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Market memory and fat tail consequences in option pricing on the expOU stochastic volatilit

a r X i v :p h y s i c s /0607265v 1 [p h y s i c s .s o c -p h ] 28 J u l 2006Market memory and fat tail consequences in option pricing on

the expOU stochastic volatility model

Josep Perell′o [*]

Departament de F′?sica Fonamental,Universitat de Barcelona,Diagonal,647,E-08028Barcelona,Spain (Dated:February 2,2008)Abstract The expOU stochastic volatility model is capable of reproducing fairly well most important statistical properties of ?nancial markets daily data.Among them,the presence of multiple time scales in the volatility autocorrelation is perhaps the most relevant which makes appear fat tails in the return distributions.This paper wants to go further on with the expOU model we have studied in Ref.[1]by exploring an aspect of practical interest.Having as a benchmark the parameters estimated from the Dow Jones daily data,we want to compute the price for the European option.This is actually done by Monte Carlo,running a large number of simulations.Our main interest is to “see”the e?ects of a long-range market memory from our expOU model in its subsequent European call option.We pay attention to the e?ects of the existence of a broad range of time scales in the volatility.We ?nd that a richer set of time scales brings to a higher price of the option.This appears in clear contrast to the presence of memory in the price itself which makes the price of the option cheaper.Keywords:stochastic volatility,option pricing,long memory PACS numbers:89.65.Gh,02.50.Ey,05.40.Jc,05.45.Tp

I.INTRODUCTION

The model,suggested by Bachelier in1900as an ordinary random walk and rede?ned in its?nal version by Osborne in1959[2],presupposes a constant“volatility”σ,that is to say,a constant di?usion coe?cient D=σ2.However,and especially after the1987 crash,there seems to be empirical evidence,embodied in the so-called“stylized facts”,that the assumption of constant volatility does not properly account for important features of markets[3,4,5].It is not a deterministic function of time either(as might be inferred by the evidence of non stationarity in?nancial time series)but a random variable.In its more general form one therefore may assume that the volatilityσis a given function of a random process Y(t),i.e.,σ(t)=φ(Y(t)).

At late eighties di?erent stochastic volatity(SV)models[Brownian motion with random di?usion coe?cient]were presented for giving a better price to the options somewhat ignoring their ability to reproduce the real price time series[6].More recently SV models have been suggested by some physicists as good candidates to account for the so-called stylized facts of speculative markets[8,9,10,11,12,13].In the context of mathematical?nance, we mainly have three models:the Ornstein-Uhlenbeck(OU)[11],the Heston[8]and the exponential Ornstein-Uhlenbeck model[7].We have recently tried to decide which model works better[9,10].Very recently we have studied the exponential Ornstein-Uhlenbeck stochastic volatility model[7]and observed that the model shows a multiscale behavior in the volatility autocorrelation[1].It also exhibits a leverage correlation and a probability pro?le for the stationary volatility which are consistent with market observations.All these features seem to make the model more complete than other stochastic volatility models also based on a two-dimensional di?usion.It is worth to mention that there has been some more sophisiticated models based on a three-dimensional di?usion process that reproduce the intrincate set of memories in market dynamics[14,15].Indeed,coming from multifractality framework,there are recent nice papers[17]with promising features to provide even a better description that the one by the common stochastic volatility models[18].

II.THE VOLATILITY MODEL

Let us brie?y summarize the main de?nitions and the properties of the exponential Ornstein-Uhlenbeck stochastic volatility model[1].The model consists in a two-dimensional di?usion process given by the following pair of It?o stochastic di?erential equations(SDEs):

˙X(t)=me Y(t)ξ

(t)(1)

˙Y(t)=?αY(t)+kξ

(t),(2) where dots represent time derivative.The variable X(t)is the undrifted log-price or zero-mean return de?ned as˙X=˙S(t)/S(t)? ˙S(t)/S(t) ,where S(t)is a the asset price.The parametersα,m,and k appearing in Eq.(2)are positive and nonrandom quantities.The two noise sources of the process are correlated Wiener processes,i.e.,ξi(t)are zero-mean Gaussian white noise processes with cross correlations given by

ξi(t)ξj(t′) =ρijδ(t?t′),(3) whereρii=1,ρij=ρ(i=j,?1≤ρ≤1).In terms of the proces Y(t)the volatility is given by

σ(t)=me Y(t).(4) It is worth to mention that multifractals models also considers a random variable which describes the logarithm of the volatility[17,18].

Among the most important results of the expOU,we must stress the following three[1]. First of all the stationary volatility pdf which is a log-normal distribution being quite con-sistent with empirical data[5]

p st(σ)=1

2πβ

exp ?ln2(σ/m)/2β ,(5)

whereβ=k2/2α.Notice that the stationary distribution broadens the tails as we increase the value ofβ.Secondly,we have the leverage e?ect[5]

L(τ)= dX(t)dX(t+τ)2

ρkeβ/2e?k2τ(ατ?1),(7)

10-16

10-14

10-12

10-1010-810-6

10-4

10-20246

810

v o l a t i l i t y a u t o c o r r e l a t i o n normalized time ατβ=30β=20

β=10

β=5

FIG.1:Volatility autocorrelation (8)for di?erent values of β.The characteristic time scale for the long time corresponds to 1/αwhile short time scale in leverage is related to 1/k 2.For a large value of βwe observe a richer multiple time scale behaviour.

while leverage is negligible for large times.These approximations hold only if we take β>1.Thirdly,and perhaps the most important,the volatility autocorrelation

Corr(τ)= dX (t )2dX (t +τ)2 ? dX (t )2 2

3e 4β?1.(8)

which expanded in the right way allow us to observe a cascade of exponentials

Corr(τ)=1

n !e ?nατ.(9)

This expression indicates that there are in?nite time scales between the limiting behaviours

Corr(τ)≈4β

3e 4β?1 e 4β?2k 2τ?1 +O α2τ2

(10)

As one can observe the characteristic time scale for the long time might be associated to 1/αwhile short time scale in leverage is related to 1/k 2(see Fig.1).The distance between the smallest time scale and the largest is given by β=k 2/2α>1.The bigger β,the larger is the distance and the richer is the cascade of multiple time scales of the process.Even more,as we enlarge the distance between smaller time scale and larger time scale,we also get a broader lognormal distribution (cf.Eq.(5))for the volatility and a fatter distribution fo the returns.

III.OPTION PRICING

Having in mind latter expressions and main messages concerningβ,we can start looking at the inferrences of the volatility long range memory in the option price.An European option is a?nancial instrument giving to its owner the right but not the obligation to buy (European call)or to sell(European put)a share at a?xed future date,the maturity time T,and at a certain price called exercise or striking price K.In fact,this is the most simple of a large variety of derivatives contracts.In a certain sense,options are a security for the investor thus avoiding the unpredictable consequences of operating with risky speculative stocks.

The payo?of the European call contract at maturity date T is

S(T)?K if S(T)>K,and0otherwise.

