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Python是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念强调代码的可读性，使用大量的缩进。

Python是动态类型的，并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式，包括结构化（特别是程序化）、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库，它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|python代考|Consuming the Twitter REST API with Python

REST services can be used with standard HTTP Requests and, in any case, if the service requires it, the requests must contain specific headers that allow authentication and authorization processes.
Starting with this, there are several possibilities to create a Python script that can consume a REST service, for example using the ur111b module or other libraries written by third parties such as ur 111 bs or requests.

There are other modules for working with Twitter from Python, such as Tweepy (https://github. com/tweepy/tweepy) and Python-Twitter (https://github. com/bear/pythontwitter).

To access the Twitter API, it is necessary to have developer credentials. These credentials can be obtained from https://apps. twitter.com when creating a new application. The data that will be used includes the following:

• Consumer key
• Consumer secret
• OAuth token
• OAuth token secret
  These keys will be needed to make the connection with the API through OAuth and allow our application to use our account, since to access certain functionalities of the API we will have to be logged in.
  After ensuring the necessary authentication values correspond to the application previously created, the next step is to use the library to consume some of the REST services available in the Twitter API. To do this, the first step is to create a twitter . oauth. oAuth object.

If the authentication values are correct, the instance of the API class will contain all the methods necessary to consume the Twitter rest services.

计算机代写|python代考|Connecting with the Twitter API

To be able to use the Twitter API, it is necessary to create an object based on the twitter. Twitter class, which will result in an object capable of interacting with the Twitter API that must be defined using the auth parameter:
$\mid \gg>$ twitter. Twitter (auth = For example, this function allows you to read the credentials from a file whose path will be entered as a parameter and to return a twitter . Twitter object with an active connection to the Twitter API:

In this case, the credentials will be read from the data/credentials. txt file. We can invoke the previous function with the credentials file as a parameter:
$\mid \gg$ twitter = twitter_connection(“data/credentials.txt”)
From here, you can create scripts that allow you to extract information of interest, such as taking a list of tweets from a specific account or searching for a specific hashtag.

The following example allows you to extract the first 10 tweets that match the “#python” hashtag. You can find the following code in the get_info_account.py file.

python代写

计算机代写|python代考|Consuming the Twitter REST API with Python

REST 服务可以与标准 HTTP 请求一起使用，并且在任何情况下，如果服务需要，请求必须包含允许身份验证和授权过程的特定标头。
从这里开始，有几种可能性可以创建可以使用 REST 服务的 Python 脚本，例如使用 ur111b 模块或第三方编写的其他库，例如 ur 111 bs 或 requests。

还有其他模块可以通过 Python 使用 Twitter，例如 Tweepy (https://github.com/tweepy/tweepy) 和 Python-Twitter (https://github.com/bear/pythontwitter)。

要访问 Twitter API，必须具有开发人员凭据。这些凭据可以从 https://apps 获得。twitter.com 在创建新应用程序时。将使用的数据包括以下内容：

• 消费者密钥
• 消费秘密
• OAuth 令牌
• OAuth 令牌秘密
  这些密钥将需要通过 OAuth 与 API 建立连接并允许我们的应用程序使用我们的帐户，因为要访问 API 的某些功能，我们必须登录。
  确保必要的身份验证值对应于之前创建的应用程序，下一步是使用库来使用 Twitter API 中可用的一些 REST 服务。为此，第一步是创建一个推特。oauth。oAuth 对象。

如果身份验证值正确，API 类的实例将包含使用 Twitter 休息服务所需的所有方法。

计算机代写|python代考|Connecting with the Twitter API

为了能够使用Twitter API，有必要创建一个基于twitter 的对象。Twitter 类，这将生成一个能够与必须使用 auth 参数定义的 Twitter API 交互的对象：
∣≫>推特。Twitter（auth = 例如，此函数允许您从一个文件中读取凭据，该文件的路径将作为参数输入，并返回一个 twitter .Twitter 对象，该对象具有与 Twitter API 的活动连接：

在这种情况下，将从数据/凭据中读取凭据。txt文件。我们可以使用凭证文件作为参数调用前面的函数：
∣≫twitter = twitter_connection(“data/credentials.txt”)
从这里，您可以创建允许您提取感兴趣信息的脚本，例如从特定帐户获取推文列表或搜索特定主题标签。

以下示例允许您提取与“#python”主题标签匹配的前 10 条推文。您可以在 get_info_account.py 文件中找到以下代码。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。