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QUALIFIED_VIEW(_gsl_vector,view) FUNCTION(gsl_vector, view_array) (QUALIFIER ATOMIC * base, size_t n) { QUALIFIED_VIEW(_gsl_vector,view) view = NULL_VECTOR_VIEW; { TYPE(gsl_vector) v = NULL_VECTOR; v.data = (ATOMIC *)base ; v.size = n; v.stride = 1; v.block = 0; v.owner = 0; view.vector = v; return view; } }. 那是函数声明,那是函数体

时间: 2025-06-27 18:12:48 浏览: 16
<think>好的,我现在需要帮助用户解析GSL向量视图的函数声明和实现细节。首先,用户提到了参考站内引用中的一个代码片段,看起来是关于C++中的运算符重载,可能和向量操作相关。不过,GSL(GNU Scientific Library)是C语言库,所以需要确认用户的问题是否涉及C++与C的混合使用,或者是否有误解。 接下来,用户的问题明确指向GSL的vector view函数。GSL中的向量视图用于在不复制数据的情况下访问数组或向量的部分元素,这对于性能优化很重要。我需要回忆GSL的相关源码结构,特别是vector view的声明和实现。 首先,GSL的vector view结构体通常定义在头文件中,比如gsl_vector_view.h。结构体可能包含一个gsl_vector对象和一个数据块,或者指向现有数据的指针。例如,gsl_vector_view结构体可能如下: typedef struct { gsl_vector vector; int (*free)(void*); // 或者其他管理资源的函数指针 } gsl_vector_view; 然后,创建视图的函数声明可能会使用类似gsl_vector_view_array的函数,它接受一个数组和长度,返回一个gsl_vector_view结构体。例如: gsl_vector_view gsl_vector_view_array(double *base, size_t n) { gsl_vector_view view; view.vector.data = base; view.vector.size = n; // 其他字段初始化... return view; } 需要注意的是,GSL是C库,所以函数返回结构体实例,而不是指针。在C中直接返回结构体可能涉及拷贝,但由于视图结构体通常不大,这在实践中是可接受的。 用户提供的参考代码中的ei_pow可能来自某个C++库,如Eigen,但GSL是C库,两者语法不同。需要指出这点,避免用户混淆。 另外,GSL的视图函数通常涉及宏,例如用预处理宏来简化创建视图的过程,可能在头文件中使用类似: #define GSL_VECTOR_VIEW_ARRAY(base, n) \ gsl_vector_view_memcpy(base, n) 但实际实现可能更复杂,涉及结构体的初始化和数据指针的设置。 需要解释视图函数如何工作,即它们如何包装现有数据,避免内存复制,以及使用时的注意事项,比如生命周期管理,确保原数据在视图使用时有效。 可能用户遇到的困惑是理解视图函数如何声明和实现,特别是如何在不复制数据的情况下创建向量视图。需要详细说明函数返回结构体的机制,以及结构体内部如何引用原始数据。 总结回答的结构:首先介绍GSL向量视图的作用,然后分析函数声明和实现的示例,解释关键部分,比如结构体定义、函数返回类型、数据指针的赋值,最后指出用户提供的参考代码可能属于不同库,提醒注意C和C++的区别。</think>关于GSL(GNU Scientific Library)中向量视图(vector view)的函数声明与实现细节,以下是逐步解析: --- ### 一、GSL向量视图的作用 向量视图用于创建对现有数据块的"视图",无需复制数据即可操作数组子集。这种零拷贝机制能显著提升性能,常用于矩阵/向量的切片、子序列访问等场景[^1]。 --- ### 二、函数声明解析 在GSL头文件`gsl_vector.h`中,视图函数声明如下: ```c gsl_vector_view gsl_vector_view_array(double *base, size_t n); ``` - **输入参数**: - `double *base`:指向原始数据数组的指针 - `size_t n`:视图长度 - **返回类型**: - `gsl_vector_view`结构体,包含对原始数据的引用 --- ### 三、实现细节示例 在源文件`view.c`中的典型实现: ```c gsl_vector_view gsl_vector_view_array (double *base, size_t n) { gsl_vector_view view; view.vector.data = base; // 直接引用原始数据地址 view.vector.size = n; // 设置视图长度 view.vector.stride = 1; // 元素步长(连续内存) view.vector.block = NULL; // 无独立内存块所有权 view.vector.owner = 0; // 标记非数据拥有者 return view; // 返回结构体副本 } ``` - **关键点**: 1. 通过`data`指针直接指向输入数组,**无数据拷贝** 2. `owner=0`表示视图不管理内存生命周期 3. 返回结构体而非指针,符合C语言值传递特性 --- ### 四、用户代码的特殊说明 您提供的参考代码: ```cpp inline Scalar operator() (const Scalar& a) const { return ei_pow(a, m_exponent); } ``` 这属于**Eigen库**(C++模板库)的运算符重载实现,与GSL的C语言实现有显著差异: - GSL使用结构体和函数操作数据(过程式编程) - Eigen通过模板类和运算符重载实现(面向对象范式) --- ### 五、使用注意事项 1. **生命周期管理**:确保原始数据在视图使用期间有效 2. **类型匹配**:视图数据类型需与原始数据一致 3. **性能优化**:优先用视图替代复制操作,尤其在处理大型数据时 ---
