conquistadorjd

import datetime

# get todays date
dt = datetime.datetime.today()
print dt
DATE='22-May-2017'
# get todays date
dt = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
print dt

conquistadorjd

###############################################################################################################
# program to send an email without subject or attachment
###############################################################################################################
import smtplib
print('*** Start of the Program ***')
sender = "sender@gmail.com"
sender_password = "sender_password"
receivers = 'receiver@gmail.com'

server = smtplib.SMTP('smtp.gmail.com', 587)

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################################################################################################
#	name:	convert_daily_to_monthly.py
#	desc:	takes inout as daily prices and convert into monthly data
#	date:	2018-06-15
#	Author:	conquistadorjd
################################################################################################
import pandas as pd
import numpy as np

print('*** Program Started ***')

conquistadorjd

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#	name:	barplot-03.py
#	desc:	Simple bar plot with options
#	date:	2018-07-02
#	Author:	conquistadorjd
#   Documentation : https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html#matplotlib.pyplot.bar
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from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

conquistadorjd

################################################################################################
#	name:	correlationexamples-00.py
#	desc:	Correlations 
#	date:	2018-07-14
#	Author:	conquistadorjd
#   remark : goodman_kruskal_gamma formula taken from https://github.com/shilad/context-sensitive-sr/blob/master/SRSurvey/src/python/correlation.py
################################################################################################
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats

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"symbol","series","date","prevclose","open","high","low","last","close","vwap","volume","turnover","nooftrades","deliverableqty","percentdelivery","insert_timestamp"
"TCS                 ","EQ        ","2018-07-27",1964.70,1960.85,1964.65,1940.30,1943.75,1943.75,1948.53,2033977,3963271946.50,103516,1389322,68.31,"2018-07-28 19:27:19.008727"
"INFY                ","EQ        ","2018-07-27",1373.25,1373.20,1389.00,1368.30,1371.20,1373.45,1377.08,3246616,4470848815.00,101649,2173390,66.94,"2018-07-28 19:27:19.008727"
"KOTAKBANK           ","EQ        ","2018-07-27",1311.25,1313.05,1327.00,1305.65,1312.90,1311.10,1316.74,1885821,2483145144.90,73950,944774,50.10,"2018-07-28 19:27:19.008727"
"RELIANCE            ","EQ        ","2018-07-27",1110.65,1119.50,1137.40,1112.15,1128.00,1129.85,1127.43,6679468,7530602219.35,140124,2217077,33.19,"2018-07-28 19:27:19.008727"
"KOTAKBANK           ","EQ        ","2018-07-26",1314.90,1311.65,1322.50,1294.35,1310.55,1311.25,1307.55,3664497,4791512541.15,76422,1433092,39.11,"2018

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################################################################################################
#	name:	webscrapping_01_simple.py
#	desc:	webscraping using beautifulsoup 
#	date:	2018-11-08
#	Author:	conquistadorjd
################################################################################################
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

conquistadorjd

################################################################################################
#	name:	correlation_coefficient_01.py
#	desc:	correlation coefficient
#	date:	2018-12-22
#	Author:	conquistadorjd
################################################################################################
import numpy as np
from scipy import stats

#Calculate mean by python

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python-07-ml

conquistadorjd

TensorFlow