符。如果'本身也是一个字符，那就可以用""括起来，比如"I'm OK"包含的字符是I，'，m，空格，O，K这6个字符。

如果字符串内部既包含'又包含"怎么办？可以用转义字符\来标识，比如：'I\'m \"OK\"!'

表示的字符串内容是：I'm "OK"!

转义字符\可以转义很多字符，比如\n表示换行，\t表示制表符，字符\本身也要转义，所以\表示的字符就是\

如果字符串里面有很多字符都需要转义，就需要加很多\，为了简化，Python还允许用r''表示''内部的字符串默认不转义

如果字符串内部有很多换行，用\n写在一行里不好阅读，为了简化，Python允许用'''...'''的格式表示多行内容

空值

空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。

此外，Python还提供了列表、字典等多种数据类型，还允许创建自定义数据类型，兔子动态换IP软件可以实现一键IP自动切换，千万IP库存，自动去重，支持电脑、手机多端使用，智能加速技术多IP池自动分配

在Python中，有四种主要的复杂数据类型，它们是：

1. 列表（List）：列表是一个有序、可变的数据类型，可以容纳任意数量的对象。列表用方括号 [] 表示，其中的元素可以通过索引访问和修改。

2. 元组（Tuple）：元组与列表类似，但是元组是不可变的，一旦创建后就不能被修改。元组用圆括号 () 表示，可以通过索引访问其中的元素。

3. 集合（Set）：集合是一个无序、唯一的数据类型，它的元素不重复。集合用花括号 {} 表示，或者使用 set() 函数创建。集合支持基本的集合操作，如并集、交集和差集等。

4. 字典（Dictionary）：字典是一种键值对（Key-Value）的数据类型，用于存储具有唯一键的值。字典用花括号 {} 表示，每个键值对之间使用冒号 : 分隔。可以通过键来访问和修改字典中的值。

这些复杂数据类型提供了灵活性和功能，能够满足不同类型的数据组织和处理需求。

1. 列表、元组、字典、集合2. 列表是一种有序的可变序列，元组是一种有序的不可变序列，字典是一种无序的键值对集合，集合是一种无序的不重复元素集合。
这四种数据类型都可以存储多个数据，但它们的特点和用途不同。
3. 列表和元组常用于存储一组有序的数据，字典常用于存储键值对，集合常用于去重和集合运算。
在Python中，这四种复杂数据类型都有丰富的方法和操作，可以灵活地应用于各种场景。

选择一个适合的数据可视化工具。这可能是Excel，Python的Matplotlib库，R的ggplot2，或者专门的金融图表工具如TradingView等。

在工具上创建一个新的图表，选择K线图。

在设置中，选择实时数据源。这通常涉及到连接到实时的金融数据服务，如彭博的B-PIPE或者路透社的Reuters DataWind。这些服务会提供实时的股票、商品和金融市场数据。

选择你想要追踪的资产或者市场，例如股票、货币对或者商品价格。

工具会根据实时数据生成K线图。

可以使用一些在线交易平台或者第三方软件来实现。K线图是一种股票价格走势图，它由一根根的K线组成，每根K线代表了一段时间内的股票价格变动情况。K线图中的柱体有阳线和阴线之分，阳线代表当天收盘价高于开盘价，阴线则相反。

opencv是一个开源的计算机视觉和机器学习框架，具有广泛的应用领域。以下是opencv的十大开源框架：
1. OpenCV：最常用的计算机视觉和机器学习库，提供了很多图像处理和计算机视觉算法的实现。
2. Dlib：一个用于图像处理和机器学习的c++库，提供了一系列的机器学习和计算机视觉算法。
3. TensorFlow：谷歌开发的一个机器学习框架，可用于各种图像处理任务，包括目标检测和图像分类等。
4. Caffe：由伯克利视觉与学习中心开发的深度学习框架，用于图像分类和目标检测等任务。
5. Torch：一个基于lua语言的机器学习框架，提供了各种图像处理和计算机视觉的库和工具。
6. mxnet：一个轻量级的深度学习框架，支持分布式和多GPU训练，适用于图像处理和机器学习任务。
7. Theano：一个优化的Python库，可用于定义、优化和求值包含多维数组的数学表达式。
8. scikit-learn：一个用于机器学习和数据挖掘的Python库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现。
9. PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供了易用的API和强大的计算图能力，适用于图像处理和机器学习任务。
10. Keras：一个高级神经网络API，可用于在多个深度学习框架上构建和训练深度学习模型，包括TensorFlow、Theano和CNTK等。

十大框架：1.谷歌云的Vision API，2.YOLOv3, 3.Tensorflow, 4.Libfacedetection,5.Raster Vision，6.SOD，7.Face_recognition，8. DeepFaceLab，9. JeelizFaceFilter，10.OpenCV