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BETA VERSION ! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ! This version of DaVinci Configurator Classic and/or the related Basic Software Package is BETA software. ! ! BETA Software is basically operable, but not sufficiently tested, verified and/or qualified for use in series ! ! production and/or in vehicles operating on public or non-public roads. ! ! In particular, without limitation, BETA Software may cause unpredictable ECU behavior, may not provide all ! ! functions necessary for use in series production and/or may not comply with quality requirements which are ! ! necessary according to the state of the art. BETA Software must not be used in series production. ! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! **********************************************************************************************************************/ #ifndef OS_STACK_CFG_H # define OS_STACK_CFG_H /********************************************************************************************************************** * INCLUDES *********************************************************************************************************************/ /* AUTOSAR includes */ # include "Std_Types.h" /********************************************************************************************************************** * GLOBAL CONSTANT MACROS *********************************************************************************************************************/ /*! Defines whether stack monitoring is active (STD_ON) or not (STD_OFF). */ # define OS_CFG_STACKMONITORING (STD_ON) /*! Defines whether stack measurement is active (STD_ON) or not (STD_OFF). */ # define OS_CFG_STACKMEASUREMENT (STD_ON) /* Configured stack sizes (Total: 33024 Byte) */ # define OS_CFG_SIZE_CORE1_RTM_CYCLIC_STACK (512u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_ERROR_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_INIT_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_ISR_CORE_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_KERNEL_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_PROTECTION_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_SHUTDOWN_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_TASK_PRIO0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_TASK_PRIO1_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_TASK_PRIO145_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_TASK_PRIO200_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_TASK_PRIO255_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE0_TASK_PRIO4294967295_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_ERROR_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_INIT_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_ISR_CORE_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_KERNEL_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_PROTECTION_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_SHUTDOWN_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_TASK_PRIO0_STACK (256u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_TASK_PRIO250_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_TASK_PRIO30_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSCORE1_TASK_PRIO4294967295_STACK (512u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_10MS_BSW_C0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_1MS_ASW_ASILB_C0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_1MS_ASW_ASILC_C0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_1MS_ASW_QM_C0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_5MS_ASW_ASILB_C0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_5MS_ASW_ASILC_C0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_5MS_ASW_QM_C0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_5MS_BSW_QM_C0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_5MS_BSW_ASILC_C0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_INIT_TASKASILC_CORE0_STACK (1024u) # define OS_CFG_SIZE_OSTASK_INIT_TASK_CORE0_SYS_STACK (1024u) /********************************************************************************************************************** * GLOBAL FUNCTION MACROS *********************************************************************************************************************/ #endif /* OS_STACK_CFG_H */ /********************************************************************************************************************** * END OF FILE: Os_Stack_Cfg.h *********************************************************************************************************************/

2025-03-24 20:39:40,980 INFO org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster - Final app status: FAILED, exitCode: 15, (reason: User class threw exception: org.apache.spark.sql.AnalysisException: USING column left cannot be resolved on the left side of the join. The left-side columns: [COLLECT_ID, MP_ID, CITY_ORG_ID, CITY_ORG_NAME, MAINTAINER_ID, MAINTAINER_NAME, MAINTCREW_ID, MAINTCREW_NAME, ORG_NO, ORG_NAME, CUST_ID, CUST_NO, CUST_NAME, TRANSFORMER_ID, TRANSFORMER_NAME, CUST_MP_LEVEL_NAME, CUST_VOLTAGE_LEVEL_NAME, MP_VOLTAGE_LEVEL_NAME, CUST_MP_LEVEL_CODE, CUST_VOLTAGE_LEVEL_CODE, MP_VOLTAGE_LEVEL, LINE_ID, LINE_NAME, UPPER_RATE, LOWER_RATE, UPPER_TL, LOWER_TL, QUALIFIED_TL, TOTAL_TL, QUALIFIED_RATE, MAX_VOLTAGE, MAX_VOLTAGE_TIME, MIN_VOLTAGE, MIN_VOLTAGE_TIME, PROVINCE_NAME, PROVINCE_ID, WIRING_MODE, MEAS_MODE, STATION_ID, STATION_NAME, AVG_VOLTAGE, RANGE_QUALIFIED_RATE, RANGE_UPPER_RATE, RANGE_LOWER_RATE, RANGE_UPPER_HIGH_RATE, RANGE_LOWER_LOW_RATE, RANGE_UPPER_HIGHER_RATE, RANGE_LOWER_DOWN_RATE, CRITICAL_LOWER_RATE, RANGE_UPPER_TL_A, RANGE_LOWER_TL_A, RANGE_UPPER_HIGH_TL_A, RANGE_LOWER_LOW_TL_A, RANGE_UPPER_HIGHER_TL_A, RANGE_LOWER_DOWN_TL_A, CRITICAL_LOWER_TIME, RANGE_QUALIFIED_TL, UPPER_TIME, UPPER_TIME_HUG, LOWER_TIME, LOWER_TIME_HUG, UPPER_TIME1, UPPER_TIME2, WAVE_ORDINARY_TIME, WAVE_TIME, IS_UPPER_OVER, IS_UPPER_OVER_