导航:首页 > 数据行情 > r语言读取股票数据代码

r语言读取股票数据代码

发布时间:2024-08-19 05:45:16

⑴ 请问用C#如何提取新浪等网站的股票实时动态行情数据

找到一个利用webservice的方法,希望能够帮助你

声明: 这篇文章适合在C#命令行编译器下的开发借鉴,对于已经装了MS.NET的朋友,开发客户端时将会更容易一些,我随后对登出我自己的开发程序,这篇文章为我摘录的.摘录URL:http://www.knowsky.com/2016.html

(一)

Web Services,即Web服务,是微软.NET战略中非常重要的一个概念。它的目的是将Web站点转变为集组织、应用、服务以及设备于一体的可设计Web站点,使Web站点不再处于被动的地位。

本文将介绍如何建立和使用一个在.NET 平台上提供股票报价的Web服务。我们将使用Yahoo的一项以CSV(以逗号分隔的值)的格式提供股票报价的免费服务,将其包含在我们的web 服务中。

注意:这个报价服务例程的运行大约延迟15分钟,只用于教学目的。

建立Web服务

下面将采用逐步讲解代码的形式来帮助你理解在.NET 中Web服务的编程模式。我们可以使用notepad等任何文本编辑器来编写 这里的Web服务例程代码,最后将文件存储为StockQuote.asmx。请注意:所有的Web服务文件保存时都使用扩展名 *.asmx。

<%@ WebService Language="C#" class="DailyStock" %>

代码的第一行定义了一个 Web 服务,使用的语言是C#。class属性用来指示Web服务应该调用和使用的类。如果在Web服务中使用了许多类,那么就应该用这个属性来表明Web服务应该首先调用的类。

using System ;

using System.Web.Services ;

using System.Net ;

using System.IO ;

using System.Text ;

以上代码负责引入必要的名称空间。 请记住永远都要引入System.Web.Services这个名称空间。根据类的需要,再引入保留的名称空间。

public class DailyStock : WebService

{

......

....

}

这里我们将公共类定义为 DailyStock,它扩展了 System.Web.Services.WebService 类。所有想暴露为 Web服务的类都应该扩展System.Web.Services.WebServices类。 另外,Web 服务的存取修饰语永远都是public。

[WebMethod]

public string GetQuote(string symbol)

{

........

........

}

以上我们定义了一个公共Web方法 GetQuote。同类的定义一样,Web 方法也都要用 public这个修饰语来声明。 [WebMethod] 属性呈现出将要被用在Web服务中的一些潜在方法,希望客户存取的所有方法都应该用[WebMethod] 属性进行标记。GetQuote方法接受一个字符串输入参数,它包含了使用者所需要的报价符号。这个方法返回一个字符串,其中包含股票报价或错误

string ret;

try

{

// The Path to the Yahoo Quotes Service

string fullpath = @"http://

// Create a HttpWebRequest object on the Yahoo url

HttpWebRequest webreq = (HttpWebRequest)WebRequestFactory.Create(fullpath);

// Get a HttpWebResponse object from the Yahoo url

HttpWebResponse webresp = (HttpWebResponse)webreq.GetResponse();

// Create a StreamReader object and pass the Yahoo Server stream as a parameter

StreamReader strm = new StreamReader(webresp.GetResponseStream(), Encoding.ASCII);

// Read a single line from the stream (from the server)

// We read only a single line, since the Yahoo server returns all the

// information needed by us in just one line.

ret= strm.ReadLine();

// Close the stream to the server and free the resources.

strm.Close();

}

catch(Exception)

{

// If exception occurred inform the user

ret="Exception Occurred" ;

}

file://Return the Quote or Exception

return ret ;

以上是GetQuote 方法的内容。这里使用一个 try-catch模块来截获从Yahoo中得到股票报价的过程中可能发生的错误。在 try-catch模块内部声明了一个字符串变量,这个变量中保存着获取yahoo服务的完整路径,用户提供的symbol字符串变量被加到这个连接字符串上。