To compute the price of the call we can use the average(on an equivalent martingale measure) over a large set of simulated paths which can be written mathematically as follows

C T(S)=E? e?rT(S(T)?K)+ S(t=0)=S .(11) To do so we assume the process de?ned in the pair of Eqs.(1)-(2)but with a drift equal to the risk free interest ratio r and with a market price of risk for the volatility component set to be0.That is:keeping the current measure for the dynamics of the volatility.There are many subtleties behind the evaluation of the volatility market price of risk and we address the reader to the book by Fouque et al.[6]to get a deeper knowledge on this issue.

We thus simulate the random path assuming one day timesteps.Figure2shows the di?erent paths observed for the SV model and the log-Brownian one using m as a volatility o di?usion coe?cient(cf.Eq.(4)).Repeating the paths1,000,000times over the same time window,we can get an approximate idea of the correction to the classic Black-Scholes price formula.We recall that Black-Scholes assumes a log-Brownian motion for the underlying whose price is well-known and has the analytical solution:

C BS(S,t)=SN(d1)?Ke?r(T?t)N(d2)(0≤t≤T),(12)

where N(z)is the probability integral

N(z)=1

2π

?∞

e?x2/2dx,(13)

0.991

1.01

1.02

1.03

1.04

1.050102030

405060

S /K

t (in days)expOU SV model β=2log-Brownian expOU SV model β=10striking price level

FIG.2:Random path of the log-Brownian motion compared to a couple of expOU SV model paths with di?erent β’s.Fluctuations increases wildly with β.Price time series take returns with a non-zero drift r =1.845day ?1(5%annual risk free interest rate ratio).Rest of the parameters are k =0.18day ?1/2,m =0.00141day ?1/2and for the log-Brownian motion (constant volatility)we take σ=m .All series take an initial stock price S =0.999K .

and its arguments are

d 1=ln(S/K )+(r +σ2/2)(T ?t )T ?t ,d 2=d 1?σ√

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

C /K

S/K FIG.3:The European call option in terms of the moneyness S/K .We show the Black-Scholes formula and the expOU SV model for several values of the parameters.The computation with the expOU is performed by running 1,000,000paths and average over their ?nal premium.Results become very noisy for βaround 10.

The comparison between shortest and largest time scale is provided with βand at least for the Dow Jones daily data this is around 3.8.

In Figure 3we plot the call price for several values of βaveraging over the initial volatility with the lognormal distribution (5).We take maturity date at 20days and we represent the option assuming that the risk free interest ratio to 5%per year.Even for such a small time horizon (much smaller than the volatility memory),we get important price di?erences.And in any case the longer the memory is the more expensive is the option.This can also be quanti?ed by the relative price between new option price and the Black-Scholes one,that is:

Relative di?erence =C (S,t )

1e-0061e-005

0.0001

0.001

0.010.1

R e l a t i v e D i f f e r e n c e S/K FIG.4:The relative di?erence between the expOU call option and the European call option in terms of the moneyness S/K .We show the di?erence for several values of the parameters.The computation with the expOU is performed by running 1,000,000paths and average over their ?nal premium.

if this of only one day.The presence of memory in the volatility has opposite consequences.This paper has aimed to insist in the fact that the memory persistence in volatility a?ects the price making this to be higher.

Acknowledgments

I wish to warmly thank Jaume Masoliver for useful discussions on the expOU modeling.This work has been supported in part by Direcci′o n General de Investigaci′o n under contract No.BFM2003-04574and by Generalitat de Catalunya under contract No.2000SGR-00023.

[*]E-mail:josep.perello@https://www.wendangku.net/doc/df7053772.html,

[1]J.Masoliver,J.Perell′o ,Quantitative Finance in press.

[2]M.F.M.Osborne,Operations Research 7(1959)145–173.

[3]R.Cont,Quantitative Finance 1(2001)223.

[4]V.Plerou,P.Gopikrishnan,L.N.Amaral,M.Meyer and E.Stanley,Phys.Rev.E 60(1999)

6519-6528.

[5]J.-P.Bouchaud and M.Potters,Theory of Financial Risk and Derivative Pricing:From

Statistical Physics to Risk Management(Cambridge University Press,Cambridge,2003) [6]J.-P.Fouque,G.Papanicolaou,and K.R.Sircar,Derivatives in Financial Markets with

Stochastic Volatility(Cambridge University Press,Cambridge,2000).

[7]J.-P.Fouque,G.Papanicolaou and K.R.Sircar,International Journal of Theoretical and

Applied Finance3(2000)101–142.

[8] A.Dragulescu and V.Yakovenko,Quantitative Finance2(2002)443–453.

[9]J.Perell′o and J.Masoliver,Physical Review E67(2003)037102.

[10]J.Perell′o,J.Masoliver and N.Anento,Physica A344(2004)134–137.

[11]J.Masoliver and J.Perell′o,International Journal of Theoretical and Applied Finance5(2002)

541–562.

[12] C.Silva,R.Prange and V.Yakovenko,Physica A344(2004)227–235.

[13]S.M.Duarte Queiros,Europhysics Letters71(2005)339.

[14]J.Perell′o,J.Masoliver and J.-P.Bouchaud,Applied Mathematical Finance11(2004)27–50.

[15]R.Vicente,C.de Toledo,V.Leite,N.Caticha,Physica A361(2006)272–288.

[16]J.-P.Fouque,G.Papanicolau,R.Sircar and K.Solna,SIAM J.Multiscale Modeling and

Simulation2(2003)22–42.

[17]See for instance:Muzy,J.-F.,E.Bacry,Phys.Rev.E66(2002)056121.

[18] A.Saichev,D.Sornette,Phys Review E in press.cond-mat/0602660

30(2003)622-652

[19]J.Perell′o,J.Masoliver,Physica A3

经典大学毕业演讲致辞经典大学毕业演讲稿

经典大学毕业演讲致辞经典大学毕业演讲稿毕业季又如期而来，大学毕业生如何做好演讲致辞呢?以下是由关于经典大学毕业演讲致辞的内容，希望大家喜欢! 尊敬的领导、来宾，亲爱的老师、同学们：大家好! 我是厦门大学人文学院哲学系XX届博士毕业生，曾永志。非常荣幸能够作为XX届毕业生代表在此发言，请允许我代表人文与艺术学部的全体毕业生向亲爱的母校致以崇高的敬意，向辛勤培育我们的老师以及家长表示由衷的感谢! 身为厦大人，我们是幸福的。本科四年，硕博五年，我在厦大度过了最美好的时光。最美丽的校园、最具魅力的老师们、最可爱的同学们，定格为此刻的记忆，一笔一划镌刻在心中，成为永恒的纪念与财富。凌晨，南普陀寺的钟声还声声在耳;清早，芙蓉湖畔结伴读书的画面还历历在目;夕阳西下，上弦场上，挥汗踢球、轻松漫步、依山看海的种种也犹在昨日。美丽的母校依然美丽，而我们，在各自的三年、四年、七年、九年，亦或十年里，悄然成长。身为厦大人，我们是富足的。从九年前的集美中学到现在的厦门大学，陈嘉庚先生的精神，始终照耀着我的求学生涯。九年里，每当我漫步校园，身边的一砖一瓦无不镌刻着创校先贤们的痕迹：嘉庚先生的民族大义，倾资办学;罗扬才烈士的革命精神，奋不顾身;萨本栋校长的迁学闽西，自强不息;王亚南校长、陈景润教授的刻苦钻研，科学至上，无不让我身怀感慨。

