2、Numpy常用函数

1. 创建单位矩阵和读写文件
   使用eye()创建单位矩阵

   # -*- coding: utf-8 -*-
   import numpy as np
   i = np.eye(3)
   print(i)
   

   　　结果：

   [[ 1.  0.  0.]
    [ 0.  1.  0.]
    [ 0.  0.  1.]]
   

   　　使用savetxt函数将数据存储到文件中

    # -*- coding: utf- -*-
    import numpy as np
    i = np.eye()
    print(i)
    np.savetxt('eye.txt',i)

2. 读入CSV文件

   c,v = np.loadtxt('data.csv',delimiter=',',usecols(6,7),unpack = True)
   '''CSV（Comma-Separated Value，逗号分隔值）格式是一种常见的文件格式。
   通常，数据库的转存文件就是CSV格式的，文件中的各个字段对应于数据库表中的列。
   众所周知，电子表格软件（如Microsoft Excel）可以处理CSV文件'''
   #data.csv为文件名称
   #delimiter=','为设置“，”为分隔符
   #usecols(6,7)获取第7和8个字段的数据
   # unpack 参数设置为 True ，意思是分拆存储不同列的数据，
   即分别将第7和8个字段的数组赋值给变量 c 和 v

3. 求加权平均数

    # -*- coding: utf- -*-
    import numpy as np
    c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(,), unpack=True)
    vwap = np.average(c, weights=v)
    print ("VWAP =", vwap)

   np.average(c, weights=v)函数中，c为值得数组，v为权重数组

4. 算术平均数

   np.mena(c)#求算术平均数

5. 最大值于最小值

   np.max(c)#求数组最大值
   np.min(c)#求数组最小值
   np.ptp(c)#返回最大值与最小值的差值max(array)-min(array)

6. 中位数与排序方差

   np.median(c)#求中位数
   np.msort(c)#对数组排序
   np.var(c)#求方差