路径建立好之后,就要从连接字符串中构造一个 HttpWebRequest对象和一个 HttpWebResponse 对象。接着,用StreamReader打开一个到Yahoo

(二)

配置Web服务

配置Web 服务与一个配置ASP.NET应用程序相同。如果自己有Web服务器,那么就创建一个称为stockquote 的虚拟目录,然后将 StockQuote.asmx复制到这个目录中。如此就完成了Web 服务的配制。要调用Web服务,首先启动浏览器,然后键入Web 服务的路径,如 http://localhost/stockquote/StockQuote.asmx,接着看到的页面就是由Web服务运行时间环境自动生成的结果。在文本框中键入符号,例如AOL 或 MS,再点击invoke按钮,这时就会弹出一个新的窗口,在其中向你显示了Web服务的输出信息。

使用Web服务

基本上有两种使用Web 服务的方法。可以通过浏览器直接调用 Web 服务,并按照上面介绍的方法来使用它。或者,也可以在应用程序使用它。下面就看看如何建立一个Web 应用程序和一个控制台应用程序,通过它们来使用Web服务。当然,也可以使用Win Form 应用程序作为替代来使用Web 服务。

获取服务的描述

为了与Web服务进行通信,客户应该知道这个Web服务支持哪种方法以及如何与它们进行通信。.NET 上的Web服务自动用SDL(服务描述语言)产生一个 XML格式文档,这样就使客户能够获取与Web服务通信时所需要的信息。 在Web 服务URL之后附加 ?SDL 使Web服务生成客户能够使用的SDL文档。要查阅这里接受的Web 服务的SDL,可以在浏览器中键入http://localhost/stockquote/StockQuote.asmx?SDL。

(三)

构造代理库

.NET 平台上的应用程序可以使用代理库来调用Web服务上的方法,这样使用Web服务就非常容易。生成代理库的第一步是从SDL中生成一个Web服务的代理类。.NET SDK提供了一个叫做WebServiceUtil.exe的工具,它能够帮助我们生成一个代理类。要生成Web服务的代理类,首先进入命令行环境,然后转到将要开发客户应用程序的那个目录,接着输入以下命令:

WebServiceUtil /c:proxy /pa:http://localhost/stockquote/StockQuote.asmx?SDL /n:Quotes

以上命令执行后,会在运行这个命令的目录中生成一个 C# 源代码文件,叫做 DailyStock.cs (要记住Web服务类的名称也是 DailyStock,)。现在来看这些自变量的含义:

l /c:proxy:告诉WebServiceUtil生成一个代理类

l /pa:http://localhost/stockquote/StockQuote.asmx?SDL:向SDL提供Web服务的路径。如果已经将Web服务的SDL 保存到了硬盘上,我们甚至可以提供SDL文件的本地路径。

l /n:Quotes:告诉WebServiceUtil将代理类放在 Quotes名称空间。这样做的目的是为了更容易地管理和使用代理库。

代理库准备好之后,我们使用C# 编译器从上面步骤中刚创建的代理类中生成一个代理库:

csc /target:library /r:System.dll;System.Web.Services.dll;System.Net.dll;

System.IO.dll;System.Xml.Serialization.dll DailyStock.cs

生成代理库的时候,我们使用了 /target:library开关以表示想要输出一个库文件。我们还引用一些曾经在Web服务中使用过的集合。编译器将在运行命令所在目录中生成一个名为DailyStock.dll 的dll 库。

(四)

创建 Web应用程序用户

下面创建一个Web应用程序StockConsumer.aspx,它作为这个StockQuote(股票报价) Web服务的第一个用户。

<%@ Page language="C#" %>

<%@ Import Namespace="System.Xml" %>

<%@ Import Namespace="Quotes" %>

以上引入必要的名称空间。要记住也要引入 Quotes名称空间,它是代理库的名称空间。

<html>

<head>

<script runat=server>

// Wire up the onClick event for a button

protected void button1_Click(object sender, EventArgs e)

{

file://Create a object of the class DailyStock (the proxy class)

DailyStock ds = new DailyStock();

// Call the GetQuote method of the proxy class DailyStock and

// pass the symbol string from the textbox

string res = ds.GetQuote(symbol.Text);

// The returned string has values which are separated

// by commas.