HUG, IS_LOWER_OVER, IS_LOWER_OVER_HUG, UPPER_CUST_NUM1, UPPER_CUST_NUM2, IS_WAVE, IS_ORDINARY_WAVE, IS_CRITICAL_LOWER_OVER, IS_RANGE_LOWER_DOWN_A, IS_RANGE_LOWER_LOW_A, IS_RANGE_LOWER_A, IS_RANGE_UPPER_A, IS_RANGE_UPPER_HIGH_A, IS_RANGE_UPPER_HIGHER_A, UPPER_TIME_INDEX, UPPER_TIME_INDEX_HUG, LOWER_TIME_INDEX, LOWER_TIME_INDEX_HUG, INDEX, FC_GC_FLAG, TG_NO, TRADE_CODE, TRADE_NAME, ELEC_TYPE_CODE, IS_DUAL_POWER, CUST_PRIO_CODE, IMPORTANT_TYOE_NAME, INSTALLED_CAPACITY, CONTRACT_CAP, FREQUENCY_TYPE, ABNORMAL_PT_VALUE, PT_VALUE, IS_IMPORT_CUST, IS_FOCUS_CUST, IS_COMPLAINT_CUST, IS_REPORT_CUST, IS_PROJECT_CUST, IS_PROTECTION_CUST, IS

下面是我新的代码: import os import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime, timedelta def analyze_stock_data(csv_file, target_date): """ 分析单个股票CSV文件,检查是否满足筛选条件 target_date: 格式为'2025/7/17'的目标日期 """ try: # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(csv_file) # 确保数据按日期排序(从旧到新) df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df = df.sort_values('date') # 检查是否有足够的数据(至少20个交易日) if len(df) < 20: return False, "数据不足20个交易日" # 计算每日涨跌幅(百分比) df['pct_change'] = (df['close'] / df['close'].shift(1) - 1) * 100 df = df.dropna(subset=['pct_change']) # 移除第一行(无前一日数据) # 将目标日期转换为datetime对象 try: target_dt = datetime.strptime(target_date, '%Y/%m/%d') except ValueError: return False, "日期格式错误,应为'YYYY/MM/DD'" # 查找目标日期在数据中的位置 date_mask = df['date'] == target_dt if not date_mask.any(): return False, f"未找到目标日期 {target_date}" # 获取目标日期所在行的索引 target_idx = df[date_mask].index[0] # 检查索引位置是否足够取数据 if target_idx < 4: # 需要前5个交易日(包括目标日期) return False, "目标日期前数据不足" if target_idx < 19: # 需要20个交易日 return False, "目标日期前20日数据不足" # 获取目标日期前5个交易日(包括目标日期) recent_5 = df.iloc[target_idx-4:target_idx+1] # 取5行:目标日期及其前4天 # 获取目标日期前20个交易日(包括目标日期) recent_20 = df.iloc[target_idx-19:target_idx+1] # 取20行 # 条件1: 最近20日日均涨幅大于0.3% avg_daily_gain = recent_20['pct_change'].mean() if avg_daily_gain <= -0.3: return False, f"日均涨幅不足(仅{avg_daily_gain:.2f}%)" # 获取最近5个交易日的数据 pct_changes = recent_5['pct_change'].values # 条件2: 近5日有一个交易日涨幅超过9.95% big_gain_days = sum(1 for change in pct_changes if change > 9.95) if big_gain_days < 1: return False, f"大涨日不足(仅{big_gain_days}天)" # 条件3: 近5日有两个交易日上涨 up_days = sum(1 for change in pct_changes if change > 0) if up_days < 2: return False, f"上涨日不足(仅{up_days}天)" # 条件4: 倒数第二天下跌(目标日期的前一天) if pct_changes[-2] >= 0: # 倒数第二天(索引-2) return False, "倒数第二天未下跌" # 条件5: 最后一天上涨(目标日期当天) if pct_changes[-1] <= 0: # 最后一天(索引-1) return False, "最后一天未上涨" return True, "满足所有条件" except Exception as e: return False, f"处理错误: {str(e)}" def filter_stocks(folder_path, target_date): """ 筛选指定文件夹中满足条件的股票CSV文件 target_date: 格式为'2025/7/17'的目标日期 """ # 获取所有CSV文件 csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv') and f.startswith('sz')] print(f"在 '{folder_path}' 中找到 {len(csv_files)} 个股票文件,开始筛选...") print(f"目标日期: {target_date}") qualified_stocks = [] total_files = len(csv_files) for i, filename in enumerate(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) stock_code = filename.split('.')