python中的未来函数 python未来方向

Python 中的函数拟合

很多业务场景中python中的未来函数，我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据python中的未来函数，以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)

本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合。

通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。

运行结果：

对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可。

运行结果：

程序开发中future语句的使用？

future 语句 是一种针对编译器的指令，指明某个特定模块应当使用在特定的未来某个 Python 发行版中成为标准特性的语法或语义。

future 语句的目的是使得向在语言中引入了不兼容改变的 Python 未来版本的迁移更为容易。 它允许基于每个模块在某种新特性成为标准之前的发行版中使用该特性。

future 语句必须在靠近模块开头的位置出现。 可以出现在 future 语句之前行只有:

模块的文档字符串（如果存在），

注释，

空行，以及

其他 future 语句。

future 语句在编译时会被识别并做特殊对待：对核心构造语义的改变常常是通过生成不同的代码来实现。 新的特性甚至可能会引入新的不兼容语法（例如新的保留字），在这种情况下编译器可能需要以不同的方式来解析模块。 这样的决定不能推迟到运行时方才作出。

对于任何给定的发布版本，编译器要知道哪些特性名称已被定义，如果某个 future 语句包含未知的特性则会引发编译时错误。

直接运行时的语义与任何 import 语句相同：存在一个后文将详细说明的标准模块 __future__，它会在执行 future 语句时以通常的方式被导入。

相应的运行时语义取决于 future 语句所启用的指定特性

在默认情况下，通过对Code compiled by calls to the 内置函数 exec() 和 compile() 的调用所编译的代码如果出现于一个包含有 future 语句的模块 M 之中，就会使用 future 语句所关联的语法和语义。 此行为可以通过 compile() 的可选参数加以控制 --- 请参阅该函数的文档以了解详情。

在交互式解释器提示符中键入的 future 语句将在解释器会话此后的交互中有效。 如果一个解释器的启动使用了 -i 选项启动，并传入了一个脚本名称来执行，且该脚本包含 future 语句，它将在交互式会话开始执行脚本之后保持有效。

如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测

时间序列模型

时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。

举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等

RNN 和 LSTM 模型

时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。

典型的RNN网路结构如下：

右侧为计算时便于理解记忆而产开的结构。简单说，x为输入层，o为输出层，s为隐含层，而t指第几次的计算；V,W,U为权重，其中计算第t次的隐含层状态时为St = f(U*Xt + W*St-1)，实现当前输入结果与之前的计算挂钩的目的。对RNN想要更深入的了解可以戳这里。

RNN的局限：

由于RNN模型如果需要实现长期记忆的话需要将当前的隐含态的计算与前n次的计算挂钩，即St = f(U*Xt + W1*St-1 + W2*St-2 + ... + Wn*St-n)，那样的话计算量会呈指数式增长，导致模型训练的时间大幅增加，因此RNN模型一般直接用来进行长期记忆计算。

LSTM模型

LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种RNN的变型，最早由Juergen Schmidhuber提出的。经典的LSTM模型结构如下：

LSTM的特点就是在RNN结构以外添加了各层的阀门节点。阀门有3类：遗忘阀门（forget gate），输入阀门（input gate）和输出阀门（output gate）。这些阀门可以打开或关闭，用于将判断模型网络的记忆态（之前网络的状态）在该层输出的结果是否达到阈值从而加入到当前该层的计算中。如图中所示，阀门节点利用sigmoid函数将网络的记忆态作为输入计算；如果输出结果达到阈值则将该阀门输出与当前层的的计算结果相乘作为下一层的输入（PS：这里的相乘是在指矩阵中的逐元素相乘）；如果没有达到阈值则将该输出结果遗忘掉。每一层包括阀门节点的权重都会在每一次模型反向传播训练过程中更新。更具体的LSTM的判断计算过程如下图所示：

LSTM模型的记忆功能就是由这些阀门节点实现的。当阀门打开的时候，前面模型的训练结果就会关联到当前的模型计算，而当阀门关闭的时候之前的计算结果就不再影响当前的计算。因此，通过调节阀门的开关我们就可以实现早期序列对最终结果的影响。而当你不不希望之前结果对之后产生影响，比如自然语言处理中的开始分析新段落或新章节，那么把阀门关掉即可。（对LSTM想要更具体的了解可以戳这里）