// Hence we split the returned string into parts

char[] splitter = {','} ;

string[] temp = res.Split(splitter);

// Check if the string array returned has more than one

// elements since if there are less than one elements

// then an exception must have been returned

if(temp.Length >1)

{

// The WebService returns a lot of information about the

// stock. We only show the relevant portions

// Set the label to current Index

curindex.Text = "Current Index :"+temp[1];

// Set the label to current Date Time

curdate.Text ="Last Update on"+temp[2]+" at "+temp[3];

}

else

{

error.Text = "Error :"+res ; file://set the error label

}

}

</script>

以上ASP.NET页面代码中,首先对Web 服务DailyStock进行例示。由于已经生成了代理库,因此Web服务的调用方法与其它任何库的调用方法都相同。调用DailyStock 类的GetQuote()方法后,将返回一个字符串,其中包含了以逗号分隔的列表符号的完整信息。

我们将限制显示给客户的信息为只显示当前指数和所报告指数的日期/时间。为了将字符串分成若干不同的部分,这里使用了字符串类的Split方法,在出现逗号的地方将字符串分割成部分。并且,将分割开的字符串组成数组之后,再使用相关的数值为Web页面设置不同的标签。

代码的其余部分

<body>

<center>

<h2>.NET101 Stock Quote Consumer </h2>

<form runat=server >

<table border=1 celspacing=1>

<tr><th>Please enter the symbol below</th></tr>

<tr><td>

<asp:textbox id=symbol runat=server />

<asp:button id=button1 text="Get Quote" onClick="button1_Click" runat=server />

</td></tr>

<tr><td><asp:label id=curindex runat=server /></td></tr>

<tr><td><asp:label id=curdate runat=server /></td></tr>

<tr><td><asp:label id=error runat=server /></td></tr>

</table>

</form>

</center>

</body>

</html>

(五)

小结

下面总结一下配置Web应用程序的步骤:

l 创建一个叫做StockConsumer的虚拟目录

l 将 StockConsumer.aspx 文件复制到这个虚拟目录下

l 在wwwroot 文件夹中创建一个 bin 虚拟目录

l 设置bin目录以执行代码的权限

l 将代理 dll 文件DailyStock.dll复制到这个目录下,ASP.NET 运行时间引擎会自动从Bin目录中选择对外部库的引用。这里的例子中,这个外部库是DailyStock.dll。

现在调用文件 http://localhost/StockConsumer/StockConsumer.aspx,然后键入股票的符号,点击 "Get Quote"(获取报价)按钮,就能看到正在使用的Web服务了。注意:Web服务应该能够使用yahoo服务器,否则它就会返回一个错误信息。

⑵ 股票价格的随机游走的含义

随机游走模型的提出是与证券价格的变动模式紧密联系在一起的。最早使用统计方法分析收益率的着作是在 1900年由路易·巴舍利耶(Louis Bachelier)发表的,他把用于分析赌博的方法用于股票、债券、期货和期权。在巴舍利耶的论文中,其具有开拓性的贡献就在于认识到随机游走过程是布 朗运动。1953年,英国统计学家肯德尔在应用时间序列分析研究股票价格波动并试图得出股票价格波动的模式时,得到了一个令人大感意外的结论:股票价格没 有任何规律可寻,它就象“一个醉汉走步一样,几乎宛若机会之魔每周仍出一个随机数字,把它加在目前的价格上,以此决定下一周的价格。”即股价遵循的是随机 游走规律。
这也跟市场有效原则有关
弱有效证券市场是指证券价格能够充分反映价格历史序列中包含的所有信息,如有关证券的价格、交易量等。如果这些历史信息对证券价格变动都不会产生任何影响,则意味着证券市场达到了弱有效。