[0] # 获取股票代码 # 分析股票数据 is_qualified, reason = analyze_stock_data(file_path, target_date) # 显示进度 progress = f"[{i+1}/{total_files}] {stock_code}: " if is_qualified: print(progress + "✓ 符合条件") qualified_stocks.append(stock_code) else: # 只显示不符合的原因(可选:注释掉下一行以减少输出) print(progress + f"× 不符合 ({reason})") # 输出结果 print("\n筛选完成!") print(f"符合条件股票数量: {len(qualified_stocks)}/{total_files}") if qualified_stocks: print("\n符合条件的股票代码:") for stock in qualified_stocks: print(stock) # 保存结果到文本文件 result_txt = os.path.join(folder_path, f"qualified_stocks_{target_date.replace('/', '')}.txt") with open(result_txt, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("\n".join(qualified_stocks)) print(f"\n文本结果已保存到: {result_txt}") # 创建表格并保存到指定位置 save_table(qualified_stocks, target_date) return qualified_stocks def save_table(stock_codes, target_date): """ 将筛选结果保存为表格文件 stock_codes: 符合条件的股票代码列表 target_date: 目标日期 """ # 创建DataFrame result_df = pd.DataFrame({ "股票代码": stock_codes, "筛选日期": target_date, "筛选条件": "回首望月策略" }) # 设置保存路径 save_dir = r"D:\股票量化数据库" if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) # 保存为CSV文件 csv_path = os.path.join(save_dir, "深证/回首望月.csv") result_df.to_csv(csv_path, index=False, encoding='utf-8-sig') # 保存为Excel文件(可选) excel_path = os.path.join(save_dir, "深证/回首望月.xlsx") result_df.to_excel(excel_path, index=False) print(f"\n表格文件已保存到:") print(f"CSV格式: {csv_path}") print(f"Excel格式: {excel_path}") # 主程序 if __name__ == "__main__": folder_path = r"D:\股票量化数据库\股票csv数据\深证" target_date = "2025/7/17" # 可修改为目标日期 # 检查路径是否存在 if not os.path.exists(folder_path): print(f"错误: 路径 '{folder_path}' 不存在!") exit(1) # 执行筛选 qualified = filter_stocks(folder_path, target_date) # 如果没有符合条件的股票,也创建空表格 if not qualified: print("\n没有符合条件的股票,创建空表格...") save_table([], target_date) 请帮我加一个条件,要求最后一天不能涨停

这个是昨天的运行代码,请在此基础上进行修改: import os import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime, timedelta def analyze_stock_data(csv_file, target_date): """ 分析单个股票CSV文件,检查是否满足筛选条件 target_date: 格式为'2025/7/17'的目标日期 """ try: # 读取CSV文件 df = pd.read_csv(csv_file) # 确保数据按日期排序(从旧到新) df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df = df.sort_values('date') # 检查是否有足够的数据(至少20个交易日) if len(df) < 20: return False, "数据不足20个交易日" # 计算每日涨跌幅(百分比) df['pct_change'] = (df['close'] / df['close'].shift(1) - 1) * 100 df = df.dropna(subset=['pct_change']) # 移除第一行(无前一日数据) # 将目标日期转换为datetime对象 try: target_dt = datetime.strptime(target_date, '%Y/%m/%d') except ValueError: return False, "日期格式错误,应为'YYYY/MM/DD'" # 查找目标日期在数据中的位置 date_mask = df['date'] == target_dt if not date_mask.any(): return False, f"未找到目标日期 {target_date}" # 获取目标日期所在行的索引 target_idx = df[date_mask].index[0] # 检查索引位置是否足够取数据 if target_idx < 4: # 需要前5个交易日(包括目标日期) return False, "目标日期前数据不足" if target_idx < 19: # 需要20个交易日 return False, "目标日期前20日数据不足" # 获取目标日期前5个交易日(包括目标日期) recent_5 = df.iloc[target_idx-4:target_idx+1] # 