九年里我见证了母校的点滴变化：从“421”住宿环境到米饭，我们的学习没有了后顾之忧;从湖畔咖啡到校长早餐有约活动，我们更广泛地参与学校事务的决策;从优博培育工程到国际交换生项目，我们以更积极的姿态迈向世界。有此历史，有此文化，有此校园，我们厦大人青春与幸福同行。身为厦大人，我们是广博的。我们的厦大是一所校门向大海敞开的大学。她用海纳百川的胸襟包容、尊重每个学生，让每个独立的存在都具有无可取代的价值;她用春暖花开的气度培育、锻造每位青年，让每个人都拥有自己独立的空间、绝对的人格;她用感恩、责任、奉献的情怀熏陶、感染每名学子，让每一个充满个性的灵魂同时具备深深的社会责任感，肩负起时代使命。宽容与大爱，是我们厦大的品格，更是我们厦大人永远的精神品质。身为厦大人，我们是幸运的。我们专业的老师们，以他们严谨的治学态度、前沿创新的学术思想、开拓进取的科研精神，引领我们在科学研究的道路上大步向前。仍记得，在博士论文完成之际，正值厦大90周年校庆，我的导师百忙之中仍为我三易初稿，细致到甚至是对“方面”与“部分”这两个概念的区分。那本先生在旅途的车上用铅笔注得密密麻麻的论文，已成为我毕生的珍藏。我们的政工、行政及后勤等老师们，他们与我们相互理解，相互尊重，分享彼此的经历与思考，指引我们获得更积极健康的思想情怀与人生经验。或许，我们无以回报，唯有谨记。但我相信，在座的每一位毕业生同学都将与我一样，带着母校的关爱，带着厦大人自强不息的精

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《用Python玩转数据》文件处理实例请完成以下文件综合编程迷你项目。 (1) 创建一个文件Blowing in the wind.txt，其内容是： How many roads must a man walk down Before they call him a man How many seas must a white dove sail Before she sleeps in the sand How many times must the cannon balls fly Before they're forever banned The answer my friend is blowing in the wind The answer is blowing in the wind (2) 在文件头部插入歌名“Blowin' in the wind” (3) 在歌名后插入歌手名“Bob Dylan” (4) 在文件末尾加上字符串“1962 by Warner Bros. Inc.” (5) 在屏幕上打印文件内容参考程序见下一页

【参考程序】 # -*- coding: utf-8 -*- """ File processing @author: Dazhuang """ def insert_line(lines): lines.insert(0, "Blowin' in the wind\n") lines.insert(1, "Bob Dylan\n") lines.append("1962 by Warner Bros. Inc.") return ''.join(lines) with open('Blowing in the wind.txt', 'r+') as f: lines = f.readlines() string = insert_line(lines) print(string) f.seek(0) f.write(string)

大学毕业典礼发言稿

大学毕业典礼发言稿大学只有短短的四年的时间，终究会随着时光的步伐走到毕业的那一天。曾经是多么的盼望着早些离开校园、离开宿舍、离开课堂、离开书本、离开学生的称呼，但到了真正不得不离开的那一刹那，才知道，自己对这片土地是多么的留念。在这里，留下了我最最美好的回忆和记忆。几年的课堂，老师们或滔滔不绝，或循循善诱，或旁征博引的风格，为我们展现了知识的无限魅力。如果黑板就是浩淼的大海，那么，老师便是海上的水手。铃声响起那刻，你用教职工鞭作浆，划动那船只般泊在港口的课本。课桌上，那难题堆放，犹如暗礁一样布列，你手势生动如一只飞翔的鸟，在讲台上挥一条优美弧线——船只穿过……天空飘不来一片云，犹如你亮堂堂的心，一派高远。许还有一些遗憾吧，那么多精彩的讲座，我们已经来不及聆听;那么多精彩的活动，我们已经来不及参与。也许还有一些愧疚吧，面对慈父严母般的老师，我们总能杜撰出各种逃课的理由。面对认真批改作业的各科老师，我们很多时候都只能拿出一个版本。大学毕业典礼发言稿怀着梦想和激情走进大学的校门，开始一段新的人生旅程。转眼离别的时候就要到了，真希望时间慢些走，让我再多点时间好好享受下大学里的生活，友谊。大学的生活真好，回忆起来诸多辛酸苦辣。

那是因为您，亲爱的母校。是您包容了我们的懂无知，是您孕育了我们的睿智果断，是您给了我们如此优越的学习环境和展示自我的舞台。我们在教室留下刻苦学习的身影，在球场上留下顽强拼搏的精神，在舞台上秀出个性自我，在通宵晚会里变换角色体味人生。我们沉浸在知识的海洋，徜徉在落英缤纷的林荫道，醉心于同学间的欢声笑语。在您的怀抱中，我们心怀梦想，放飞梦想。最近，我常常考虑一个问题：假如我可以再度过一次大学生活，又会选择怎样的生活方式?会努力地追求些什么?放弃些什么?有些问题真的会有和当时不一样的答案。首先我想谈谈我在大学的收获。其实原先没有想到这个问题，上回应聘主考官问我这，记得当时为了求职说了些冠冕堂皇的话，现在觉得大学我的收获并不是学到了多少知识，也并不是受到了那个教授，老师的熏陶，点拨，而是学会了怎么去为人处世，怎么去独立，怎么去快乐的生活，怎么去正确的看待，分析社会的一些问题。这也许就是所谓的成熟吧，我觉得这些应该比知识还要重要些。在中学同学印象中我也许是个勤奋，刻苦努力的人，但是在大学同学印象中，他们原话是你活的比较悠闲，其实意思是懒散，呵呵。确实，大学我包过夜，挂过科，顶撞过老师，逃课，抄作业是很正常的事，但是我并不认为这就是所谓的堕落，一方面因为我觉得初中是身体上累，高中是精神上累，大学有时只是想让自己随心所欲的生活一下，但还是有些人说看见你天天开开心心的，一定能长寿的，很高兴我大学里学会了怎么去让自己快乐的生活，也带给身边的人快乐。另一方面我还是知