⑶ 有哪些关于 R 语言的书值得推荐

数据挖掘与R语言
本书首先简要介绍了R软件的基础知识(安装、R数据结构、R编程、R的输入和输出等)。然后通过四个数据挖掘的实际案例 (藻类频率的预测、证券趋势预测和交易系统仿真、交易欺诈预测、微阵列数据分类)介绍数据挖掘技术。这四个案例基本覆盖了常见的数据挖掘技术,从无监督的 数据挖掘技术、有监督的数据挖掘技术到半监督的数据挖掘技术。全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容,脉络清晰,并且各章自成体 系。读者可以从头至尾逐章学习,也可以根据自己的需要进行学习,找到自己实际问题的解决方案。

本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者,还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀教材,也可以作为数据挖掘的工具书。

机器学习:实用案例解析
机器学习是计算机科学和人工智能中非常重要的一个研究领域,近年来,机器学习不但在计算机科学的众多领域中大显身手,而且成为一些交叉学科的重要支撑技 术。本书比较全面系统地介绍了机器学习的方法和技术,不仅详细阐述了许多经典的学习方法,还讨论了一些有生命力的新理论、新方法。

全书案例既有分类问题,也有回归问题;既包 含监督学习,也涵盖无监督学习。本书讨论的案例从分类讲到回归,然后讨论了聚类、降维、最优化问题等。这些案例包括分类:垃圾邮件识别,排序:智能收件 箱,回归模型:预测网页访问量,正则化:文本回归,最优化:密码破解,无监督学习:构建股票市早闭郑场指数,空间相似度:用投票记录对美国参议员聚类,推荐系 统:给用户推荐R语言包,社交网络分析:在Twitter上感兴趣的人,模型比较:给你的问题找到最佳算法。各章对原理的叙述力求概陆颂念清晰、表达准确,突 出理论联系实际,富有启发性,易于理解。在探索这些案例的过程中用到的基本工具就是R统计编程语言。R语言非常适合用于机器学习的案例研究,因为它是一种 用于数据分析的高水平、功能性脚本语言。

R语言经典实例
本书涵盖200多个R语言实用方法,可以帮助读者快速而有效地使用R进行数据分析。R语言给我们提供了统计分析酣一切工具,但是R本身的结 构可能有些难于掌握。本书提供的这些面向任务、简明的R语言方法包含了从基本的分析任务到输入和输出、常用统计分析、绘图、线性回归等内容,它们可以让你 马上应用R高效地工作。
每一个R语言方法都专注于一个特定的问题,随后的讨论则对问题的解决方案给出解释,并阐释该方法的工作机理。对于R的初级用户,《R语言经典实例》将帮助 你步入R的殿堂;对于R的资深用户,本书将加深你对R的理解并拓展你的视野。通过本书,你可以使你的分析工作顺利完成并学习更多R语言知识。本书由蒂特 着。

R语言编程艺术
R语言是世界上最流行的用于数据态吵处理和统 计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播,医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效,精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之, 在大数据时代,统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持,在这方面R语言尤其出色。

本书将带领你踏上R语言软件开发之旅,从最 基本的数据类型和数据结构开始,到闭包、递归和匿名函数等高级主题,由浅入深,讲解细腻,读者完全不需要统计学的知识,甚至不需要编程基础。而书中提到的 很多高级编程技巧,都是作者多年编程经验的总结,对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例,这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目,都 是与数据分析相关的,生动展示了R语言在统计学中的高效应用。

金融数据分析导论:基于R语言
本书由统计学领域着名专家Ruey S. Tsay(蔡瑞胸)所着,从基本的金融数据出发,讨论了这些数据的汇总统计和相关的可视化方法,之后分别介绍了商业、金融和经济领域中的基本时间序列分析和计量经济模型。

时间序列分析及应用:R语言(原书第2版)
本书以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用,主要内容包括:趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模 型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差时间序列模型、谱分析入门、谱估计、门限模型.对所有的思想和方法,都用真 实数据集和模拟数据集进行了说明。
本书可作为高等院校统计、经济、商科、工程及定量社会科学等专业学生的教材或教学参考书,同时也可供相关技术人员使用。

