Hướng dẫn run python with flag - chạy python với cờ

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?

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

Làm thế nào để bạn thực hiện một lá cờ trong Python?a drawing board-like feature thatlets us command the turtle and draw using it.

Chúng ta có thể sử dụng cờ trong Python không?

• Cờ trong lập trình Python là gì?moves the pen in forward direction by x units.
• Làm thế nào để bạn làm một lá cờ rùa trong Python? moves the pen in the backward direction by x units.
• Có một logic lồng nhau sau: rotate the pen in the clockwise direction by an angle x.
• Tạo một mảng trống rotate the pen in the anticlockwise direction by an angle x.
• Thay thế các giá trị bằng -1 trong điều kiện stop drawing of the turtle pen.
• Thay thế các giá trị bằng 1 trong điều kiện start drawing of the turtle pen.
• Về mặt hiệu suất:starts filling the color inside the shape.
• Điều này chắc chắn tốt hơn là các vòng lặp hoặc lồng nhau nếu điều kiện.sets the color to be filled.
• Ví dụ: @Tim Mironov Trả lời:stops filling the color.

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.

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.

Các tính năng của đồ họa rùa:

Chuyển tiếp (x): di chuyển bút theo hướng chuyển tiếp theo đơn vị x.

screen = turtle.Screen()

Lùi (x): di chuyển bút theo hướng ngược bởi các đơn vị x.turtle(here “t”).

Phải (x): Xoay bút theo hướng theo chiều kim đồng hồ theo góc x.For making an Indian Flag let’s divide the process into 4 steps:

• Trái (x): Xoay bút theo hướng ngược chiều kim đồng hồ bằng góc x.rectangle with orange color.
• Penup (): Ngừng vẽ bút rùa.middle rectangle.
• Pendown (): Bắt đầu vẽ bút rùa.Green Rectangle.
• BEGIN_FILL (): Bắt đầu lấp đầy màu bên trong hình.Ashoka Chakra inside the middle rectangle.

FillColor (Mạnh Color_Name,): Đặt màu được lấp đầy.

end_fill (): Ngừng điền vào màu.

Cách tiếp cậnFirst rectangle of orange color.

1. Nhập các mô -đun rùa., Turtle makes the Second rectangle of no color.

import turtle

Third green color rectangle is made. Now for Ashoka Chakra, we need to perform a set of operations

• 2. Nhận một màn hình để vẽ.
• 3. Xác định một ví dụ cho rùa (ở đây là T Tiên).
• 4. Để làm một lá cờ Ấn Độ, hãy chia quy trình thành 4 bước:

Hình chữ nhật với 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.

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.

%%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

8. Sau đó, từ điểm kết thúc của hình chữ nhật đầu tiên, rùa tạo ra hình chữ nhật thứ hai không có màu.

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

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 động

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

Một vòng tròn màu xanh lớn và một vòng tròn màu trắng chỉ nhỏ hơn màu xanh.

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

Đặt các vòng tròn màu xanh nhỏ trên lớp lót bên trong của một vòng tròn màu xanh và trắng.

%%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)

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)

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:

https://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 ..