使用Python Pandas处理亿级数据_光环大数据Python培训

https://www.wendangku.net/doc/df7053772.html, 使用Python Pandas处理亿级数据_光环大数据Python培训 #玩转大数据#在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Python：2.7.6 Pandas：0.15.0 IPython notebook：2.0.0 源数据如下表所示： Table Size Desc ServiceLogs 98,706,832 rows x 14 columns 8.77 GB 交易日志数据，每个交易会话可以有多条交易 ServiceCodes 286 rows × 8 columns 20 KB 交易分类的字典表数据读取启动IPython notebook，加载pylab环境：

https://www.wendangku.net/doc/df7053772.html, ipython notebook --pylab=inline Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载 9800万条数据也只需要263秒左右，还是相当不错了。 import pandas as pdreader = pd.read_csv('data/servicelogs', iterator=True)try: df = reader.get_chunk(100000000)except StopIteration: print "Iteration is stopped." 1百万条 1千万条 1亿条 ServiceLogs 1 s 17 s 263 s 使用不同分块大小来读取再调用pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显。 loop = TruechunkSize = 100000chunks = []while loop: try: chunk = reader.get_chunk(chunkSize) chunks.append(chunk) except StopIteration: loop = False print "Iteration is stopped."df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas 进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50个DataFrame对象进行合并，性能表现比较好。 Chunk Size Read Time (s) Total Time (s) Performance 100,000 224.418173 261.358521 200,000 232.076794 256.674154 1,000,000 213.128481 234.934142 √√ 2,000,000 208.410618 230.006299 √√√ 5,000,000 209.460829 230.939319 √√√ 10,000,000 207.082081 228.135672 √√ √√ 20,000,000 209.628596 230.775713 √√√ 50,000,000 222.910643 242.405967 100,000,000 263.574246 263.574246

毕业生就业演讲稿

毕业生就业演讲稿各位老师，各位同学：大家晚上好！大学生毕业找工作，是人生中一件非常重要的事情！一、作为即将毕业的大学生，应该敢于主动去找工作，敢于主动去寻找机会就业。主动寻找就业，是职业生涯中一个非常关键的技巧，而不是等待家庭的安排或者是等待机会的到来；什么是就业？我的理解和新东方的总裁俞敏洪先生理解的几乎一样，就是找上一份工作，不管喜欢不喜欢，能有工作干，能通过自

己的努力得到一份薪水，不再需要花父母的钱，这就是就业。二、工作都需要持之以恒、都需要认定工作是不分贵贱的。一个人在工作岗位上，作为领导者，不是来看你今天跳槽明天跳槽的，他需要看见自己招聘的工作人员能安心守份地上班。三、只有在寻找就业的时候放下自己，那么才能在工作中开心。你可以让自己起点高，这是一个充分有自信的表现。但是能给你的岗位，也许并不是如你意的，或者还是与你专业背道相弛的，这个时候，要沉下心来，坚持你的岗位，坚持就业的方向。跳槽是允许的，但是一定要条件成熟。初期的工作，一定要放下自己，调整好心态，这就是就业。说了找工作，我们说说大学生应不应该一开始就创业。我的个人主张是，大学生不适合一走出校门就去创业，而

是要找了工作，得到锻炼并且有一定机会时候，再开始创业。当然，如果一直找不到工作，或者找了工作又无法忍受的时候，可以考虑创业，但是不要沉沦，一定要在任何时候，都要坚强地站起来。我想告诉大家几点：一、有知识，更应该适应社会环境的发展，使自己融入到社会大家庭中来；有知识，也要沉下心来，先找好工作，再展示能力，最后追求自己的理想；二、不管是工作，还是自己创业，一定要建立在国家的稳定繁荣的基础上。我们要感谢我们稳定强大繁荣的祖国，给了我们这样的生存环境，我们更应该珍惜，更应该找好工作岗位，为国家的稳定繁荣做出自己的贡献！三、学会分享！不管是就业还是创业，与人分享，与人交往，是当代大学生适应社会的一种技能！所以，大家毕业后就赶快行动起来，为自己的就业去寻找机会吧！相信：天生我材必有用，千金

大学毕业生代表演讲稿(完整版)

大学毕业生代表演讲稿大学毕业生代表演讲稿我们一定还记得刚入校时你我所立的雄心壮志,一定还记得在教室,图书馆和实验室中你我孜孜不倦学习的身影,一定还记得老师的谆谆教诲,一定还记得在运动场上你我生龙活虎的锻炼场景..太多太多的情景值得我们去回忆. 在四年半里,我们更进一步学会了分析与思考,学会了丰富与凝练,学会了合作与竞争,学会了继承与创新,也进一步学会了如何不断超越,突破自己的极限而成长.如今我们就要毕业了,所有这些温暖的记忆都将铭刻在我们内心深处,那是我们生命中最难忘的日子.喜欢好友常说的一句话: 我们都是只有一只翅膀的天使,只有互相拥抱才能飞翔. 四年半的同窗友谊,让我们学会了彼此相信并依赖.四年半的生活,我们都有过低谷,但我们相互扶持,鼓励,朋友温馨的笑容,班级温暖的气氛,让我们都走了过来,让我们学会去爱,去坚持,去相信阳光总在风雨后 . 我敬爱的老师,您用您辛勤的汗水,无私的奉献,无数夜的伏案耕耘,给了我们一个清醒的头脑,一双洞察的眼睛和一颗热忱的心灵,再华丽的辞藻也无法表达我们对您既是老师,又是朋友,更是亲人的尊敬和爱戴.学生即将远行,请允许我们深情地道一声: 老师,您辛苦了!谢谢你们的关怀和教育毕业是一首久唱不衰的老歌,是散场之后的余音绕耳,所有甜美或者苦涩的故事,定格为热泪盈眶的欣悦,依然真诚直率的目光,依然奔流激荡的热血,正牵引着我们再一次传唱,传唱那飘逝的日月春秋. 乘风破浪会有时,直挂云帆济沧海. 让时间作证,承载着我们学院领导,老师

们的殷切期望和深情嘱托,我们一定会做拥有智慧并富有激情的人,做胸怀大志并脚踏实地的人,做德才兼备并勇于创新的人,做富有责任并敢挑重担的人!同学们,临别之际,让我们立下誓言:今天,我们以作为技师学院的毕业生为荣;明天,学院将会以我们祖国的栋梁,为荣!我们要走了,学院的老师们为我们所做的一切,我们暂时无以回报,我们06电气j 4.5班毕业生送上我们深深的祝福祝:学院欣欣向荣,蒸蒸日上我的发言完毕,谢谢大家. 第二篇：大学毕业生代表发言演讲稿尊敬的各位领导、老师、同学们：大家上午好! 很荣幸我能在这里代表毕业生向辛勤培育我们四年的母校表达最诚挚的谢意! 青春是人生最美好的时光，而在海大度过的这一段青春岁月无疑将成为我们人生中最为宝贵的记忆。四年时光，弹指一挥间，但很多记忆将成为我们生命中最为珍重的收藏，还记得四年前刚入校时你我所立下的雄心壮志吗，还记得在教室、图书馆中你我孜孜不倦学习的身影吗，还记得导师的谆谆教诲和小有收获时你我那种发自内心的喜悦吗太多太多的情景值得我们去回忆。海大四年，我们学会了分析与思考，学会了丰富与锻炼，学会了合作与竞争，学会了继承与创新，也学会了如何不断超越、突破自己的极限而成长。如今我们就要毕业了，所有这些温暖的记忆都将铭刻在我们心灵的最深处，那会是我们生命中最难忘的岁月。

