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1、首先确认你电脑上的python是正常的,同时tkinter模块安装正常。如下面图中所示,输入python命令可以看到正常的命令行界面,然后执行导入命令:
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from tkinter import *
tkinter安装正常的话就不会报错,如下面图中所示:
2、确认无误后,打开python编辑器pycharm,然后新建一个文件,叫做tkinter_t.py。第一个测试内容如下面所示,下面我们来依次解释:
from tkinter import * #导入tkinter模块
Label(text='spam').pack() # 创建一个Label窗口,显示一行内容是spam
mainloop() #创建窗口循环。
3、内容编辑完毕,确认无误后,点击pycharm编辑器最上方的run选项卡。然后再点击下方的run选项,如下面图中所示:
4、然后会弹出一个窗口,让你选择需要运行的python文件,选择刚才创建的tkinter_t.py,然后就会开始执行。弹出我们的测试窗口。如下面第二张图中所示,到这里,我们第一步工作就完成了。
5、下面我们来继续在第一个的基础上进行优化。优化后的命令总共分两段,我们来依次讲解,先看第一段:
from tkinter import *
from tkinter.messagebox import showinfo
def reply(): showinfo(title='新窗口', message='另一个窗口')
第一个from刚才讲过了,第二个from是导入showinfo这个模块,用来创建一个新窗口,然后在下面定义一个新函数reply(),函数的作用就是创建一个新窗口。
6、然后我们再来看第二段代码:
windows = Tk(
button=Button(windows, text='press', command=reply
button.pack(
windows.mainloop()
首先用Tk()这个模块创建一个窗口windows,然后定义一个按钮button,按钮的名称是press,按下去以后的响应命令command是刚才定义的reply函数。
然后把button按钮打包
最后开始窗口循环。
7、代码确认无误后,点击pycharm页面右上角的tkinter_t.py文件名旁边的绿色三角按钮,开始运行代码。
、
8、如下面图中所示,刚创建的窗口是个很小的窗口,只显示了一个按钮的高度。我们将鼠标移动到这个窗口的边上,把它拉大成第二张图中所示:
9、然后按一下press按钮,如下面图中所示,函数reply响应以后,就创建了一个新窗口。完整代码如下:
from tkinter import *
from tkinter.messagebox import showinf
def reply()
showinfo(title='新窗口', message='另一个窗口')
windows = Tk(
button=Button(windows, text='press', command=reply
button.pack(
windows.mainloop()
Python在命令行定义函数的方法如下:
打开电脑运行窗体,输入cmd,点击确定
命令行窗口,输入python,进入python命令行,编写函数后,敲两次回车,即定义好了函数
测试函数可以正常使用
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Python-for-data-移动窗口函数
本文中介绍的是 ,主要的算子是:
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数,称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子,行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法:使用span(跨度)
一些统计算子,例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。
例如,金融分析中的股票和基准指数的关联性问题:计算时间序列的百分比变化pct_change()
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
唯一要求:该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚),例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
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