import tensorflow as tf

input1 = tf.ones((2, 3))
input2 = tf.reshape(tf.range(1, 7, dtype=tf.float32), (2, 3))
output = input1 + input2

with tf.Session():
  result = output.eval()
result  

"""
Explanation: <a href="https://colab.research.google.com/github/paulluo/work_note/blob/master/rt-2%EF%BC%8CColaboratory.ipynb" target="_parent"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>
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Colaboratory 是免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。要了解更多信息，请参阅我们的常见问题解答。
使用入门

Colaboratory 概览
加载和保存数据：本地文件、云端硬盘、表格、Google Cloud Storage
导入库和安装依赖项
使用 Google Cloud BigQuery
表单、图表、Markdown 以及微件
支持 GPU 的 TensorFlow
机器学习速成课程：Pandas 简介以及使用 TensorFlow 的起始步骤

重要功能
执行 TensorFlow 代码
借助 Colaboratory，您只需点击一下鼠标，即可在浏览器中执行 TensorFlow 代码。下面的示例展示了两个矩阵相加的情况。
$\begin{bmatrix}
  1. & 1. & 1. \
  1. & 1. & 1. \
\end{bmatrix} +
\begin{bmatrix}
  1. & 2. & 3. \
  4. & 5. & 6. \
\end{bmatrix} =
\begin{bmatrix}
  2. & 3. & 4. \
  5. & 6. & 7. \
\end{bmatrix}$
End of explanation
"""


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(20)
y = [x_i + np.random.randn(1) for x_i in x]
a, b = np.polyfit(x, y, 1)
_ = plt.plot(x, y, 'o', np.arange(20), a*np.arange(20)+b, '-')

"""
Explanation: GitHub
您可以通过依次转到“文件”>“在 GitHub 中保存一份副本…”，保存一个 Colab 笔记本副本
只需在 colab.research.google.com/github/ 后面加上路径，即可在 GitHub 上加载任何 .ipynb。例如，colab.research.google.com/github/tensorflow/models/blob/master/samples/core/get_started/_index.ipynb 将在 GitHub 上加载此 .ipynb。
可视化
Colaboratory 包含很多已被广泛使用的库（例如 matplotlib），因而能够简化数据的可视化过程。
End of explanation
"""


!pip install -q matplotlib-venn

from matplotlib_venn import venn2
_ = venn2(subsets = (3, 2, 1))

"""
Explanation: 想使用新的库？请在笔记本的顶部通过 pip install 命令安装该库。然后，您就可以在笔记本的任何其他位置使用该库。要了解导入常用库的方法，请参阅导入库示例笔记本。
End of explanation
"""


import numpy as np


import tushare as ts

!pip install tushare

import tushare as ts
import tensorflow as tf

!pip install tushare

import os
import sys
import pandas as pd
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as ts
import time
import numpy as np
## hengruiyiyao:601800,,hanruiguye 300618,300601 kangtai ,luoniushang:000735, hongchuanhuizhi:002930
# example of plot web_site:https://matplotlib.org/gallery/index.html
##sz3999006,601800,300732
###: 002460
df=ts.get_k_data('300033', start='2018-06-28', ktype='5')
df2=ts.get_k_data('603180', start='2018-06-28', ktype='5')
ax1 = plt.subplot2grid((8,2),(0,0),rowspan=5,colspan=1)
ax2 = plt.subplot2grid((8,2),(5,0),rowspan=3, colspan=1)
ax3 = plt.subplot2grid((8,2),(0,1),rowspan=5, colspan=1)
ax4 = plt.subplot2grid((8,2),(5,1),rowspan=3, colspan=1)
#df =df.set_index(df.date)
#ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
#ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
#ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 2), rowspan=1)
###################################
ax1.plot(df.index[0:30],df['close'].tail(30))
ax1.plot(df.index[0:30],df['open'].tail(30))
ax2.bar(df.index[0:15],df['volume'].tail(15))
####################
ax3.plot(df2.index[0:30],df2['close'].tail(30))
ax3.plot(df2.index[0:30],df2['open'].tail(30))
ax4.bar(df2.index[0:15],df2['volume'].tail(15))
ax1.grid(True)
#ax2.grid(True)
ax3.grid(True)
#ax4.grid(True)
#ax1.hist(log=False,color=['red','green'],label=['open','close'])
#print time.asctime()
#print int(time.time())
plt.show()


Add study web site:math  https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597


"""
Explanation: 本地运行时支持
Colab 支持连接本地计算机上的 Jupyter 运行时。有关详情，请参阅我们的文档。
End of explanation
"""