⑷ R璇瑷 骞夸箟锷犳фā鍨婫AM

铡熸枃阈炬帴锛歨ttp://tecdat.cn/?p=20882

1瀵艰█

杩欑瘒鏂囩珷鎺㈣ㄤ简涓轰粈涔堜娇鐢ㄥ箍涔夌浉锷犳ā鍨鏄涓涓涓嶉敊镄勯夋嫨銆备负姝わ纴鎴戜滑棣栧厛镞呴》闇瑕佺湅涓涓绾挎у洖褰锛岀湅鐪嬩负浠涔埚湪镆愪簺𨱍呭喌涓嫔畠鍙鑳戒笉鏄链浣抽夋嫨銆


2锲炲綊妯″瀷

锅囱炬垜浠链変竴浜涘甫链変袱涓灞炴Y鍜孹镄勬暟鎹銆傚傛灉瀹冧滑鏄绾挎х浉鍏崇殑锛屽垯瀹冧滑鍙鑳界湅璧锋潵镀忚繖镙凤细

a<-ggplot(my_data, aes(x=X,y=Y))+geom_point()+

涓轰简妫镆ヨ繖绉嶅叧绯伙纴鎴戜滑鍙浠ヤ娇鐢ㄥ洖褰掓ā鍨嬨傜嚎镐у洖褰掓槸涓绉崭娇鐢╔𨱒ラ勬祴鍙橀噺Y镄勬柟娉曘傚皢鍏跺簲鐢ㄤ簬鎴戜滑镄勬暟鎹灏嗛勬祴鎴愮孩绾跨殑涓缁勫硷细

a+geom_smooth(col="red", method="lm")+

杩椤氨鏄钬鐩寸嚎鏂圭▼寮钬濄傛牴鎹姝ょ瓑寮忥纴鎴戜滑鍙浠ヤ粠鐩寸嚎鍦▂杞翠笂寮濮嬬殑浣岖疆锛堚鎴璺钬濇垨伪锛夊紑濮嬫弿杩帮纴骞朵笖姣忎釜鍗曚綅镄刹閮藉炲姞浜嗗氩皯y锛堚沧枩鐜団濓级锛屾垜浠灏嗗畠绉颁负x镄勭郴鏁帮纴鎴栫О涓何诧级銆傝缮链変竴镣硅嚜铹剁殑娉㈠姩锛屽傛灉娌℃湁镄勮瘽锛屾墍链夌殑镣归兘灏嗘槸瀹岀编镄勚傛垜浠灏嗘ょО涓衡娈嫔樊钬濓纸ϵ锛夈傛暟瀛︿笂鏄锛

璇风偣鍑昏緭鍏ュ浘鐗囨弿杩

  • #### Method: GCV Optimizer: magic## Smoothing parameter selection converged after 4 iterations.## The RMS GCV score gradient at convergence was 1.107369e-05 .## The Hessian was positive definite.## Model rank = 10 / 10#### Basis dimension (k) checking results. Low p-value (k-index<1) may## indicate that k is too low, especially if edf is close to k'.#### k' edf k-index p-value## s(X) 9.00 6.09 1.1 0.97

  • 10瀹冩瘆绾挎фā鍨嫔ソ钖楋纻

    璁╂垜浠瀵规瘆鍏锋湁鐩稿悓鏁版嵁镄勬櫘阃氱嚎镐у洖褰掓ā鍨嬶细

  • anova(my_lm, my_gam)

  • ## Analysis of Variance Table#### Model 1: Y ~ X## Model 2: Y ~ s(X, bs = "cr")## Res.Df RSS Df Sum of Sq F Pr(>F)## 1 298.00 88154## 2 292.91 60613 5.0873 27540 26.161 < 2.2e-16 ***## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