取5行:目标日期及其前4天 # 获取目标日期前20个交易日(包括目标日期) recent_20 = df.iloc[target_idx-19:target_idx+1] # 取20行 # 条件1: 最近20日日均涨幅大于-0.3% avg_daily_gain = recent_20['pct_change'].mean() if avg_daily_gain <= -0.3: return False, f"日均涨幅不足(仅{avg_daily_gain:.2f}%)" # 获取最近5个交易日的数据 pct_changes = recent_5['pct_change'].values volumes = recent_5['volume'].values # 成交量数据 # 条件2: 近5日有一个交易日涨幅超过9.95% big_gain_days = sum(1 for change in pct_changes if change > 9.95) if big_gain_days < 1: return False, f"大涨日不足(仅{big_gain_days}天)" # 条件3: 近5日有两个交易日上涨 up_days = sum(1 for change in pct_changes if change > 0) if up_days < 2: return False, f"上涨日不足(仅{up_days}天)" # 条件4: 倒数第二天下跌(目标日期的前一天) if pct_changes[-2] >= 0: # 倒数第二天(索引-2) return False, "倒数第二天未下跌" # 条件5: 最后一天上涨(目标日期当天) if pct_changes[-1] <= 0: # 最后一天(索引-1) return False, "最后一天未上涨" # 条件6: 最后一天不能涨停(涨幅不超过9.95%) if pct_changes[-1] > 9.95: return False, "最后一天涨停" # 条件7: 最后一天的成交量小于前一天 if volumes[-1] >= volumes[-2]: return False, f"最后一天成交量({volumes[-1]})不小于前一天({volumes[-2]})" return True, "满足所有条件" except Exception as e: return False, f"处理错误: {str(e)}" def filter_stocks(folder_path, target_date): """ 筛选指定文件夹中满足条件的股票CSV文件 target_date: 格式为'2025/7/17'的目标日期 """ # 获取所有CSV文件 csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv') and f.startswith('sh')] # 修改为上证股票前缀 print(f"在 '{folder_path}' 中找到 {len(csv_files)} 个股票文件,开始筛选...") print(f"目标日期: {target_date}") print(f"筛选条件: 最后一天成交量 < 前一天成交量") qualified_stocks = [] total_files = len(csv_files) for i, filename in enumerate(csv_files): file_path = os.path.join(folder_path, filename) stock_code = filename.split('.')[0] # 获取股票代码 # 分析股票数据 is_qualified, reason = analyze_stock_data(file_path, target_date) # 显示进度 progress = f"[{i+1}/{total_files}] {stock_code}: " if is_qualified: print(progress + "✓ 符合条件") qualified_stocks.append(stock_code) else: # 只显示不符合的原因(可选:注释掉下一行以减少输出) print(progress + f"× 不符合 ({reason})") # 输出结果 print("\n筛选完成!") print(f"符合条件股票数量: {len(qualified_stocks)}/{total_files}") if qualified_stocks: print("\n符合条件的股票代码:") for stock in qualified_stocks: print(stock) # 创建表格并保存到指定位置 save_table(qualified_stocks, target_date) return qualified_stocks def save_table(stock_codes, target_date): """ 将筛选结果保存为表格文件 stock_codes: 符合条件的股票代码列表 target_date: 目标日期 """ # 创建DataFrame result_df = pd.DataFrame({ "股票代码": stock_codes, "筛选日期": target_date, "筛选条件": "回首望月策略(含成交量条件)" }) # 设置新的保存路径 save_dir = r"D:\股票量化数据库\回首望月结果\上证" # 创建目录(如果不存在) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir) print(f"已创建目录: {save_dir}") # 统一文件名基础(使用上证前缀) base_filename = "上证-回首望月" # 保存结果到文本文件 result_txt = os.path.join(save_dir, f"{base_filename}_{target_date.replace('/', '')}.txt") with open(result_txt, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write("\n".join(stock_codes)) print(f"\n文本结果已保存到: {result_txt}") # 保存为CSV文件 csv_path = os.path.join(save_dir, f"{base_filename}.csv") result_df.to_csv(csv_path, index=False, encoding='utf-8-sig') # 保存为Excel文件 excel_path = os.path.join(save_dir, f"{base_filename}.xlsx") result_df.to_excel(excel_path, index=False) print(f"\n表格文件已保存到:") print(f"CSV格式: {csv_path}") print(f"Excel格式: {excel_path}") # 主程序 if __name__ == "__main__": # 修改为上证数据路径 folder_path = r"D:\股票量化数据库\股票csv数据\上证" target_date = "2025/7/17" # 可修改为目标日期 # 检查路径是否存在 if not os.path.exists(folder_path): print(f"错误: 路径 '{folder_path}' 不存在!") exit(1) # 执行筛选 qualified = filter_stocks(folder_path, target_date) # 如果没有符合条件的股票,也创建空表格 if not qualified: print("\n没有符合条件的股票,创建空表格...") save_table([], target_date)

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基于28335的高精度旋变软解码技术及其应用 - 电机控制

内容概要:本文详细介绍了基于28335芯片实现的旋变软解码技术。该技术在0-360°范围内与TI方案相比,偏差极小(平均偏差最大为0.0009弧度),并且响应速度优于AD2S1205(解算器建立时间不超过5ms)。文中还讨论了信号解调方法,利用三角函数积化和差公式将旋变输出信号分解为高低频两部分,并通过锁相环和特殊设计的滤波器提高信号处理的精度和稳定性。最终,该技术在12位AD下能保证10-11位的精度。 适合人群:从事电机控制、自动化系统设计及相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:适用于需要高精度、快速响应的旋转变压器解码应用场景,如工业自动化、机器人技术和电动汽车等领域。目标是提供一种替代传统硬件解码方案的技术选择,提升系统的可靠性和性能。 阅读建议:读者可以通过本文深入了解旋变软解码的工作原理和技术细节,掌握其相对于现有解决方案的优势,从而更好地应用于实际项目中。
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掌握XFireSpring整合技术:HELLOworld原代码使用教程

标题:“xfirespring整合使用原代码”中提到的“xfirespring”是指将XFire和Spring框架进行整合使用。XFire是一个基于SOAP的Web服务框架,而Spring是一个轻量级的Java/Java EE全功能栈的应用程序框架。在Web服务开发中,将XFire与Spring整合能够发挥两者的优势,例如Spring的依赖注入、事务管理等特性,与XFire的简洁的Web服务开发模型相结合。 描述:“xfirespring整合使用HELLOworld原代码”说明了在这个整合过程中实现了一个非常基本的Web服务示例,即“HELLOworld”。这通常意味着创建了一个能够返回"HELLO world"字符串作为响应的Web服务方法。这个简单的例子用来展示如何设置环境、编写服务类、定义Web服务接口以及部署和测试整合后的应用程序。 标签:“xfirespring”表明文档、代码示例或者讨论集中于XFire和Spring的整合技术。 文件列表中的“index.jsp”通常是一个Web应用程序的入口点,它可能用于提供一个用户界面,通过这个界面调用Web服务或者展示Web服务的调用结果。“WEB-INF”是Java Web应用中的一个特殊目录,它存放了应用服务器加载的Servlet类文件和相关的配置文件,例如web.xml。web.xml文件中定义了Web应用程序的配置信息,如Servlet映射、初始化参数、安全约束等。“META-INF”目录包含了元数据信息,这些信息通常由部署工具使用,用于描述应用的元数据,如manifest文件,它记录了归档文件中的包信息以及相关的依赖关系。 整合XFire和Spring框架,具体知识点可以分为以下几个部分: 1. XFire框架概述 XFire是一个开源的Web服务框架,它是基于SOAP协议的,提供了一种简化的方式来创建、部署和调用Web服务。XFire支持多种数据绑定,包括XML、JSON和Java数据对象等。开发人员可以使用注解或者基于XML的配置来定义服务接口和服务实现。 2. Spring框架概述 Spring是一个全面的企业应用开发框架,它提供了丰富的功能,包括但不限于依赖注入、面向切面编程(AOP)、数据访问/集成、消息传递、事务管理等。Spring的核心特性是依赖注入,通过依赖注入能够将应用程序的组件解耦合,从而提高应用程序的灵活性和可测试性。 3. XFire和Spring整合的目的 整合这两个框架的目的是为了利用各自的优势。XFire可以用来创建Web服务,而Spring可以管理这些Web服务的生命周期,提供企业级服务,如事务管理、安全性、数据访问等。整合后,开发者可以享受Spring的依赖注入、事务管理等企业级功能,同时利用XFire的简洁的Web服务开发模型。 4. XFire与Spring整合的基本步骤 整合的基本步骤可能包括添加必要的依赖到项目中,配置Spring的applicationContext.xml,以包括XFire特定的bean配置。比如,需要配置XFire的ServiceExporter和ServicePublisher beans,使得Spring可以管理XFire的Web服务。同时,需要定义服务接口以及服务实现类,并通过注解或者XML配置将其关联起来。 5. Web服务实现示例:“HELLOworld” 实现一个Web服务通常涉及到定义服务接口和服务实现类。服务接口定义了服务的方法,而服务实现类则提供了这些方法的具体实现。在XFire和Spring整合的上下文中,“HELLOworld”示例可能包含一个接口定义,比如`HelloWorldService`,和一个实现类`HelloWorldServiceImpl`,该类有一个`sayHello`方法返回"HELLO world"字符串。 6. 部署和测试 部署Web服务时,需要将应用程序打包成WAR文件,并部署到支持Servlet 2.3及以上版本的Web应用服务器上。部署后,可以通过客户端或浏览器测试Web服务的功能,例如通过访问XFire提供的服务描述页面(WSDL)来了解如何调用服务。 7. JSP与Web服务交互 如果在应用程序中使用了JSP页面,那么JSP可以用来作为用户与Web服务交互的界面。例如,JSP可以包含JavaScript代码来发送异步的AJAX请求到Web服务,并展示返回的结果给用户。在这个过程中,JSP页面可能使用XMLHttpRequest对象或者现代的Fetch API与Web服务进行通信。 8. 项目配置文件说明 项目配置文件如web.xml和applicationContext.xml分别在Web应用和服务配置中扮演关键角色。web.xml负责定义Web组件,比如Servlet、过滤器和监听器,而applicationContext.xml则负责定义Spring容器中的bean,包括数据源、事务管理器、业务逻辑组件和服务访问器等。 总之,通过上述整合使用原代码的知识点,可以深入理解XFire与Spring框架的结合使用,以及如何开发和部署基本的Web服务。这些技术知识有助于进行更高层次的Web服务开发,以及在复杂的IT环境中灵活运用各种框架和工具。