1.谷歌云的Vision API

Google Cloud 的 Vision API 是一种易于使用的图像识别技术，可让开发人员通过应用强大的机器学习模型来了解图像的内容。它通过 REST 和 RPC API 提供强大的预训练机器学习模型。它还使开发人员可以轻松地将关键视觉检测功能集成到应用程序中，包括面部和地标检测、图像标记、光学字符识别 (OCR) 和显式内容标记。它还允许我们为图像分配标签并快速将它们分类为数百万个预定义的类别。它可以帮助我们检测物体和面部，阅读印刷和手写文本，并将有价值的元数据构建到您的图像目录中。

2.YOLOv3

YOLO（You Only Look Once）是最先进的实时对象检测系统，是最广泛使用的基于深度学习的对象检测方法之一。它将对象检测视为一个回归问题，使用单个前馈卷积神经网络直接从完整图像预测类别概率和边界框偏移。它使用 k-means 聚类方法来估计预测边界框的初始宽度和高度。YOLOv3 消除了区域提议生成和特征重采样，并将所有阶段封装在单个网络中，形成真正的端到端检测系统。

3. TensorFlow

Tensorflow 是一个免费的开源框架，用于创建算法以开发用户友好的图形框架，称为 TensorFlow 图形框架 (TF-GraF)，用于对象检测 API，广泛应用于农业、工程和医学领域的复杂任务的高效解决. TF-GraF 为业余爱好者和初学者提供独立的虚拟环境来设计、训练和部署机器智能模型，而无需在客户端进行编码或命令行界面 (CLI)。

TF-GraF 支持 SSD、Faster-RCNN、RFCN 和 Mask-RCNN 的灵活模型选择，包括卷积神经网络（inceptions 和 ResNets）。TF-GraF 负责设置和配置，允许任何人在他们的项目中使用深度学习技术，而无需安装复杂的软件和环境。

4. Libfacedetection

libfacedetection 是一个用于图像中人脸检测的开源库。它为图像中基于 CNN 的人脸检测提供了预训练的卷积神经网络，使用户能够检测尺寸大于 10×10 像素的人脸。在 C 源文件中，CNN 模型已转换为静态变量。源代码不依赖于任何其他库。您需要一个可以在 Windows、Linux、ARM 和任何平台下编译源代码的 C++ 编译器。SIMD 指令用于加速检测。如果您使用 Intel CPU 或 NEON for ARM，您可以启用 AVX2。

5.Raster Vision

Raster Vision 是一个开源 Python 框架，用于在卫星、航空和其他大型图像集（包括倾斜的无人机图像）上构建计算机视觉模型。它允许没有任何深度学习或机器学习工作流专业知识的用户快速重复配置实验，包括分析训练数据集、创建训练芯片、训练模型、创建预测、评估模型、捆绑模型文件和部署。

Raster Vision 内置支持使用 PyTorch 和 Tensorflow 进行芯片分类、对象检测和带有后端的语义分割。用户可以在内置支持使用 AWS Batch 在云中运行的 CPU 和 GPU 上执行实验。该框架还可以扩展到新的数据源、任务（例如，对象检测）、后端（例如，TF 对象检测 API）和云提供商。

6.SOD

SOD 是一个嵌入式的、现代的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它公开了一组用于深度学习、高级媒体分析和处理的 API，包括在计算资源和物联网设备有限的嵌入式系统上进行实时、多类对象检测和模型训练。

SOD 旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构，并加速机器感知在开源和商业产品中的使用。SOD 专为提高计算效率而设计，重点关注实时应用，包括一套全面的经典和最先进的深度神经网络及其预训练模型。

7.Face_recognition

Face_recognition 是世界上最简单的 Python 和命令行面部识别 API。使用 dlib60 最先进的人脸识别技术构建深度学习，它可以从 Python 或命令行识别和操作人脸。该模型在 Wild61 基准中的 Labeled Faces 上的准确率为 99.38%。它提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具，可让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别！

8. DeepFaceLab

DeepFaceLab 是一个开源深度伪造系统，它利用机器学习在视频中进行照片般逼真的人脸交换。它提供了一个命令式且易于使用的管道，包括数据加载和处理、模型训练和后处理，供人们在不全面了解深度学习框架或不编写复杂样板代码的情况下创建深度伪造视频。这个最先进的框架提供了一个完整的命令行工具，其中包含管道的各个方面和功能，如傻瓜相机。值得注意的是，超过 95% 的深度伪造视频是使用 DeepFaceLab 创建的。

9. JeelizFaceFilter

JeelizFaceFilter 是一个轻量级且强大的人脸跟踪库，专为增强现实人脸过滤器而设计。这个 JavaScript 库可以从使用 WebRTC 捕获的网络摄像头视频源中实时检测和跟踪人脸。用于为增强现实应用叠加 3D 内容，它可以支持 Three.js、Babylon.js、FaceSwap、Canvas2D、CSS3D 等各种集成，使开发人员能够直接从浏览器解决计算机视觉问题。关键功能包括人脸检测、人脸跟踪、人脸旋转检测、张口检测、多人脸检测与跟踪、具有高清视频能力的视频采集等。

