Hướng dẫn python command flags - cờ lệnh python

Mặc dù điều này đã được trả lời, tuy nhiên, cách nhanh nhất để tính toán kết quả đó thường là sử dụng np.where như sau:

Nội phân chính

  • Đồ họa rùa
  • Làm thế nào để bạn thực hiện một lá cờ trong Python?
  • Chúng ta có thể sử dụng cờ trong Python không?
  • Cờ trong lập trình Python là gì?
  • Làm thế nào để bạn làm một lá cờ rùa trong Python?

Nội phân chính

  • Đồ họa rùa
  • Làm thế nào để bạn thực hiện một lá cờ trong Python?
  • Chúng ta có thể sử dụng cờ trong Python không?
  • Cờ trong lập trình Python là gì?
  • Làm thế nào để bạn làm một lá cờ rùa trong Python?

Nội phân chính

  • Đồ họa rùa
  • Làm thế nào để bạn thực hiện một lá cờ trong Python?
  • Chúng ta có thể sử dụng cờ trong Python không?
  • Cờ trong lập trình Python là gì?
  • Làm thế nào để bạn làm một lá cờ rùa trong Python?

Nội phân chính

  • Đồ họa rùa
  • Làm thế nào để bạn thực hiện một lá cờ trong Python?
  • Chúng ta có thể sử dụng cờ trong Python không?
  • Cờ trong lập trình Python là gì?
  • Làm thế nào để bạn làm một lá cờ rùa trong Python?
import pandas as pd
import pandas_datareader as dr
import numpy as np
from datetime import date

df = dr.data.get_data_yahoo['SPY',start='01-01-2019',end=date.today[]]

df['HC'] = df['Close'].rolling[20].max[] 
df['LC'] = df['Close'].rolling[20].min[] 

Có một logic lồng nhau sau:

  1. Tạo một mảng trống
  2. Thay thế các giá trị bằng -1 trong điều kiện
  3. Thay thế các giá trị bằng 1 trong điều kiện
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]

Về mặt hiệu suất:

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]

Điều này chắc chắn tốt hơn là các vòng lặp hoặc lồng nhau nếu điều kiện.

Ví dụ: @Tim Mironov Trả lời:

%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

Ở đây, chúng tôi sẽ tạo ra những lá cờ Ấn Độ vĩ đại bằng cách sử dụng đồ họa Python Rùa. Ở đây, chúng tôi sẽ sử dụng nhiều hàm rùa như started_fill [], end_fill [] để điền vào màu bên trong cờ, penup [], pendown [], goto [], v.v. để tiếp cận mục tiêu.begin_fill[], end_fill[] to fill color inside the Flag, penup[], pendown[], goto[] etc to reaching the target.

Đồ họa rùa

Trong đồ họa máy tính, đồ họa rùa là đồ họa vector sử dụng con trỏ tương đối trên máy bay Cartesian. Rùa là một tính năng giống như bảng vẽ khiến chúng tôi chỉ huy con rùa và vẽ bằng cách sử dụng nó.a drawing board-like feature thatlets us command the turtle and draw using it.

Các tính năng của đồ họa rùa:

  • Chuyển tiếp [x]: di chuyển bút theo hướng chuyển tiếp theo đơn vị x.moves the pen in forward direction by x units.
  • Lùi [x]: di chuyển bút theo hướng ngược bởi các đơn vị x. moves the pen in the backward direction by x units.
  • Phải [x]: Xoay bút theo hướng theo chiều kim đồng hồ theo góc x. rotate the pen in the clockwise direction by an angle x.
  • Trái [x]: Xoay bút theo hướng ngược chiều kim đồng hồ bằng góc x. rotate the pen in the anticlockwise direction by an angle x.
  • Penup []: Ngừng vẽ bút rùa. stop drawing of the turtle pen.
  • Pendown []: Bắt đầu vẽ bút rùa. start drawing of the turtle pen.
  • BEGIN_FILL []: Bắt đầu lấp đầy màu bên trong hình.starts filling the color inside the shape.
  • FillColor [Mạnh Color_Name,]: Đặt màu được lấp đầy.sets the color to be filled.
  • end_fill []: Ngừng điền vào màu.stops filling the color.

Cách tiếp cận

1. Nhập các mô -đun rùa.

import turtle

2. Nhận một màn hình để vẽ.

screen = turtle.Screen[]

3. Xác định một ví dụ cho rùa [ở đây là T Tiên].turtle[here “t”].

4. Để làm một lá cờ Ấn Độ, hãy chia quy trình thành 4 bước:For making an Indian Flag let’s divide the process into 4 steps:

  • Hình chữ nhật với màu cam.rectangle with orange color.
  • Sau đó, hình chữ nhật giữa.middle rectangle.
  • Sau đó, hình chữ nhật màu xanh lá cây cuối cùng.Green Rectangle.
  • Sau đó, luân xa Ashoka bên trong hình chữ nhật giữa.Ashoka Chakra inside the middle rectangle.

5. Ở đây kích thước của cả ba hình chữ nhật [800 đơn vị x 167 đơn vị], tạo nên kích thước của cờ là [800 đơn vị x 501 đơn vị].