下图具体演示了阀门是如何工作的：通过阀门控制使序列第1的输入的变量影响到了序列第4,6的的变量计算结果。

黑色实心圆代表对该节点的计算结果输出到下一层或下一次计算；空心圆则表示该节点的计算结果没有输入到网络或者没有从上一次收到信号。

Python中实现LSTM模型搭建

Python中有不少包可以直接调用来构建LSTM模型，比如pybrain, kears, tensorflow, cikit-neuralnetwork等（更多戳这里）。这里我们选用keras。（PS：如果操作系统用的linux或者mac，强推Tensorflow！！！）

因为LSTM神经网络模型的训练可以通过调整很多参数来优化，例如activation函数，LSTM层数，输入输出的变量维度等，调节过程相当复杂。这里只举一个最简单的应用例子来描述LSTM的搭建过程。

应用实例

基于某家店的某顾客的历史消费的时间推测该顾客前下次来店的时间。具体数据如下所示：

消费时间

2015-05-15 14:03:512015-05-15 15:32:462015-06-28 18:00:172015-07-16 21:27:182015-07-16 22:04:512015-09-08 14:59:56..

..

具体操作：

1. 原始数据转化

首先需要将时间点数据进行数值化。将具体时间转化为时间段用于表示该用户相邻两次消费的时间间隔，然后再导入模型进行训练是比较常用的手段。转化后的数据如下：

消费间隔04418054..

..

2.生成模型训练数据集（确定训练集的窗口长度）

这里的窗口指需要几次消费间隔用来预测下一次的消费间隔。这里我们先采用窗口长度为3， 即用t-2, t-1,t次的消费间隔进行模型训练，然后用t+1次间隔对结果进行验证。数据集格式如下：X为训练数据，Y为验证数据。

PS： 这里说确定也不太合适，因为窗口长度需要根据模型验证结果进行调整的。

X1    X2    X3    Y0    44    18    044    18    0    54..

..    

注：直接这样预测一般精度会比较差，可以把预测值Y根据数值bin到几类，然后用转换成one-hot标签再来训练会比较好。比如如果把Y按数值范围分到五类（1：0-20，2：20-40，3：40-60，4：60-80，5：80-100）上式可化为：

X1    X2    X3    Y0    44    18    044    18    0    4...

Y转化成one-hot以后则是(关于one-hot编码可以参考这里)

1    0    0    0    00    0    0    0    1...

3. 网络模型结构的确定和调整

这里我们使用python的keras库。（用java的同学可以参考下deeplearning4j这个库）。网络的训练过程设计到许多参数的调整：比如

需要确定LSTM模块的激活函数（activation fucntion）（keras中默认的是tanh）；

确定接收LSTM输出的完全连接人工神经网络（fully-connected artificial neural network）的激活函数（keras中默认为linear）；

确定每一层网络节点的舍弃率（为了防止过度拟合（overfit）），这里我们默认值设定为0.2；

确定误差的计算方式，这里我们使用均方误差（mean squared error）；

确定权重参数的迭代更新方式，这里我们采用RMSprop算法，通常用于RNN网络。

确定模型训练的epoch和batch size（关于模型的这两个参数具体解释戳这里）

一般来说LSTM模块的层数越多（一般不超过3层，再多训练的时候就比较难收敛），对高级别的时间表示的学习能力越强；同时，最后会加一层普通的神经网路层用于输出结果的降维。典型结构如下：

如果需要将多个序列进行同一个模型的训练，可以将序列分别输入到独立的LSTM模块然后输出结果合并后输入到普通层。结构如下：

4. 模型训练和结果预测

将上述数据集按4:1的比例随机拆分为训练集和验证集，这是为了防止过度拟合。训练模型。然后将数据的X列作为参数导入模型便可得到预测值，与实际的Y值相比便可得到该模型的优劣。

实现代码

时间间隔序列格式化成所需的训练集格式

import pandas as pdimport numpy as npdef create_interval_dataset(dataset, look_back):

   """    :param dataset: input array of time intervals    :param look_back: each training set feature length    :return: convert an array of values into a dataset matrix.    """

   dataX, dataY = [], []    for i in range(len(dataset) - look_back):

       dataX.append(dataset[i:i+look_back])

       dataY.append(dataset[i+look_back])    return np.asarray(dataX), np.asarray(dataY)

df = pd.read_csv("path-to-your-time-interval-file")    

dataset_init = np.asarray(df)    # if only 1 columndataX, dataY = create_interval_dataset(dataset, lookback=3)    # look back if the training set sequence length

