简单说明dtype使用方法:

Rule为规则类,其中有3个字段,1为类型,2为计算规则,3为保留位数

如 :'close': Rule(float64, 1 / 10000.0, 2),

表示收盘价,Rule有三个字段,首为浮点类型,次为计算规则,末为保留小数位数

Converter类则是Rule字典集合,这里表示的为open,close等为key的集合

# /usr/bin/python3
# -*- encoding: utf-8 -*-
from collections import namedtuple
import numpy as np

float64 = np.dtype('float64')
Rule = namedtuple('Rule', ['dtype', 'multiplier', 'round'])
class Converter(object):
    def __init__(self, rules):
        self._rules = rules

    def convert(self, name, data):
        try:
            r = self._rules[name]
        except KeyError:
            return data

        result = data * r.multiplier
        if r.round:
            result = np.round(result, r.round)

        return result

    def field_type(self, name):
        try:
            return self._rules[name].dtype
        except KeyError:
            return self._rules['open'].dtype

if __name__ == '__main__':

    StockBarConverter = Converter({
        'open': Rule(float64, 1 / 10000.0, 4),
        'close': Rule(float64, 1 / 10000.0, 2),
        'high': Rule(float64, 1 / 10000.0, 2),
        'low': Rule(float64, 1 / 10000.0, 2),
        'limit_up': Rule(float64, 1/10000.0, 2),
        'limit_down': Rule(float64, 1/10000.0, 2),
        'volume': Rule(float64, 1, 0),
    })
    _converter = StockBarConverter
    data = np.array([1001, 2103])
    result = _converter.convert('open', data)
    open_type = _converter.field_type("open")
    print("open_type: ", open_type) #open_type:  float64

numpy中dtype的更多相关文章

  1. numpy数据类型dtype转换

    这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换 导入numpy >>> import numpy as np 一.随便玩玩 生成一个浮点数组 >>> a = np.r ...

  2. Python numpy中矩阵的用法总结

    关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类 ...

  3. numpy中的ndarray方法和属性

    原文地址 NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是 ...

  4. numpy中文件的存储和读取-嵩天老师笔记

    numpy中csv文件的存储和读取 CSV文件:(Comma‐Separated Value, 逗号分隔值) 一维和二维数组 存储 np.savetxt(frame,array,fmt='%.18e' ...

  5. Python numpy 中常用的数据运算

    Numpy 精通面向数组编程和思维方式是成为Python科学计算大牛的一大关键步骤.——<利用Python进行数据分析> Numpy(Numerical Python)是Python科学计 ...

  6. numpy中的argsort()函数

    在阅读<机器学习实战>一书中,发现了一个比较函数是argsort() 猜测是在numpy中出现的,手动进行了测试 >>> import numpy as np >& ...

  7. 理解numpy中ndarray的内存布局和设计哲学

    目录 ndarray是什么 ndarray的设计哲学 ndarray的内存布局 为什么可以这样设计 小结 参考 博客:博客园 | CSDN | blog 本文的主要目的在于理解numpy.ndarra ...

  8. python numpy中sum()时出现负值

    import numpy a=numpy.random.randint(1, 4095, (5000,5000)) a.sum() 结果为负值, 这是错误的,a.sum()的类型为 int32,如何做 ...

  9. Numpy中 arange() 的用法

    1. 概述Numpy 中 arange() 主要是用于生成数组,具体用法如下: 2. arange()2.1 语法numpy.arange(start, stop, step, dtype = Non ...

随机推荐

  1. ES6,新增数据结构Set的用法

    ES6 提供了新的数据结构 Set. 特性 似于数组,但它的一大特性就是所有元素都是唯一的,没有重复. 我们可以利用这一唯一特性进行数组的去重工作. 单一数组的去重. let set6 = new S ...

  2. javascript基础拾遗(五)

    1.什么是箭头函数 ES6引入的一种新的函数,类似匿名函数,x=>xx 箭头左端为函数参数,右端为函数体 相当于 function (x){ retutn xx } 2.箭头函数的特点 更简洁 ...

  3. Java 编程下字符串的 16 位、32位 MD5 加密

    package cn.sunzn.md5; import java.security.MessageDigest; import java.security.NoSuchAlgorithmExcept ...

  4. Android 编程下将 Bitmap 转为 InputStream

    某些情况下会用到这种非主流的转换方式,最近项目中用到,记录下. ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); bm.compres ...

  5. tf.constant

    tf.constant constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False ) 功能说明: 根据 val ...

  6. DjangoUeditor 使用七牛云存储

    DjangoUeditor 是一个相当赞的django 富文本编辑器,你可以在 https://github.com/zhangfisher/DjangoUeditor 查看相关信息. 我一直想着把D ...

  7. Android NFC近场通信1——NFC概述

    最近对NFC挺感兴趣,而且新换的手机也支持NFC功能(最近换了Find5,感觉还不错O(∩_∩)O),所以打算学学NFC编程.NFC就是我们经常说的近场通信.通常距离是4厘米或更短.NFC工作频率是1 ...

  8. TCC分布式事务

    https://github.com/changmingxie/tcc-transaction

  9. Fat-jar 打包,并使用 proguard 混淆代码

    . . . . . Build Fat Jar 的时候在 Clas-Path 中填入需要引用的第三方 jar 包,如下图: 点击下一步,只勾选自己的项目,其它第三方包都不要勾选,否则混淆会出现问题. ...

  10. EM算法学习资料备忘

    将学习EM算法过程中看到的好的资料汇总在这里,供以后查询.也供大家參考. 1. 这是我学习EM算法最先看的优秀的入门文章,讲的比較通俗易懂,并且举了样例来说明当中的原理.不错! http://blog ...