大学毕业生坚持梦想演讲稿

( 演讲稿 ) 单位：_________________________ 姓名：_________________________ 日期：_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改大学毕业生坚持梦想演讲稿Speech for college graduates to stick to their dreams

大学毕业生坚持梦想演讲稿当高中的莘莘学子们踏入高考教室的那天，也正是我到公司报到的日子，那是一个值得纪念的日子，六月八日。有的时候，人生就是一次又一次的选择所组成的，选择学校，选择专业，选择工作，是在大城市发展还是在小城市发展等等。特别是作为一个欲在外打拼的人来说，脱离父母，就意味着很多东西，比如说独立。蓦然回首，我才发现，我已在六月的30天中悄然地度过了自己的职场生活，自己在新的环境中翻开了人生中新的一页。其间，有困惑，也有改变;有茫然，也有洒脱。更是自我的成长。成长，包含了太多太多。成长，你珍重他，他便在你的身后长出绿茵，结出沉甸甸的果实;你漠视他，他就化成轻烟，消散的无影

无踪。正因为你是试着走出第一步，而不是跟着走出第一步，所谓的“成长”才显得尤为的重要。有时短暂的一瞬间会成为永恒，这是因为他把脚印深深地留在了人们的心里，如刹那间的烟火那样驻留人心;有时，漫长的岁月会成为一瞬，这是因为浓雾和风沙湮没了他的脚印，如同烟消云逝归于平静。这正是因为你的或行或止。一粒不起眼的种子，也可以破土而出，最终绽放美丽的花朵;一条平凡的小溪，也可夺路而下成为壮观的瀑布;一座缄默的火山，也可刹那间喷发，豪情四射。也许我，也许你，就是一粒种子，一条小溪，一座火山，只要你我愿意接受蜕变。刚来时，上级领导就曾经反复强调，公司已经为我们提供了平台，究竟在台上舞出怎样的风采，关键在于我们自己。个中涵义也许就是这样吧。 “逝者如斯夫，不舍昼夜。”风吹万叶婆娑，湖水漾起万千涟漪，生命萌芽破土，岁月静默流淌。时间在流逝，岁月在积淀。新的历史起点上，征途漫漫，时不我待。谁也无法描绘出成长的面目，但世界上处处都能听到他的脚步。知道父母的不易，懂得生活上勤俭节约，知道他人的不易，懂

Python财经数据GUI项目实例

《用Python玩转数据》财经数据GUI项目 Dazhuang@NJU 尝试实现7.8中所述的项目【参考代码见下一页】 PS：包含两个文件：my_finance.py和dji_wxPython.py

# -*- coding: utf-8 -*- """ get DJI data @author: Dazhuang """ import json import re import requests def retrieve_dji_list(): try: r = requests.get('https://www.wendangku.net/doc/df7053772.html,/data/dow30/') except ConnectionError as err: print(err) search_pattern = https://www.wendangku.net/doc/df7053772.html,pile('class="wsod_symbol">(.*?)<\/a>.*(.*?)<\/span>.*\n.*class="wsod_stream ">(.*?)<\/span>') dji_list_in_text = re.findall(search_pattern, r.text) dji_list = [] for item in dji_list_in_text: dji_list.append({'code': item[0], 'name': item[1], 'price': float(item[2])}) return dji_list def retrieve_quotes_historical(stock_code, start = '', end = ''): quotes = [] url = 'https://https://www.wendangku.net/doc/df7053772.html,/quote/%s/history?p=%s' % (stock_code, stock_code) try: r = requests.get(url) except ConnectionError as err: print(err) m = re.findall('"HistoricalPriceStore":{"prices":(.*?),"isPending"', r.text) if m: quotes = json.loads(m[0]) quotes = quotes[::-1] return [item for item in quotes if not 'type' in item]

关于大学毕业生演讲稿

关于大学毕业生演讲稿尊敬的各位领导、各位老师，亲爱的同学们，早上好！我怀着无比喜悦和激动的心情，参加广东工业大学成人高等教育20XX年第二批本、专科生毕业典礼，现在，请允许我代表20XX届第二批本、专科毕业生向本校全体教职员工表示深深的感谢，感谢您们这些年来对我们的栽培和厚爱；感谢您们传授我们知识与技能；感谢您们教会我们学习、工作和做人；更要感谢您们引导我们生活的信心，启迪我们的生活智慧，让我们的生活更自信，更精彩，让我们的工作更加沉着有力。曾经，有一个朋友对我说：在广州这个地方，只要你勤奋，肯吃苦，你就一定不会挨饿！我相信，只要我们够勤奋，肯学习，会思考，我们不但不会饿着，而且能过得更好，还能对社会负更多的责任。我非常荣幸和这么多勤奋的同学同窗四年。大家通过不断的努力，印证了我们强劲的生命力和进取心；我们这强烈的进取心，让我们在这四到八年里，留下深深的奋斗的痕迹，取得喜人的成绩；这喜人的成绩，充分说明广东工业大学、继续教育学院的优越性，以及她丰硕的教学成果、严谨的办学风范。在广东工业大学这美好的校园里，在全体教职员工营造的这个平台上，大家的勤奋得以延伸，大家的能力得以提升。今天，我们毕业了！这是个喜庆的日子！回想过去这一

千五百来个日日夜夜，所有情景历历在目！我们下了班，来不及坐下吃口好饭，就勿勿赶往广工，穿梭在这暮色渐浓的城市；当我们回到家时，已是深夜，我们勿勿地吃点东西，疲惫的身体已经把我们困在座椅上，我们不知何时睡着了。我们无论是在生活的轮转中，还是在工作的竞争里，还是在和睦的家庭生活下，每每到下午七点钟，我们都会聚到一个共同的地方，那就是广工，我们的校园，我们的教室。这深深说明，我们爱学习，我们肯努力，我们爱我们的学校我们的老师、我们的同学！我们为自己是广工的学子，是广工人而自豪！今天，我们毕业了!我深深记得，四年前，黄花岗剧院的开学典礼，多么的振奋人心。今天，我们毕业了，却对广工恋恋不舍。深深记得，四年前，就在今天这个地方，我们上的第一堂《学分制》的课上，杨锐院长提到的一个情景：她看到继续教育学院的学生领到毕业证那一刹的情景，同学们沉醉了，沉醉在奋斗这么多年所取得的成果中，手拿毕业证那忘我的表情，痴痴的表情，让在场的老师感动！今天，我想说，我内心相当激动，我也陶醉在这一情景里！这是导师们的悉心教导和我们共同努力的结果！过去，继续教育学院所培养出来的学友们，今天正在社会的各个岗位上做出优秀的成绩，他们有的身担重任，有的出国深造，无论如何，在广工继续教育学院学习后，他们对社会释放更多的能量，