这里的输入数据来源是csv文件，如果输入数据是来自数据库的话可以参考这里

LSTM网络结构搭建

import pandas as pdimport numpy as npimport randomfrom keras.models import Sequential, model_from_jsonfrom keras.layers import Dense, LSTM, Dropoutclass NeuralNetwork():

   def __init__(self, **kwargs):

       """        :param **kwargs: output_dim=4: output dimension of LSTM layer; activation_lstm='tanh': activation function for LSTM layers; activation_dense='relu': activation function for Dense layer; activation_last='sigmoid': activation function for last layer; drop_out=0.2: fraction of input units to drop; np_epoch=10, the number of epoches to train the model. epoch is one forward pass and one backward pass of all the training examples; batch_size=32: number of samples per gradient update. The higher the batch size, the more memory space you'll need; loss='mean_square_error': loss function; optimizer='rmsprop'        """

       self.output_dim = kwargs.get('output_dim', 8)        self.activation_lstm = kwargs.get('activation_lstm', 'relu')        self.activation_dense = kwargs.get('activation_dense', 'relu')        self.activation_last = kwargs.get('activation_last', 'softmax')    # softmax for multiple output

       self.dense_layer = kwargs.get('dense_layer', 2)     # at least 2 layers

       self.lstm_layer = kwargs.get('lstm_layer', 2)        self.drop_out = kwargs.get('drop_out', 0.2)        self.nb_epoch = kwargs.get('nb_epoch', 10)        self.batch_size = kwargs.get('batch_size', 100)        self.loss = kwargs.get('loss', 'categorical_crossentropy')        self.optimizer = kwargs.get('optimizer', 'rmsprop')        def NN_model(self, trainX, trainY, testX, testY):

       """        :param trainX: training data set        :param trainY: expect value of training data        :param testX: test data set        :param testY: epect value of test data        :return: model after training        """

       print "Training model is LSTM network!"

       input_dim = trainX[1].shape[1]

       output_dim = trainY.shape[1] # one-hot label

       # print predefined parameters of current model:

       model = Sequential()        # applying a LSTM layer with x dim output and y dim input. Use dropout parameter to avoid overfitting

       model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

                      input_dim=input_dim,

                      activation=self.activation_lstm,

                      dropout_U=self.drop_out,

                      return_sequences=True))        for i in range(self.lstm_layer-2):

           model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

                      input_dim=self.output_dim,

                      activation=self.activation_lstm,

                      dropout_U=self.drop_out,

                      return_sequences=True))        # argument return_sequences should be false in last lstm layer to avoid input dimension incompatibility with dense layer

       model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

                      input_dim=self.output_dim,

                      activation=self.activation_lstm,

                      dropout_U=self.drop_out))        for i in range(self.dense_layer-1):

           model.add(Dense(output_dim=self.output_dim,

                       activation=self.activation_last))

       model.add(Dense(output_dim=output_dim,

                       input_dim=self.output_dim,

                       activation=self.activation_last))        # configure the learning process

       model.compile(loss=self.loss, optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy'])        # train the model with fixed number of epoches

       model.fit(x=trainX, y=trainY, nb_epoch=self.nb_epoch, batch_size=self.batch_size, validation_data=(testX, testY))        # store model to json file

       model_json = model.to_json()        with open(model_path, "w") as json_file:

           json_file.write(model_json)        # store model weights to hdf5 file

       if model_weight_path:            if os.path.exists(model_weight_path):

               os.remove(model_weight_path)

           model.save_weights(model_weight_path) # eg: model_weight.h5

       return model

这里写的只涉及LSTM网络的结构搭建，至于如何把数据处理规范化成网络所需的结构以及把模型预测结果与实际值比较统计的可视化，就需要根据实际情况做调整了。

说明 Python 处理业财数据的应用场景,并写出相应代码。可以从采购业务、存货？

Python 是一种流行的编程语言，通常用于处理财务数据。一个常见的应用是在数据分析和数据科学领域，Python强大的数据处理和可视化库可用于分析大型数据集并识别数据中的趋势和模式。

可用于分析财务数据的 Python 脚本的一个示例是计算指定时间段内特定股票平均价格的脚本。金融分析师可以使用此脚本来跟踪股票的表现并预测其未来的价格走势。

下面是计算股票平均价格的 Python 代码示例：

在此代码中，我们首先导入 and 库，这些库通常用于处理 Python 中的财务数据。然后，我们使用库中的函数将库存数据从 CSV 文件加载到 ，这是一种用于处理表格数据的强大数据结构。pandasnumpyread_csv()pandasDataFrame

