一、ahr999指标是什么有什么用

指标解释AHR999囤货指标是微博用户ahr其目的是协助比特币固定投资用户结合择机策略做出投资决策。该指标隐含了比特币短期固定投资的收益率和比特币价格与预期估值的偏差。从长远来看，比特币价格与区块高度呈正相关。同时，借助固定投资模式的优势，用户可以控制短期固定投资成本，然后使其大部分低于比特币价格。当比特币价格低于短期固定投资成本和预期估值时，数据操作可以增加用户收入的概率。如果指标低于0，则按指标回测.45，更适合抄底，如果是0.45和15.在2个范围内，可能适合固定投资BTC，如果高于此范围，则表明目前不是固定投资的好时机。

二、python简单代码画笑脸

Python作图程序

实战小程序：画出y=x^3的散点图

样例代码如下：

[python]?viewplain?copy

#coding=utf-8

import?pylab?as?y????#引入pylab模块

x?=?y.np.linspace(-10,?10,?100)??#设置x横坐标范围和点数

y.plot(x,?x*x*x,'or')??#生成图像

ax?=?y.gca()

ax.spines['right'].set_color('none')

ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')

ax.spines['bottom'].set_position(('data',?0))

ax.yaxis.set_ticks_position('left')

ax.spines['left'].set_position(('data',?0))

ax.set_yticks([-1000,?-500,?500,?1000])

y.xlim(x.min()?,?x.max()?)?#将横坐标设置为x的最大值和最小值

y.show()?#显示图像

[python]?viewplain?copy

import?pylab?as?y

程序中引入的pylab属于matplotlib的一个模块，将其名字用y代替，其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，十分适合在IPython交互式环境中使用。

[python]?viewplain?copy

y.np.linspace(-10,?10,?100)

此为numpy中的一个函数，返回的是等间距的值，numpy.linspace(a,b,c):a指的是开始位置，b表示的是结束位置，c表示产生点的个数（默认为50）

举例：

[python]?viewplain?copy

?np.linspace(2.0,?3.0,?num=5)

array([?2.??,??2.25,??2.5?,??2.75,??3.??])

[python]?viewplain?copy

y.plot(x,?x*x*x,'or')??#生成图像

后面加上‘o'表示为散点图

'r'可设置颜色为红色，基本上和matlab的操作很像。

[python]?viewplain?copy

y.xlim(x.min(),?x.max())

这条语句使用了xlim函数，将横坐标设置为x的大小

micro:bit显示表情的代码

micro:bit显示表情的代码。python绘制表情包笑脸_?micro：bit学micro:bit显示表情Python——阵列显?，情符号“笑脸跳。。。

可以用Python代码绘制一个人像吗

可以的。

基本思路：选好画板大小，设置好画笔颜色，粗细，定位好位置，依次画鼻子，头、耳朵、眼睛、腮、嘴、身体、手脚、，完事。

都知道，turtle是python内置的一个比较有趣味的模块，俗称海龟作图，它是基于tkinter模块打造，提供一些简单的绘图工具。

求一个python编写一个类的代码

一个用字符展示表情的类，传入参数次数，可使用方法smile,dizzy,peace,greedy,nerd

这个里面代码都没空格，请自行加空格或分隔符

#!/usr/bin/envpython

#-*-coding:utf-8-*-

importsys

classcode_emoji():

def__init__(self,n):

self.number=n

self.code=[94,95,118,62,60,39,36]

def__str__(self):

return'thisisjustacodeemojiclass!'

def__order(self,func):

func=getattr(func,'__name__')

iffunc=="smile":

return[self.code[0],self.code[1],self.code[0]]

eliffunc=="peace":

return[self.code[2],self.code[1],self.code[2]]

eliffunc=="dizzy":

return[self.code[3],self.code[1],self.code[4]]

eliffunc=="greedy":

return[self.code[-1],self.code[1],self.code[-1]]

eliffunc=="nerd":

return[self.code[-2],self.code[1],self.code[-2]]

defsmile(self):

print"\n笑脸"

foriinxrange(self.number):

print"".join([chr(i)foriinself.__order(self.smile)])

defdizzy(self):

print"\n晕"

foriinxrange(self.number):

print"".join([chr(i)foriinself.__order(self.dizzy)])

defpeace(self):

print"\n平静"

foriinxrange(self.number):

print"".join([chr(i)foriinself.__order(self.peace)])

defgreedy(self):

print"\n贪婪"

foriinxrange(self.number):

print"".join([chr(i)foriinself.__order(self.greedy)])

defnerd(self):

print"\n毫无波动"

foriinxrange(self.number):

print"".join([chr(i)foriinself.__order(self.nerd)])

if__name__=='__main__':

a=code_emoji(2)

a.smile()

a.dizzy()

a.peace()

a.greedy()

a.nerd()

程序运行结果：

C:\Python27\python.exeG:/windows_code/python/threat/just_test.py

笑脸

^_^

^_^

晕

_

_

平静

v_v

v_v

贪婪

$_$

$_$

毫无波动

'_'

'_'

Processfinishedwithexitcode0

用Python画图

今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？

搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图

第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。

??它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹

第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度

然后呢？循环重复就画出来这个图了

好玩吧。

有需要仔细研究的可以看下这篇文章，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。

Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。

Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

使用起来也挺简单，

首先importmatplotlib.pyplotasplt?导入画图的图。

然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x,y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。

接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在这篇文章里介绍的很详细。

现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。

我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？

假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：

这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'],df['ini'])

plt.show()

就能得到如下图：

自己画的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛

plt.plot(df['time'],df['Ahr999'])

图形如下：

但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊，?原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。

继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制

fig=plt.figure()#多图

ax1=fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'],df['ini'],label="BTCprice")?#?绘制第一个图比特币价格

ax1.set_ylabel('BTCprice')#?加上标签

#第二个直接对称就行了

ax2=ax1.twinx()#?在右边增加一个Y轴

ax2.plot(df['time'],df['Ahr999'],'r',label="ahr999")??#?绘制第二个图Ahr999指数，红色

ax2.set_ylim([0,50])#设定第二个Y轴范围

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k",linestyle=":")#网格

fig.legend(loc="center")#图例

plt.show()

跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。

这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。

有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。