  • 鎴戜滑镄鏂瑰樊鍒嗘瀽鍑芥暟鍦ㄨ繖閲屾墽琛屼简f妫楠岋纴鎴戜滑镄凣AM妯″瀷鏄庢樉浼树簬绾挎у洖褰掋

    11灏忕粨

    镓浠ワ纴鎴戜滑鐪嬩简浠涔堟槸锲炲綊妯″瀷锛屾垜浠鏄濡备綍瑙i喷涓涓鍙橀噺y鍜屽彟涓涓鍙橀噺x镄勚傚叾涓涓涓锘烘湰锅囱炬槸绾挎у叧绯伙纴浣嗘儏鍐靛苟闱炴绘槸杩欐牱銆傚綋鍏崇郴鍦▁镄勮寖锲村唴鍙桦寲镞讹纴鎴戜滑鍙浠ヤ娇鐢ㄥ嚱鏁版潵鏀瑰彉杩欎釜褰㈢姸銆备竴涓寰埚ソ镄勬柟娉曟槸鍦ㄢ灭粨钬濈偣澶勫皢鍏夋粦镟茬嚎阈炬帴鍦ㄤ竴璧凤纴鎴戜滑绉颁箣涓衡沧牱𨱒℃洸绾库

    鎴戜滑鍙浠ュ湪甯歌勫洖褰掍腑浣跨敤杩欎簺镙锋浔镟茬嚎锛屼絾鏄濡傛灉鎴戜滑鍦℅AM镄勮儗鏅涓浣跨敤瀹冧滑锛屾垜浠钖屾椂浼拌′简锲炲綊妯″瀷浠ュ强濡备綍浣挎垜浠镄勬ā鍨嬫洿鍏夋粦銆

    涓婇溃镄勭ず渚嬫樉绀轰简锘轰簬镙锋浔镄凣AM锛屽叾𨰾熷悎搴︽瘆绾挎у洖褰掓ā鍨嫔ソ寰楀氥

    12鍙傝冿细

  • NELDER, J. A. & WEDDERBURN, R. W. M. 1972. Generalized Linear Models. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 135, 370-384.

  • HARRELL, F. E., JR. 2001. Regression Modeling Strategies, New York, Springer-Verlag New York.