10.OpenCV

OpenCV 是一个开源计算机视觉和机器学习软件库，旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构并加速机器感知在商业产品中的使用。获得 BSD 许可的产品 OpenCV 使企业可以轻松地使用和修改代码。该库拥有 2500 多种优化算法，包括一整套经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。

这些算法可用于检测和识别人脸、识别对象、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机运动、跟踪移动对象、提取对象的 3D 模型以及从立体摄像机生成 3D 点云。它可以将图像拼接在一起以生成整个场景的高分辨率图像，从图像数据库中查找相似图像，从使用闪光灯拍摄的图像中去除红眼，跟踪眼球运动，识别风景并建立标记以将其与增强现实叠加。

是的，有很多开源框架可以用于计算机视觉的开发。

OpenCV作为最知名的计算机视觉库之一，也提供了一些很优秀的开源框架。

下面列出了一些OpenCV的开源框架：1. DLIB：提供了一些计算机视觉和机器学习的功能，如人脸检测和人脸关键点检测。

2. TensorFlow：一个非常流行的深度学习框架，可以用于实现各种计算机视觉任务，如图像分类和目标检测。

3. Caffe：另一个流行的深度学习框架，也可以用于计算机视觉任务。

4. Torch：一个基于Lua的科学计算框架，也提供了一些计算机视觉的功能。

5. MXNet：一种灵活的深度学习框架，可以用于计算机视觉和自然语言处理等任务。

6. YOLO：一种实时目标检测算法，可以快速准确地检测图像中的多个对象。

7. MobileNet：一种轻量级的卷积神经网络，适用于在移动设备上进行计算机视觉任务。

8. Mask R-CNN：一种用于实例分割的框架，可以同时检测和分割图像中的多个对象。

9. Fast R-CNN：一种快速的目标检测算法，具有较高的准确性和速度。

10. SSD：一种单阶段的目标检测框架，可以在保持准确性的同时实现较高的检测速度。

这些开源框架提供了丰富的功能和算法，可以帮助开发者更高效地进行计算机视觉任务的开发和研究。

Python中有两种常见的聚类方法：K-Means聚类和层次聚类。

K-Means聚类是一种有监督学习算法，用于将数据集分为K个簇。它使用距离度量来将数据点分配到最近的簇中心，并不断迭代更新簇中心和数据点分配，直到收敛。

K-Means聚类的函数是`sklearn.cluster.KMeans`。

示例代码：

```python

from sklearn.cluster import KMeans

import numpy as np

# 生成随机数据集

X = np.random.rand(100, 2)

# 创建KMeans对象，指定簇数K=3

kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型，并进行聚类

kmeans.fit(X)

# 获取聚类结果

labels = kmeans.labels_

centers = kmeans.cluster_centers_

```

层次聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分层为多个簇。它使用距离度量来将数据点分配到最近的簇，并不断迭代合并簇，直到所有数据点都被分配到同一个簇中。

层次聚类的函数是`scipy.cluster.hierarchy.linkage`和`scipy.cluster.hierarchy.dendrogram`。

示例代码：

```python

from scipy.cluster.hierarchy import linkage, dendrogram

import numpy as np

# 生成随机数据集

X = np.random.rand(100, 2)

# 创建linkage对象，指定距离度量方式为欧几里得距离，并指定簇数K=3

Z = linkage(X, 'single', 'complete')

# 创建dendrogram对象，绘制层次聚类结果

dendrogram(Z)

```

第一阶段：Python语言基础

主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目。

第二阶段：Python语言高级

主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

第三阶段：Pythonweb开发

主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站。

第四阶段：Linux基础

主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

第五阶段：Linux运维自动化开发

主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。

第六阶段：Python爬虫

主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

第七阶段：Python数据分析和大数据

主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

第八阶段：Python机器学习

主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

在记事本中编写Python代码时，可以选择以下编码方式：
1. UTF-8（无签名）：这是最常用的编码方式，适用于大多数操作系统和文本编辑器。它支持大多数Unicode字符，并能确保代码在不同平台上具有一致的行为。
2. ASCII：如果你的代码只包含基本的ASCII字符，可以选择ASCII编码。这种编码方式只支持128个字符，不包括扩展的ASCII字符或Unicode字符。
3. ANSI：在某些Windows系统上，默认使用ANSI编码（例如，GB2312、GBK、BIG5等）。如果你的代码只在特定的系统上运行，并且只使用了该系统支持的字符，可以选择ANSI编码。
无论选择哪种编码方式，请确保在保存代码时，将记事本的编码设置为相应的选项。这样可以避免可能出现的编码问题，确保代码在不同环境中正确运行。