random 随机选取模块：
import random
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(random.choice(a)) # 随机从列表中抽取一个元素
os 文件夹模块：
import os
# 设置默认文件路径
os.chdir()
os.chdir(u'C:/Users/Ocean/OneDrive/文档/量化交易/量化小讲堂/视频课程/第五课资料/class5/data/input_data/stock_data')
df = pd.read_csv('sz300001.csv')
print df
# 获取当前程序的地址
current_file = __file__
# 程序根目录地址，os.pardir：父目录 parent directory
root_path = os.path.abspath(os.path.join(current_file, os.pardir, os.pardir)) # 两级父目录
print root_path
# 输入数据根目录地址
input_data_path = os.path.abspath(os.path.join(root_path, 'data', 'input_data'))
time 时间模块：
import time
获取当前日期
date_now = time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime(time.time()))
计时器
start = time.time()
end = time.time()
used_time = str(end - start)
print "used_time: " + used_time
matplotlab.pyplot 作图模块
import matplotlib.pyplot as plt
# 添加空白画布
fig = plt.figure(figsize=(12,5))
# 在空白画布上设置一块区域
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
# 设置画块的标题
ax.set_title(str(code))
ax.set_xlabel('Time') # 设置横坐标x轴的名字
ax.set_ylabel('Return') # 设置Y轴
# 画一根2D线图，并设置名称为'stock_return’
plt.plot(df[equity], label='stock_return')
# 绘制散点图
plt.scatter(df['ma_long'], df['final_ratio'], label='ma_long')
plt.legend(loc='best') # 显示图线的名字
plt.show() # 绘出图像结果
mpl_toolkits.mplot3d 绘制3D图模块
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(df['ma_long'],df['ma_short'],df['final_ratio'], c='b') #绘制数据点
# 设置坐标轴名字
ax.set_zlabel('final_ratio') #坐标轴
ax.set_ylabel('ma_short')
ax.set_xlabel('ma_long')
plt.show()
random 随机模块
import random
code = random.choice(stock_list) # 从一个列表中随机选取元素
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