接下来，我们使用对象中的函数来计算股票的平均价格。最后，我们将结果打印到控制台。mean()DataFrame

这只是Python如何用于财务数据分析的一个简单示例。在这个领域使用Python还有许多其他应用和可能性，包括分析投资组合的表现，预测股票价格等等。

回答不易望请采纳

怎样用 Python 进行数据分析？

做数据分析，首先你要知道有哪些数据分析的方法，然后才是用Python去调用这些方法

那Python有哪些库类是能做数据分析的，很多，pandas，sklearn等等

所以你首先要装一个anaconda套件，它包含了几乎所有的Python数据分析工具，

之后再学怎么分析。

在Python中使用Asyncio系统（3-4）Task 和 Future

Task 和 Future

前面我们讨论了协程，以及如何在循环中运行它们才有用。现在我想简单谈谈Task和Future api。你将使用最多的是Task，因为你的大部分工作将涉及使用create_task()函数运行协程，就像在第22页的“快速开始”中设置的那样。Future类实际上是Task的超类，它提供了与循环交互操作的所有功能。

可以这样简单地理解:Future表示某个活动的未来完成状态，并由循环管理。Task是完全相同的，但是具体的“activity”是一个协程——可能是你用async def函数加上create_task()创建的协程。

Future类表示与循环交互的某个东西的状态。这个描述太模糊了，不太有用，所以你可以将Future实例视为一个切换器，一个完成状态的切换器。当创建Future实例时，切换设置为“尚未完成”状态，但稍后它将是“完成”状态。事实上，Future实例有一个名为done()的方法，它允许你检查状态，如示例 3-15所示。

示例 3-15. 用done()方法检查完成状态

Future实例还可以执行以下操作：

• 设置一个result值（用.set_result(value)设置值并且使用 .result()获取值）

• 使用.cancel()方法取消 (并且会用使用.cancelled()检查是否取消)

• 增加一个Future完成时回调的函数

即使Task更常见，也不可能完全避免使用Future：例如，在执行器上运行函数将返回Future实例，而不是Task。让我们快速看一下 示例 3-16 ，了解一下直接使用Future实例是什么感觉。

示例 3-16. 与Future实例的交互

（L3）创建一个简单的 main函数。我们运行这个函数，等上一会儿然后在Future f上设置一个结果。

（L5）设置一个结果。

（L8）手动创建一个Future实例。注意，这个实例(默认情况下)绑定到我们的循环，但它没有也不会被附加到任何协程(这就是Tasks的作用)。

（L9）在做任何事情之前，确认future还没有完成。

（L11）安排main()协程，传递future。请记住，main()协程所做的所有工作就是sleep，然后切换Future实例。(注意main()协程还不会开始运行：协程只在事件循环运行时才开始运行。)

(L13)在这里我们在Future实例上而不是Task实例上使用run_until_complete()。这和你以前见过的不一样。现在循环正在运行，main()协程将开始执行.

（L16）最终，当future的结果被设置时，它就完成了。完成后，可以访问结果。

当然，你不太可能以这里所示的方式直接使用Future；代码示例仅用于教育目的。你与asynccio的大部分联系都是通过Task实例进行的。

你可能想知道如果在Task实例上调用set_result()会发生什么。在Python 3.8之前可以这样做，但现在不允许这么做了。任务实例是协程对象的包装器，它们的结果值只能在内部设置为底层协程函数的结果，如 示例 3-17所示那样。

示例 3-17. 在task上调用set_result

（L13）唯一的区别是我们创建的是Task实例而不是Future实例。当然，Task API要求我们提供一个协程；这里我们使用sleep()只是因为简单方便。

（L7）正在传入一个Task实例。它满足函数的类型签名(因为Task是Future的子类)，但从Python 3.8开始，我们不再允许在Task上调用set_result()：尝试这样做将引发RuntimeError。这个想法是，一个Task代表一个正在运行的协程，所以结果应该总是来自于task自身。

（L10, L24）但是，我们仍然可以cancel()一个任务，它将在底层协程中引发CancelledError。

Create_task? Ensure_Future? 下定决心吧！

在第22页的“快速入门”中，我说过运行协程的方法是使用asyncio.create_task()。在引入该函数之前，有必要获取一个循环实例并使用loop.create_task()完成相同的任务。事实上，这也可以通过一个不同的模块级函数来实现:asyncio.ensure_future()。一些开发人员推荐create_task()，而其他人推荐ensure_future()。

在我为这本书做研究的过程中，我确信API方法asyncio.ensure_future()是引起对asyncio库广泛误解的罪魁祸首。API的大部分内容都非常清晰，但在学习过程中还存在一些严重的障碍，这就是其中之一。当你遇到ensure_future()时，你的大脑会非常努力地将其集成到关于asyncio应该如何使用的心理模型中——但很可能会失败!