Python玩转股票数据以及简单交易策略

Python 玩转股票数据以及简单交易策略前面的文档《Python获取股票历史数据并分析》详细说明如何获取股票数据，并进行了简单的分布分析。今天我们将详细讲解如何玩转历史数据，基础数据来源于《Python获取股票历史数据并分析》。为了取数和查询方便，我把所有的历史交易数据放在了sqlite3数据库文件中，这也是python自带的数据库，操作很方便。当然你也可以把数据放在其他数据库中。本文将使用Python来可视化股票数据，比如绘制K线图，并且探究各项指标的含义和关系，最后使用移动平均线方法初探投资策略。下面开始玩转数据，数据导入为了数据的存储和读取方便，我们预先把历史数据存在路径为'E:\myprog\TestData.db的sqlite文件中。要分析先从这个数据文件中读取。

我们把股票编码为600866的2017-02-01至2017-06-01的交易数据读取到stdata中。以上显示了前9行数据，要得到数据的更多信息，可以使用.info()方法。它告诉我们该数据一共有72行，索引是时间格式，日期从2017-02-01至2017-06-01。总共有16列，并列出了每一列的名称和数据格式，并且没有缺失值。除了index,code是object类型外，其他的都是float型。我们可以将index转化为datetime类型 stdata.index= pd.to_datetime(stdata.index) 变化后如下：

至此，我们完成了股票数据的导入和清洗工作，接下来将使用可视化的方法来观察这些数据。数据观察首先，我们观察数据的列名，其含义对应如下：这些指标总体可分为两类： ●价格相关指标 ?当日价格：开盘、收盘价，最高、最低价 ?价格变化：价格变动和涨跌幅 ?均价：5、10、20日均价 ●成交量相关指标 ?成交量 ?换手率：成交量/发行总股数×100% ?成交量均量：5、10、20日均量由于这些指标都是随时间变化的，所以让我们先来观察它们的时间序列图。时间序列图以时间为横坐标，每日的收盘价为纵坐标，做折线图，可以观察股价随时间的波动情况。这里直接使用DataFrame数据格式自带的做图工具，其优点是能够快速做图，并自动优化图形输出形式。 stdata[['close','turnover']].plot(figsize=(33,8),secondary_y='close',grid=True)

大学毕业生演讲稿

大学毕业生演讲稿四年时间，不知不觉已到尽头，记忆中留下了太多的片段，有太多的不舍、太多的留恋。下面是小编为你整理的几篇大学毕业生演讲稿，希望能帮到你哟。大学毕业生演讲稿篇一同学们：今天的典礼标志着你们圆满结束了学业，即将开启崭新的人生旅程。首先，我代表学院，向你们致以热烈的祝贺和深情的祝福!同时，向所有教育、帮助、关心你们的老师、亲人和朋友们，致以诚挚的敬意和亲切的问候! 在中青院不大却精致的校园里，你们度过了人生中最宝贵的一段时光。你们志存高远、胸怀祖国、关注社会，你们风华正茂、勤勉苦读、砥砺思想，你们脚踏实地、热心公益、投身实践。这里留下了你们的成长足迹，镌刻了你们的青春乐章。我相信，你们必将永远铭记这段洋溢激情与希望的校园岁月，必将永远传承这种追求光荣与梦想的奋斗精神。毕业典礼后，你们将奔赴五湖四海，拼搏奋斗在祖国各地各条战线上。正如毛泽东同志所讲，“同学们毕业出去，好像撒入河水里去一样，可能有若干人会被潮水卷去”。如何做到“战胜潮水，朝着总的方向，达到预定的目的”，是你们必须面对、必须思考的人生重大课题。今年五月四日，参加“实现中国梦、青春勇担当”主题团日活动

时，深刻指出“中国梦是我们的，更是你们青年一代的”，希望青年一代坚定理想信念，练就过硬本领，勇于创新创造，矢志艰苦奋斗，锤炼高尚品格。团xx大闭幕后，在同团中央新一届领导班子集体谈话时强调，青年时代树立正确的理想、坚定的信念十分紧要，不仅要树立，而且要在心中扎根，一辈子都能坚持为之奋斗。我想，高举理想信念的旗帜，认真践行提出的五条希望，正是回答如何“战胜潮水”、“实现梦想”这一人生课题的满意答案。希望你们用心学习、真正践行的重要讲话，把未来的人生道路越走越宽广。作为院长，在大家即将毕业之际，与大家分享些什么?最近两部热映的青春题材电影给了我一些启发。一个是《中国合伙人》。三位追梦人的成功，有发现机会的敏锐嗅觉，有精诚合作的团队精神，有经受挫折的坚韧意志，但最不可忽视的还有改革开放这一支撑他们干事创业的宏观时代背景。另一个是《致我们终将逝去的青春》。将来你们回忆青春，当然希望看到诚挚的友情，看到青涩的爱情，但更重要的应该还有奋斗的激情。因为，任何一代青年追梦圆梦、有所作为，都离不开时代主题，都缺不得奋斗精神。你们这一代青年尤其如此。希望你们在追梦圆梦、干事创业中，识大势、知大局、行大道。深刻指出，全党全国各族人民正在为实现党的提出的奋斗目标而奋发努力，正在朝着实现中华民族伟大复兴的中国梦而奋勇迈进。这是党和国家工作大局，也是中国青年运动的时代主题。我想，这更是你们这一代青年练本领、展身手、有作为的广阔舞台。你们的人生，注定与实现中国梦的征程同行。再过7年，正当你们积累人生阅历、步入

大学毕业生代表演讲稿

大学毕业生代表演讲稿尊敬的领导,老师,各位同学: 大家好! 今天,我站在这里,代表06电气j4.5班的毕业生向我们的母校道别,向学院的师长道别,向朝夕相处的同窗们道别,也向这段不能忘怀的岁月道别! 岁月匆匆,四年半转瞬即逝.我们将离开我的学生生活.走过楼兰,走过荒滩,只是为了那句"路在脚下,明天会更好". 这四年半的路,我们走的辛苦而快乐,四年半的生活,我们过的充实而美丽,我们流过眼泪,却伴着欢笑.四年半的岁月,多少个日日夜夜,听起来似乎是那么的漫长,而当我们今天面对离别,又觉得它是那么的短暂.四年半的时光,弹指一挥间,但很多记忆将成为我们生命中最为珍重的收藏:宽阔的操场,明亮的教室,甜蜜的欢笑......我们一定还记得刚入校时你我所立的雄心壮志,一定还记得在教室,图书馆和实验室中你我孜孜不倦学习的身影,一定还记得老师的谆谆教诲,一定还记得在运动场上你我生龙活虎的锻炼场景.....太多太多的情景值得我们去回忆. 在四年半里,我们更进一步学会了分析与思考,学会了丰富与凝练,学会了合作与竞争,学会了继承与创新,也进一步学会了如何不断超越,突破自己的极限而成长.如今我们就要毕业了,所有这些温暖的记忆都将铭刻在我们内心深处,那是我们生命中最难忘的日子.喜欢好友常说的一句话:"我们都是只有一只翅膀的天使,只有互相拥抱才能飞翔."四年半的同窗友谊,让我们学会了彼此相信并依赖.四年半的生活,我们都有过低谷,但我们相互扶持,鼓励,朋友温馨的笑容,班级温暖的气氛,让我们都走了过来,让我们学会去爱,去坚持,去相信"阳光总在风雨后".我敬爱的老师,您用您辛勤的汗水,无私的奉献,无数夜的伏案耕耘,给了我们一个清醒的头脑,一双洞察的眼睛和一颗热忱的心灵,再华丽的辞藻也无法表达我们对您——既是老师,又是朋友,更是亲人的尊敬和爱戴.学生即将远行,请允许我们深情地道一声:"老师,您辛苦了!谢谢你们的关怀和教育" 毕业是一首久唱不衰的老歌,是散场之后的余音绕耳,所有甜美或者苦涩的故事,定格为热泪盈眶的欣悦,依然真诚直率的目光,依然奔流激荡的热血,正牵引着我们再一次传唱,