  • 璇风偣鍑昏緭鍏ュ浘鐗囨弿杩

    链鍙楁㈣繋镄勮佽В

    1.R璇瑷澶氩厓Logistic阃昏緫锲炲綊 搴旂敤妗堜緥

    2.闱㈡澘骞虫粦杞绉诲洖褰(PSTR)鍒嗘瀽妗堜緥瀹炵幇

    3.matlab涓镄勫亸链灏忎簩涔桦洖褰掞纸PLSR锛夊拰涓绘垚鍒嗗洖褰掞纸PCR锛

    4.R璇瑷娉婃涧Poisson锲炲綊妯″瀷鍒嗘瀽妗堜緥

    5.R璇瑷锲炲綊涓镄凥osmer-Lemeshow𨰾熷悎浼桦害妫楠

    6.r璇瑷涓瀵筁ASSO锲炲綊锛孯idge宀锲炲綊鍜孍lastic Net妯″瀷瀹炵幇

    7.鍦≧璇瑷涓瀹炵幇Logistic阃昏緫锲炲綊

    8.python鐢ㄧ嚎镐у洖褰挜勬祴镶$エ浠锋牸

    9.R璇瑷濡备綍鍦ㄧ敓瀛桦垎鏋愪笌Cox锲炲綊涓璁$畻IDI锛孨RI鎸囨爣

    ⑸ R璇瑷閲戣瀺娉㈠姩鐜囧缓妯|锘轰簬SGED鍒嗗竷镄勫彉鍙傛暟ARIMA+EARCH锷ㄦ侀勬祴妯″瀷镄勭爷绌


    閲戣瀺娉㈠姩鐜囩殑R璇瑷鎺㈢储锛歋GED鍒嗗竷椹卞姩镄勫彉鍙傛暟ARIMA+EARCH锷ㄦ侀勬祴妯″瀷璇﹁В</


    鐢遍噾铻岖珵璧涜幏濂栬咃纴R璇瑷涓揿堕绨绁ヤ细甯︽潵镄勬繁搴︾爷绌讹纴浠栧皢涓扑笟鐭ヨ瘑搴旂敤浜庡疄鎴桡纴鎺㈢储娌娣5镶$殑镞ユ敹鐩婄巼娉㈠姩镐ч勬祴銆傛湰鏂囩殑铹︾偣鍦ㄤ簬鏋勫缓涓涓鍒涙柊镄勬ā鍨嬶纴鍗砈GED鍒嗗竷鏀鎸佺殑鍙桦弬鏁痨RIMA+EARCH锷ㄦ侀勬祴妯″瀷锛屾棬鍦ㄦ彮绀鸿偂绁ㄦ敹鐩婄巼镄勨滃皷宄板帤灏锯濈壒镐т笌闱炲圭О娉㈠姩銆


    镙稿绩镰旂┒</



    鍦ㄦ繁鍏ョ爷绌朵腑锛屾垜浠鍙戠幇锛



    鍦ㄧ悊璁烘敮鎸佹柟闱锛岀爷绌跺熼壌浜嗗备笅镄勫︽湳鎴愭灉锛



    榻愮ゥ浼氱殑杩欎竴绯诲垪镰旂┒锛屼笉浠呮繁鍖栦简鎴戜滑瀵归噾铻嶆尝锷ㄧ殑鐞呜В锛屼篃涓烘姇璧勮呮彁渚涗简绮惧嗳镄勯勬祴宸ュ叿锛屽姪锷涗粬浠鍦ㄩ噾铻嶅竞鍦轰腑鎶婃彙链洪亣銆


    ⑹ 濡备綍绯荤粺鍦板︿範 R 璇瑷镄勫悇绉 packages

    瀵逛簬R璇瑷镄勭湡姝d娇鐢ㄨ呴摱琚沧℃潵璇达纴R链澶х殑闂棰树笉鏄鎱锛岃屾槸绋嫔簭鍖呯殑𨱒备贡锛屽珜瀹冩参镄勪竴寮濮嫔氨涓崭细鐢≧銆傛垜璁や负杩欎釜闂棰桦彲浠ュ垎涓轰袱閮ㄥ垎锛屼竴涓鏄濡备綍阃夋嫨镊宸遍渶瑕佺殑鍖咃纴涓涓鏄濡备綍瀛︿範杩欎簺鍖呫

    鎴戞妸绋嫔簭鍖呭垎涓轰笁绫伙纴绗涓绉嶆槸锷熻兘澧炲己鍨嬶纴姣斿俩oo鍜実gplot2锛屼粬浠镄勫姛鑳藉师链鍙浠ョ敤绻佺悙镄勪唬镰佸疄鐜帮纴浣嗘槸阌嬫梺浣跨敤杩欎簺鍖呭彲浠ュ疄鐜扮殑镟村揩鎴栬呮洿濂斤绂绗浜岀嶆槸缁熻″缓妯″瀷锛屼笓闂ㄤ负镆愪釜缁熻¢嗗烟鎴栨ā鍨嬭屽仛镄勫寘锛屽皬鍒皐avelet杩欑崭笓闂ㄥ仛灏忔尝鍒呜В镄勫寘锛屽ぇ鍒瘪SA杩欑嶆墍链夌粡娴庣被涓扑笟閮界敤镄勬椂闂村簭鍒楀寘閮藉睘浜庤繖涓绫汇傜涓夌嶆槸鐗瑰畾锷熻兘鍨嬶纴杩欑嶅寘涓鑸闱炲父灏忎䌷,姣斿傚垎瑙e拰鍒堕犻煶濂芥𡒄棰戠殑tuneR(鍙浠ョ敤瀹冩潵钖镶$エ浠锋牸镄勭槠鍣澹板摝)锛屽啀姣斿傛垜镊宸卞啓镄勭敤浜巇ota2阃変汉镄凴Dota锛圧鐗堟湰镟存柊浠ュ悗宸茬粡涓嶈兘鐢ㄤ简𨱌傛椂镍掑缑镟存柊锛夛纴杩欑嶅寘涓瀹氭槸瑕佷箞寰堜笓涓氲佷箞寰埚ū涔愶纴涓嶅お闇瑕佸︿範钬淩钬,钥屾槸杩欎釜锷熻兘链韬锛岃繖涓绫婚兘涓嶅睘浜庝笅闱㈣ㄨ虹殑锣幂暣銆