6. Rùa bắt đầu từ tọa độ [-400, 250].

7. Sau đó, từ vị trí đó, nó làm cho hình chữ nhật đầu tiên của màu cam.First rectangle of orange color.

8. Sau đó, từ điểm kết thúc của hình chữ nhật đầu tiên, rùa tạo ra hình chữ nhật thứ hai không có màu., Turtle makes the Second rectangle of no color.

9. Sau đó, hình chữ nhật màu xanh lá cây thứ ba được thực hiện. Bây giờ đối với Luân xa Ashoka, chúng ta cần thực hiện một bộ hoạt độngThird green color rectangle is made. Now for Ashoka Chakra, we need to perform a set of operations

  • Một vòng tròn màu xanh lớn và một vòng tròn màu trắng chỉ nhỏ hơn màu xanh.
  • Đặt các vòng tròn màu xanh nhỏ trên lớp lót bên trong của một vòng tròn màu xanh và trắng.
  • Và cuối cùng phát ngôn bên trong hai vòng tròn màu xanh và trắng bắt đầu từ trung tâm về phía hướng bên ngoài.

10. Cuối cùng, niềm tự hào của một quốc gia đã sẵn sàng. & NBSP;

Dưới đây là việc thực hiện phương pháp trên:

Python

import

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
0

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
1
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
2import
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
4

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
5
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
6
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
7

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
8
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
6
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
0

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
1
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
2
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
4

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
5
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
6
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
7
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
8
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
9
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
1

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
2
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
3
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
5

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
6
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
7
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
9
%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
0
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
6
%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
3
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
9
%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
0
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
6
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
7
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

1

4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

2
%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
0
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
6
%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
3
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
2
4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

9
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
5

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
6
%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
3
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

2
%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
0
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
6
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
7
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

2
%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
0
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
6
%%timeit
pos_indexes = [df.Close == df.HC]
neg_indexes = [df.Close == df.LC]

df.loc[pos_indexes, 'Good_Flag'] = 1
df.loc[neg_indexes, 'Good_Flag'] = -1

df.fillna[method='ffill', inplace=True]
3
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

1

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
4

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
5np.where0
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
8
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
2
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
1

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
2np.where6
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
5

np.where9np.where0

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

1

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
4

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
5import5
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
8
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
2
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
1

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
2
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
01
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
5

np.where9import5

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

1

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
4

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
5
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
6
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
11
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
8
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
6
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
14
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
1

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
2np.where6
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
20
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
21
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
22
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
23
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
24
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
25
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
26

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
5

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27np.where9
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
31
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27
4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

1

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
4

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
6
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
39
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
9
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
39
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
1

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
4

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
5
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
49
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
8
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
2223

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
1

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
5

np.where9

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
49
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

1

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
4

%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
5
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
2
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
8
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
2
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
1

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
66
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
67
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
20
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
21
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
22
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
23
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
24
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
25
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
26

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27
912 µs ± 49.2 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each]
6import5
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
81import5
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
27
4.43 ms ± 92 µs per loop [mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each]

2
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
39
%%timeit
df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
3

df['Flag'] = np.where[[df.Close == df.HC], 1, 
         np.where[df.Close == df.LC, -1, np.full[df.Close.count[], np.nan]]]
df.Flag.fillna[method='ffill', inplace=True]
88

  Output:
 Output:

//media.geeksforgeek.org/wp-content/uploads/20200925192638/indian-flag.mp4


Làm thế nào để bạn thực hiện một lá cờ trong Python?

Cờ biểu thức chính quy ngôn ngữ Python [Regex] cho một số trường hợp đặc biệt chúng ta cần thay đổi hành vi của biểu thức chính quy, điều này được thực hiện bằng cờ. Cờ có thể được đặt theo hai cách, thông qua từ khóa cờ hoặc trực tiếp trong biểu thức.through the flags keyword or directly in the expression.

Chúng ta có thể sử dụng cờ trong Python không?

Một lá cờ trong Python hoạt động như một tín hiệu cho chương trình để xác định xem toàn bộ chương trình hay không một phần cụ thể của chương trình nên chạy. Nói cách khác, bạn có thể đặt cờ thành True và chương trình sẽ chạy liên tục cho đến khi bất kỳ loại sự kiện nào làm cho nó sai.. In other words, you can set the flag to True and the program will run continuously until any type of event makes it False.

Cờ trong lập trình Python là gì?

[Đó là những hằng số mà Python sử dụng.] Bất kỳ loại dữ liệu nào cũng có thể được sử dụng làm cờ. Một số nguyên có thể có giá trị 1 nếu có điều gì đó xảy ra và 0 nếu không. Nhưng bởi vì nó là một số nguyên và ngôn ngữ sẽ cho phép nó có bất kỳ giá trị số nguyên nào, cờ có thể vô tình được đặt thành một giá trị không nhất quán, như 23.Any data type can be used as a flag. An integer could have the value 1 if something happened and 0 if it did not. BUT because it is an integer, and the language will allow it to have any integer value, the flag could accidently be set to an inconsistent value, like 23.

Làm thế nào để bạn làm một lá cờ rùa trong Python?

1. Nhập các mô -đun rùa. 2. Nhận màn hình để vẽ ...

Hình chữ nhật có màu cam ..

Sau đó, hình chữ nhật giữa ..

Sau đó, hình chữ nhật màu xanh lá cây cuối cùng ..

Sau đó, luân xa Ashoka bên trong hình chữ nhật giữa ..

Bài Viết Liên Quan

Chủ Đề