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【Unity2018汉化大揭秘】:一步到位优化中文用户体验

# 摘要 本论文详细介绍了Unity2018汉化项目的实施过程,从理论准备到实践步骤,再到后期的测试与优化,最终分享了汉化经验和心得。首先,强调了汉化项目对于用户体验提升和产品国际化的重要性,并分析了汉化资源的分类、识别与管理方法。接着,详细阐述了汉化工具的选择、脚本编写、资源手动调整等实践步骤,以及汉化质量测试、体验优化和项目维护更新的重要性。论文最后通过案例研究,分析了汉化中的挑战和应对策略,并预测了汉化技术未来的发展方向。整个汉化过程不仅涉及技术层面的操作,还包含了深入的理论研究和实践心得分享,对提升汉化项目的效率和质量具有指导意义。 # 关键字 Unity汉化;用户体验;国际化;资源
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iPhone

<think>我们注意到用户意图不明确,但提到了“照片提取”和“其他功能帮助”。因此,我们需要通过搜索来获取关于iPhone照片提取的常见方法以及其他可能的功能帮助。由于用户问题比较宽泛,我们将重点放在照片提取上,因为这是明确提到的关键词。同时,我们也会考虑一些其他常用功能的帮助。首先,针对照片提取,可能涉及从iPhone导出照片、从备份中提取照片、或者从损坏的设备中恢复照片等。我们将搜索这些方面的信息。其次,关于其他功能帮助,我们可以提供一些常见问题的快速指南,如电池优化、屏幕时间管理等。根据要求,我们需要将答案组织为多个方法或步骤,并在每个步骤间换行。同时,避免使用第一人称和步骤词汇。由于
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驾校一点通软件:提升驾驶证考试通过率

标题“驾校一点通”指向的是一款专门为学员考取驾驶证提供帮助的软件,该软件强调其辅助性质,旨在为学员提供便捷的学习方式和复习资料。从描述中可以推断出,“驾校一点通”是一个与驾驶考试相关的应用软件,这类软件一般包含驾驶理论学习、模拟考试、交通法规解释等内容。 文件标题中的“2007”这个年份标签很可能意味着软件的最初发布时间或版本更新年份,这说明了软件具有一定的历史背景和可能经过了多次更新,以适应不断变化的驾驶考试要求。 压缩包子文件的文件名称列表中,有以下几个文件类型值得关注: 1. images.dat:这个文件名表明,这是一个包含图像数据的文件,很可能包含了用于软件界面展示的图片,如各种标志、道路场景等图形。在驾照学习软件中,这类图片通常用于帮助用户认识和记忆不同交通标志、信号灯以及驾驶过程中需要注意的各种道路情况。 2. library.dat:这个文件名暗示它是一个包含了大量信息的库文件,可能包含了法规、驾驶知识、考试题库等数据。这类文件是提供给用户学习驾驶理论知识和准备科目一理论考试的重要资源。 3. 驾校一点通小型汽车专用.exe:这是一个可执行文件,是软件的主要安装程序。根据标题推测,这款软件主要是针对小型汽车驾照考试的学员设计的。通常,小型汽车(C1类驾照)需要学习包括车辆构造、基础驾驶技能、安全行车常识、交通法规等内容。 4. 使用说明.html:这个文件是软件使用说明的文档,通常以网页格式存在,用户可以通过浏览器阅读。使用说明应该会详细介绍软件的安装流程、功能介绍、如何使用软件的各种模块以及如何通过软件来帮助自己更好地准备考试。 综合以上信息,我们可以挖掘出以下几个相关知识点: - 软件类型:辅助学习软件,专门针对驾驶考试设计。 - 应用领域:主要用于帮助驾考学员准备理论和实践考试。 - 文件类型:包括图片文件(images.dat)、库文件(library.dat)、可执行文件(.exe)和网页格式的说明文件(.html)。 - 功能内容:可能包含交通法规知识学习、交通标志识别、驾驶理论学习、模拟考试、考试题库练习等功能。 - 版本信息:软件很可能最早发布于2007年,后续可能有多个版本更新。 - 用户群体:主要面向小型汽车驾照考生,即C1类驾照学员。 - 使用方式:用户需要将.exe安装文件进行安装,然后根据.html格式的使用说明来熟悉软件操作,从而利用images.dat和library.dat中的资源来辅助学习。 以上知识点为从给定文件信息中提炼出来的重点,这些内容对于了解“驾校一点通”这款软件的功能、作用、使用方法以及它的发展历史都有重要的指导意义。
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【DFLauncher自动化教程】:简化游戏启动流程,让游戏体验更流畅

# 摘要 DFLauncher是一个功能丰富的游戏启动和管理平台,本论文将介绍其安装、基础使用、高级设置、社区互动以及插件开发等方面。通过对配置文件的解析、界面定制、自动化功能的实现、高级配置选项、安全性和性能监控的详细讨论,本文阐述了DFLauncher如何帮助用户更高效地管理和优化游戏环境。此外,本文还探讨了DFLauncher社区的资源分享、教育教程和插件开发等内容,
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自适应卡尔曼滤波是什么意思

<think>嗯,用户这次想深入了解自适应卡尔曼滤波(AKF)的概念和原理。从对话历史看,用户之前研究过相机自动对焦系统的降噪技术,其中提到过自适应卡尔曼滤波的应用场景。用户可能是个工程师或研究者,正在探索信号处理在具体场景的实现细节。 用户提供的三篇参考文献很有价值:[1]是基础理论综述,[2]聚焦多传感器场景,[3]讨论噪声协方差自适应方法。需要特别注意相机AF系统的特殊需求——实时性要求高(每秒数十次对焦计算)、噪声环境复杂(机械振动/弱光干扰),这些在解释原理时要结合具体案例。 技术要点需要分层解析:先明确标准卡尔曼滤波的局限(固定噪声参数),再展开自适应机制。对于相机AF场景,重