用python玩转数据-实验2

实验2 选择、循环和异常注意： 1.作业请提交至ftp://17 2.26.184.2/upload/用Python玩转数据/实验2(2017. 3.23)/中 2.Deadline为 3.28（下周二）18:00 3.请将4个源文件压缩后用“学号姓名.压缩类型”文件名上传编程题 1．按公式：C= 5/9×(F-32) ，将华氏温度转换成摄氏温度，并产生一张华氏0～300度与对应的摄氏温度之间的对照表（每隔20度输出一次） 2. 找前5个默尼森数。P是素数且M也是素数，并且满足等式M=2P-1，则称M为默尼森数。例如，P=5，M=2P-1=31，5和31都是素数，因此31是默尼森数。 3. 编写一个程序，让用户输入苹果个数和单价，然后计算出价格总额。 Enter count: 10 Enter price for each one: 3.5 Pay: 35 运用try-except语句让程序可以处理非数字输入的情况，如果是非数字输入，打印消息并允许用户再次输入，直到输入正确类型值计算出结果后退出。以下是程序的执行结果：Enter count: 20 Enter price for each one: four Error, please enter numeric one Enter count: twenty Error, please enter numeric one Enter count: 20 Enter price for each one: 4 The price is 80. 4. 程序随机产生一个0~300间的整数，玩家竞猜，允许玩家自己控制游戏次数，如果猜中系统给出提示并退出程序，如果猜错给出“太大了”或“太小了”的提示，如果不想继续玩可以退出并说再见。

2020大学生毕业典礼演讲稿5篇

2020大学生毕业典礼演讲稿5篇【篇一】2020大学生毕业典礼演讲稿尊敬的老师、亲爱的同学们：大家好！眨眼间，又一批熟悉的面孔将带着大学四年的回忆离开校园。四年时光匆匆，大一的青涩懵懂，大二的奋起拼搏，大三的勤学苦练似乎都还在眼前，还未好好享受，却要轻轻挥手，告别哭过、笑过、闹过的兄弟姐妹，告别迷惘过、奋斗过的校园青春。大学里最值得骄傲的事情也许是坚持并实现了自己的梦想，也许是收获了甜蜜的爱情，也许是结识到了知己。有无悔，也有遗憾。比赛的失力，考试的挂科，同学间的小摩擦等等，也在调剂着大学这碗五味杂陈的汤。当然，还会有不少感悟。新闻学院大四的邹佼向记者畅谈道：“我认为大一到大四都要坚持努力学习，劳逸结合，学和玩都不能少。大一做到适应大学生活，学会独立，多阅读、多交朋友，打下优良基础。大二思考一下自己想做什么，确定大体的方向，并做初步准备。大三可以根据之前所学去实践一下，并为自己选择的道路做最后的冲刺。在大四，一方面要淡定地等待努力的结果，另一方面可以去做自己以前没时间做的事情。”这些感悟都为学弟学妹们提供了优良的参考，促进他们主动向上，创造一个多彩无悔的大学生活。我始终相信，告别是为了下一次更好的相见。步入竞争激烈的社会，才真正的见识到拥挤的招聘大厅，或是切实地

感受到考研的重重压力，遇到了以前从未碰到的难题，拉开了另一个生活场景的帷幕。据了解，这一年全国毕业生数量达到xx万人，被戏称为“最难就业年”，竞争压力可想而知。与此同时，在收入等严峻的实际问题驱使之下，众多大学生竟相信花x万就能进银行、国企或事业单位等骗局，不仅打碎了“铁饭碗”梦，也将自己推入更深的渊谷。这其中虽然有许多社会急待解决的问题，但仔细想想许多大学生的观念更是亟须纠正，走后门、托关系的投机取巧心理是万万不可行的，既危害个人，又败坏社会风气。要想出人头地，大学毕业生不应该嫌弃职位的高低贵贱，三百六十行，行行出状元，只要脚踏实地，做好手头工作，多积累经验，终有出头日。又到了要说再见的时候了，可是再见是为了再一次的相见。等到几年、十几年、几十年之后，等到大家都接受了社会和生活的磨炼，等到每个人都变得成熟优秀，等到各自都有了全新的生活，再次相见，微微一笑，大家仍然是朋友，仍然有拥抱的理由，因为友谊地久天长，因为青春值得我们去追忆。毕业离歌渐响，还未离开，却已开始怀念。青春终究是会逝去的，不必伤感，不必慌张，它将永刻在岁月里，化成一股温暖的力量，让前行的路因回忆而充满无限阳光。我的演讲完毕，谢谢大家！【篇二】2020大学生毕业典礼演讲稿尊敬的各位领导、老师、亲爱的同学们：

大学生关于毕业的演讲稿(精选多篇)

大学生关于毕业的演讲稿(精选多篇) 第一篇：大学生毕业演讲稿尊敬的各位领导、各位老师，亲爱的同学们：大家好!我很荣幸能作为毕业生代表在此发言。首先,请允许我代表所有毕业生同学向长期以来关心、教育和帮助我们的学校各位领导致以衷心的感谢!向辛勤培育我们的各位辅导员、各位任课老师们致以崇高的敬意!向为我们的学习、生活和工作默默奉献的学校各部门的老师们表示诚挚的感谢! 今天，我站在这里，代表毕业生向我们的母校道别，向老师道别，向朝夕相处的同窗们道别，也向这段不能忘怀的岁月道别! 都说时光匆匆，岁月荏苒，一低眉间大家就要背上行李，各自奔赴下一段旅程。我此刻的心情应当和在座的各位一样，掩不住的是回忆与留恋。留恋我走过大学的每一个角落,留恋我相识的老师,留恋我相知的朋友,留恋这美丽的南华。2014年9月，命运让我们聚首南华，回望过往，经历的点点滴滴仍历历在目，我们一定还记得清远校区辽阔的操场上，那段挥洒汗水、灼伤皮肤的军训岁月，炎炎烈日晒去了我们的懒惰，雨水洗去我们的娇气，同时它也凝结了我们的友谊。我们一定还记得在那如火如荼进行着的各样“金鹰杯”大赛，赛场上配合与拼杀身影，呐喊与助威的声音，是那么的激烈，紧张与精彩。一定还记得那些丰富多彩的文艺晚会和社团演出，一定还记得我们一起参与一起奉献的社会志愿者活动，一定还记得我们一起学习，一起看书，