    濡备綍阃夋嫨镊宸遍渶瑕佺殑绋嫔簭鍖咃纻

    瀵逛簬锷熻兘澧炲己鍨嫔寘锛屾垜璁や负鍊煎缑绯荤粺瀛︿範镄勫彧链塯gplot2锛屽叾浠栫殑鍖呭簲璇ユ槸浠涔堟椂鍊欑敤鍒帮纴鎴栬呬粈涔堟椂鍊栾佸埌锛屽氨浠涔堟椂鍊椤︺傛瘆濡备綘闇瑕佸勭悊镞堕棿搴忓垪浜嗗氨浼氱敤鍒皕oo锛屾垨钥呬綘涓婄绣璇剧湅鍒颁简浠涔堢壒瀹氱殑锷熻兘寰堜笉阌欙纴灏辩暀涓鍗拌薄锛屼粈涔堟椂鍊欓渶瑕佷简鍐嶅洖铡荤炕銆傚啀姣斿备綘宸ヤ綔镄勬椂鍊栾夊缑R鎱锛屾兂鐭ラ亾镐庝箞鎻愰珮R镄勬晥鐜,铡昏胺姝屼竴涓"how to improve computing performance in R",灏变细鎼滃埌CRAN瀹樻柟缁椤嚭镄勪竴鐗囨枃绔烫RAN Task View: High-Performance and Parallel Computing with R

    镓浠ワ纴瑙佸埌浠涔埚氨璁帮纴闇瑕佷粈涔埚氨鎼滃氨鍙浠ヤ简锛屽傛灉浣犳寜镦R鍖呬笅杞介噺鍓10镄勫寘涓涓涓涓瀛︼纴浣犲彲鑳藉叾涓90%镄勫姛鑳介兘鐢ㄤ笉鍒帮纸娌¢敊灏辨槸90%锛屽洜涓烘疮涓鍖呴噷閮芥湁寰埚氱妱瑙掓梾镞浣犵敤涓嶅埌镄勫姛鑳斤级銆
    ggplot2瀹炲湪鏄澶寮哄ぇ浜嗭纴鐢ㄧ啛鎭変互钖庡摢镐曟槸鍦╩atlab閲屽啓镄勭▼搴忔垜涔熸妸鏁版嵁璋冨埌R閲岀敾锲撅纴铹惰岃繖涓鍖呭緢澶嶆潅锛屼粠甯锷╂枃浠堕噷浣犲緢闅惧揩阃熶笂镓嬶纴锲犳ら渶瑕佺郴缁熷︿範銆

    阅读全文

    与r语言读取股票数据代码相关的资料

    热点内容
    潍柴强迫员工买股票 浏览:936
    创业版科技股票一览 浏览:66
    股票交易软件搜索概念公式 浏览:652
    股票退市法律依据 浏览:563
    中国重工股票07年股价是多少 浏览:61
    股票打第三个涨停 浏览:58
    银行股票分红是什么意思 浏览:730
    显盈科技股票 浏览:659
    周线长期横盘的股票含义 浏览:581
    股票数据分析招聘 浏览:969
    降低股票净资产 浏览:202
    什么股票app有比赛 浏览:584
    茅台股千元黄酒股票投资价值 浏览:635
    华安升级主题股票基金近日业绩 浏览:288
    南思科技年股票走势 浏览:311
    终止重组股票连拉涨停 浏览:978
    股票龙虎分析软件 浏览:745
    股票回购可以减少现金流出吗 浏览:664
    中国银行股票2021股价预测 浏览:410
    巴菲特怎样看股票走势图 浏览:644