按照百分比取出資料的去極值方法

去極值的方法，可以用均值加n倍的方差，來過濾，也可以用中位數加上下範圍來過濾。如聚寬就提供了winsorize和winsorize_med等方法。

但我總覺得不合心意，第一，這個過程本來就是需要不斷調整引數的，最好能夠按照一定步長來取資料，逐條顯示取出資料的數量，佔比，方差等。此外，引數最好指定資料的百分比，使用者只要指定百分比，就能夠獲得相應的資料。基於此，設計了乙個函式。

from pandas import series, dataframe

from jqfactor import winsorize_med
def data_dist(data,step=0.1,maxstep=1,outratio=0.9): #以中位數為中心，資料的分布
print("資料分布，以中位數為中心，預設步長0.1，通過step引數指定，max指定最大step，outratio指定輸出百分比(0.9)")
med=data[0].median()
d=max(data[0].max()-med,med-data[0].min())  #最大幅度
f=step    
out=none
while(fdata[(data[0]data[0]>med-f*d)]
print("%.2f %.2f%% %d var:%.2f"%(f,len(d2)*100.0/len(data),len(d2),d2[0].std()/med))
if len(d2)*1.0/len(data)>=outratio and out is none:
out=d2.copy(deep=false)
f+=step
return out

取廣晟有色1000天的成交量分析，看看效果

arr=get_bars("600259.xshg", count=1000, unit='1d',fields=['date', 'high','low','volume'],end_dt="2018-12-31")

vol=dataframe(arr["volume"])
o=data_dist(vol,step=0.01,maxstep=0.5,outratio=0.8)
vol.plot()
o.plot()
print("%d"%(vol.median()))
print("%d"%(vol.mean()))
print("%d"%(o.mean()))

可以看出，按80%取出的資料，比原始資料要更加集中，中心點也更加合理

百分比布局的使用

今天有時間搗鼓了一下這個東西，和大家分享一下。官方提供的包裡，關於百分比布局有兩個，如下 就是percentframelayout和percentrelativelayout，我們今天就來說說這兩個百分比布局的使用吧。本文demo使用android studio來完成，所以直接在gradle檔案中新...

Android百分比布局的使用

不經意見發現android支援百分比布局了，使用android percent support這個庫就可以做到了。內心是竊喜的，這樣好多布局就變得簡單多了。這個庫提供了 percentrelativelayout percentframelayout，通過名字就可以看出，這是繼承自framelayo...

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