在Python 3.6 asyncio 文档中，这个现在已经臭名昭著的解释突出了 ensure_future() 的问题：

asyncio.ensure_future(coro_or_future, *, _loop =None)

安排执行一个协程对象：把它包装在future中。返回一个Task对象。如果参数是Future，则直接返回。

什么!? 当我第一次读到这篇文章时，我很困惑。下面希望是对ensure_future()的更清楚的描述:

这个函数很好地说明了针对终端用户开发人员的asyncio API(高级API)和针对框架设计人员的asyncio API(低级API)之间的区别。让我们在示例 3-18中自习看看它是如何工作的。

示例 3-18. 仔细看看ensure_future()在做什么

（L3）一个简单的什么都不做的协程函数。我们只需要一些能组成协程的东西。

（L6）我们通过直接调用该函数来创建协程对象。你的代码很少会这样做，但我想在这里明确地表示，我们正在向每个create_task()和ensure_future()传递一个协程对象。

（L7）获取一个循环。

（L9）首先，我们使用loop.create_task()在循环中调度协程，并返回一个新的Task实例。

（L10）验证类型。到目前为止，没有什么有趣的。

（L12）我们展示了asyncio.ensure_future()可以被用来执行与create_task()相同的动作：我们传入了一个协程，并返回了一个Task实例(并且协程已经被安排在循环中运行)!如果传入的是协程，那么loop.create_task()和asyncio.ensure_future()之间没有区别。

（L15）如果我们给ensure_future()传递一个Task实例会发生什么呢？注意我们要传递的Task实例是已经在第4步通过loop.create_task()创建好的。

（L16）返回的Task实例与传入的Task实例完全相同:它在被传递时没有被改变。

直接传递Future实例的意义何在？为什么用同一个函数做两件不同的事情？答案是，ensure_future()的目的是让框架作者向最终用户开发者提供可以处理两种参数的API。不相信我？这是ex-BDFL自己说的：

ensure_future()的要点是，如果你有一个可能是协程或Future(后者包括一个Task，因为它是Future的子类)的东西，并且你想能够调用一个只在Future上定义的方法(可能唯一有用的例子是cancel())。当它已经是Future(或Task)时，它什么也不做；当它是协程时，它将它包装在Task中。

如果您知道您有一个协程，并且希望它被调度，那么正确的API是create_task()。唯一应该调用ensure_future()的时候是当你提供一个API(像大多数asyncio自己的API)，它接受协程或Future，你需要对它做一些事情，需要你有一个Future。

—Guido van Rossum

总而言之，asyncio.sure_future()是一个为框架设计者准备的辅助函数。这一点最容易通过与一种更常见的函数进行类比来解释，所以我们来做这个解释。如果你有几年的编程经验，你可能已经见过类似于例3-19中的istify()函数的函数。示例 3-19中listify()的函数。

示例 3-19. 一个强制输入列表的工具函数

这个函数试图将参数转换为一个列表，不管输入的是什么。api和框架中经常使用这类函数将输入强制转换为已知类型，这将简化后续代码——在本例中，您知道参数(来自listify()的输出)将始终是一个列表。

如果我将listify()函数重命名为ensure_list()，那么您应该开始看到与asyncio.ensure_future()的类似之处:它总是试图将参数强制转换为Future(或子类)类型。这是一个实用函数，它使框架开发人员(而不是像你我这样的终端用户开发人员)的工作变得更容易。

实际上，asyncio标准库模块本身使用ensure_future()正是出于这个原因。当你下次查看API时，你会发现函数参数被描述为“可等待对象”，很可能内部使用ensure_future()强制转换参数。例如，asyncio.gather()函数就像下面的代码一样:

aws参数表示“可等待对象”，包括协程、task和future。在内部，gather()使用ensure_future()进行类型强制转换：task和future保持不变，而把协程强制转为task。

这里的关键是，作为终端用户应用程序开发人员，应该永远不需要使用asyncio.ensure_future()。它更像是框架设计师的工具。如果你需要在事件循环上调度协程，只需直接使用asyncio.create_task()来完成。

在接下来的几节中，我们将回到语言级别的特性，从异步上下文管理器开始。

python中的未来函数的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python未来方向、python中的未来函数的信息别忘了在本站进行查找喔。