Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1948

[Реter Konow]

Evgeny Dyuka:
Есть тут несколько челов которых пугает мысль "а вдруг у них что то получится".
Peter, смирись с тем, что рано или поздно получится. Еще и (о ужас!) денег на этом заработают.

Не заметил пост.

Да, видать сильно напугались.)) Аж пахнуть плохо стало.))) 

Я пожалуй неправ, пытаясь кому то, что то донести. Есть две стороны на рынке и первая всегда отдает деньги второй. Пожалуй, я не с той стороны оказался. Удаляюсь навек...))))))

[Реter Konow]

Valeriy Yastremskiy:

Вообще норм задача для МО чел не знающий выбор бичевание растление глумление получить чел знающий азы МО)

"спецы" полили себя грязью своей риторикой. Теперь, их уже не воспринять как прежде. А ведь уважение к ним было...  

[Evgeny Dyuka]

Реter Konow:

"спецы" полили себя грязью своей риторикой. Теперь, их уже не воспринять как прежде. А ведь уважение к ним было...  

Уже перебор. Покуражился и хватит, собрал лайки, на сегодня хватит.

[Реter Konow]

Evgeny Dyuka:
Уже перебор. Покуражился и хватит, собрал лайки, на сегодня хватит.

Согласен. На сегодня хватит.)

[Valeriy Yastremskiy]

Реter Konow:

Согласен. На сегодня хватит.)

Лучше в своей ветке про ИИ такие обобщения про полиморфность делать. Там это уместней.

[Реter Konow]

Valeriy Yastremskiy:

Лучше в своей ветке про ИИ такие обобщения про полиморфность делать. Там это уместней.

Да, тамошняя тематика стимулирует синапсические связи отвечающие за высшие формы мышления, общения и ассоциации. Там уместнее. 

[Rorschach]

Добил эту тему

a=[1,2,3]
b=a
b[0]=10
print(a)
print(a is b)
print(id(a),id(b))

[10, 2, 3]

True

140431508149128 140431508149128

a=[1,2,3]
b=a[:]
b[0]=10
print(a)
print(a is b)
print(id(a),id(b))

[1, 2, 3]

False

140431508151240 140431508150344

a=[1,2,3]
a=np.asarray(a)
b=a[:]
b[0]=10
print(a)
print(a is b)
print(id(a),id(b))

[10 2 3]

False

140430235124800 140430235126320

И как это называется? Мы не связаны, но мы связаны.

[Maxim Dmitrievsky]

Rorschach:

Добил эту тему

[10, 2, 3]

True

140431508149128 140431508149128

[1, 2, 3]

False

140431508151240 140431508150344

[10 2 3]

False

140430235124800 140430235126320

И как это называется? Мы не связаны, но мы связаны.

Представление или поверхностная копия

Разные объекты массивов могут использовать одни и те же данные. Метод view() создает новый объект массива, являющийся представлением тех же данных.

>>> c = a.view()
>>> c is a
False
>>> c.base is a  # c это представление данных, принадлежащих a
True
>>> c.flags.owndata
False
>>>
>>> c.shape = (2,6)  # форма а не поменяется
>>> a.shape
(3, 4)
>>> c[0,4] = 1234  # данные а изменятся
>>> a
array([[  0, 1, 2, 3],
       [1234, 5, 6, 7],
       [ 8, 9, 10, 11]])

Срез массива это представление:

>>> s = a[:,1:3]
>>> s[:] = 10
>>> a
array([[  0, 10, 10, 3],
       [1234, 10, 10, 7],
       [ 8, 10, 10, 11]])

https://pythonworld.ru/numpy/2.html

[Maxim Dmitrievsky]

>>> import numpy as np
>>> a=[1,2,3]
>>> a=np.asarray(a)
>>> b=a[:]
>>> b[0]=10
>>> print(a)
[10  2  3]
>>> print(a is b.base)
True
>>> print(id(a),id(b))
2022320917680 2022322616880

а в случае списков

a=[1,2,3]
b=a[:] - создает копию (новый объект)

a=[1,2,3]
b=a - создает ссылку

:з

просто не забывайте, что нампай это не питон а сторонняя библиотека и поведение может отличаться по сравнению со встроенными типами

с пандасом все еще сложнее бывает )

[Rorschach]

Maxim Dmitrievsky:

Спасибо, разобрался немного.Все портила эта строка

Out=In[1:,-1]

и заработала такая конструкция

np.random.seed(1)
np.random.shuffle(In)
np.random.seed(1)
np.random.shuffle(Out)