这里来给大家演示一下，函数的定义或构造，并调用函数来实现封装后的效果。
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首先我们来看看想实现下面的这个效果，如果不使用函数应该怎么实现。
以上两种返回结果都是1-9这几个数字。
以上两种方法，第一种代码重复率太高，代码美观效果太差，虽然能实现效果，但是因为数量比较少，还能手工打出来这几行代码，如果是打印1-100000就很难实现了。这时候for循环还是可以实现的，但是for循环只能实现类似的数字和变量循环，无法进行复杂的功能开发。鉴于此，函数这个概念就被python引入了，下面先来看看函数是怎么实现上面的效果的，还是两种方法。
这时候如果想实现上面的打印结果就直接使用函数名+小括号调用函数就可以了，这种类型的语法，不仅可以反复使用，而且封装后的代码更美观。
python是一门高级的编程语言，广泛应用在各种领域之中，同时也是人工智能领域首选的语言。
为什么将python用于金融？因为Python的语法很容易实现金融算法和数学计算，可以将数学语句转化成python代码，没有任何语言能像Python这样适用于数学。
大家都知道，在大数据的学习中或者数据分析工作中我们离不开Python，而Python是一种编程语言，很多人听到编程就认为这是一个十分复杂并且难的事情因而望而却步，其实并不是这样的，Python是一种对初学者十分友好的语言，下面我们就给大家讲讲如何学好Python这么语言。
如果我们要想掌握Python语言的话，其实并不需要花费太大的时间和经历，这是因为Python 的设计哲学之一就是简单易学，体现在两个方面。第一个方面就是语法简洁明了，相对 Ruby 和 Perl，它的语法特性不多不少，大多数都很简单直接，没有十分复杂的东西，第二就是Python的切入点很多，Python 可以让你可以做很多事情，科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等，总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。所以，这也是我们学习Python的原因。
那么怎么学习Python呢？任何一种编程语言都包含两个部分：必须掌握的知识和选择性掌握的知识。起步阶段的主要任务是掌握必须掌握的知识和选择性掌握的知识。下面我们就给大家介绍一下必须要掌握的知识。
学习Python必须要掌握的知识指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等，比如，我们需要学习变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的，看上去是掌握了一种语法，实际是建立了一种思维。如果我们让一个资深程序员去学习 Python，不管他是学什么的，他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来，因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。当然，如果我们在学Python之前没有学过任何编程语言，这就需要我们找一本可靠的语法书进行学习，虽然说它看上去可能非常枯燥乏味，但对于建立稳固的编程思维是必不可少。我们在学习Python的时候一定要重视编程思维的建立，只有编程思维建立完善以后，我们才能够学好Python以及很好的编程。
在这篇文章中我们给大家介绍了Python的好处以及Python中必须学会的知识，这些知识是十分重要的，以及编程思维的建立在后面的工作和学习中都是十分重要的，最后提一点，Python真的很简单，如果有想法的话一定不要放弃。
Python-for-data-移动窗口函数
本文中介绍的是 ，主要的算子是：
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子，行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）
一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。
例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
链接：
提取码：4591
华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。
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