一起考试考证的种种……南华是一个充满激情的舞台，让我们个性飞扬，流光溢彩。同时她也是一个温暖的大家庭，让我们无忧无虑，自然快乐。阳光下，我们笑靥如花。树荫下，我们舒适而自在。淡淡的微风，淡淡的凉意。吹不淡的是我们共同拥有的美好回忆。如今大学即将结束了，而我们的生活却刚刚拉开序幕。现在的我们正处在一个尴尬的年龄，我们能做什么，会做什么?仿佛我们什么都不懂!离开学校，社会把我们青涩的外衣脱了，却不肯让我们立马换上成熟的那件。妖怪般的大都市鲸吞了多少热血的梦想?却不肯给我们一份合适工作一份可靠爱情。逆着时间，往回推几个岁月，那时的我们会有欢笑，有泪水，有同学，有一起站在阳光下的影子，背后有父母，有老师，生活得无忧无虑;往后穿梭数个岁月，各兄弟姐妹会有自己的家庭，有经历岁月淘沙留下来的亲朋好友。可是现在的我们正在社会上裸奔，且方向迷茫。初出茅庐，对于社会的了解，凤毛麟角。也许我们说话依然天真幼稚，处事不够圆滑，让我们工作、生活处处碰壁。但请记住大学三年我们并非一无所获，在这里我们学会了从思考中确立自我，从学习中寻求真理，从独立中体验自主，从实践中赢得价值，从追求中获得力量。我们有足够的自信和勇气应对各种磨砺与挑战。阅历不足，但只要有信心，时间会帮助我们挺过去。现在给我们挫折，让我们难堪，我们要心存感激，只有这样才能成长，才能弥补不足。亲爱的同学们请勇敢起来，现在的你并不是一个人在战斗。有一句话说：“我们都是只有一只翅膀的天使，只有互相拥抱才能飞翔。”三年

2021年大学毕业生演讲稿400字

2021年大学毕业生演讲稿400字 2021年大学毕业生演讲稿400字1 四年让我们知道什么是痛并快乐着，我们带着这样美好的回忆踏入社会，开始另一段的奋斗。我们朝夕相处，情同手足。这四年的盛宴，让我们更加懂得了珍惜。时光飞逝,转眼间四年的大学生崖即将结束。在即将毕业离校之计,我心中充满了对母校的不舍以及对学校领导和老师们的感激之情。在这四年经历了许多喜怒哀乐的事,我也交了许多朋友,这些朋友在我伤心的时候，鼓励我、安慰我，也有许多老师教导我做人做事的道理,让我在这四年里成长了许多,我要感谢老师的教导,虽然大学生崖结束了，但不代表学习结束。现在要离开，还真舍不得，这些美好回忆将永远留在我心里,成为我一生最难忘的事。在上大学的这四年里，我曾经常回忆我的小学，初中，高中生活，那时的人和事，让我觉得那么的美好......而如今，我深深的明白，大学里的一点一滴，也将是我一生的美好回忆......深切地祝福沈阳理工大学，祝福老师们，祝福同学们...... 我是如此平凡，却又如此幸运。真心谢谢大家!四年改变了我们的容颜和那颗曾经年轻的心，而成长的代价就是我们失去纯真的微笑，而多了一份离别的伤感。无论我们有多少不舍，都唤不回逝去的四年。但我们无须失落，我们依然可以一路高歌，让六月的骄阳永远见证我们的无悔青春…… 快毕业了，真的很留恋大学四年的美好时光。我最感谢的是四年

来同甘共苦的好朋友，好姐妹们。虽然还有一个月就要离开了，但是在最后的这段日子里，我相信我们能开心度过，珍惜相处的每一刻。我在大学体会了除离别以外的一切美好!现在让离别画上美好的句号!道一声“思量”，又怎不“思量”!要记住，作为沈阳理工大学的毕业生，不管今后我们身在何方，我们永远都是母校的一员，永远都将代表自己的母校。 2021年大学毕业生演讲稿400字2 亲爱的老师、同学们：大家好!我今天要演讲的题目是：《我难忘的大学生活》 2018年9月我从地处偏僻的黄金乡来到这旅游名城哈尔滨，走进了旅游学院，圆了我多年梦寐以求的大学梦。有人说：“大学是铸就平凡人的辉煌，造就大师的摇篮。”作为一名普通的大学生，我注定不能成为大师，但平凡的我决不能选择平庸。“非志无以成学，非学无以广才”，这次难得的求学机会将是我人生中一次重要的转折点，所以我会倍加珍惜。带着这份朴素的感情、也带着我的希望和梦想，就这样默默地坚持着三年的大学生活。我虽然柔弱，但我不乏毅力;我虽然基础不扎实，但我用勤奋和汗水弥补着不足。在两年多姿多彩的大学生活中，学院领导的关心爱护以及老师的谆谆教诲、同学们的和谐快乐相处，给我留下了美好的记忆，我衷心的感谢你们，感谢你们给予我知识和能力，给予我温暖和关怀，在这里我要真诚地说一声：谢谢你们!丰富多彩的大学生活需要自己好好

python高级数据处理与可视化

Python 高级数据与 Advanced Data Processing and Visualization of Python 可视化 Department of Computer Science and Technology Department of University Basic Computer Teaching 处理

用Python玩转数据聚类分析

聚类 3 ?聚类分析(cluster analysis) 以相似性为基础把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集–特性 ?基于相似性 ?有多个聚类中心

K-MEANS K-均值算法表示以空间中k 个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。 A 任意选择k 个对象作为初始聚类中心 C 计算每个新聚类的聚类中心 B 对每个点确定其聚类中心点 D 聚类完成不收敛收敛 4

一个日常小例子高数英语Python 音乐小明88 64 96 85 大明92 99 95 94 小朋91 87 99 95 大朋78 99 97 81 小萌88 78 98 84 大萌100 95 100 92 # Filename: kmeansStu.py from pylab import * from scipy.cluster.vq import * list1 = [88,74,96,85] list2 = [92,99,95,94] list3 = [91,87,99,95] list4 = [78,99,97,81] list5 = [88,78,98,84] list6 = [100,95,100,92] data = vstack((list1,list2,list3,list4,list5,list6)) centroids,_ = kmeans(data,2) result,_= vq(data,centroids) print result F ile Output: [0 1 1 1 0 1] 5 scipy.cluster.vq更新后其参数只支持float和double，所以此处的数字都要+.0改成浮点数形式