转自:https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/6426764.html 1.range()返回的是range object,而np.arange()返回的是numpy.ndarray()  range尽可用于迭代,而np.arange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用. 2.range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 3.两者都可用于迭代 4.两者都有三个参数,以第一个参数为起点,第三个参数为步长,截止到第二个参数之前的不包括第二…

1.range()返回的是range object,而np.arange()返回的是numpy.ndarray() range尽可用于迭代,而np.arange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用. 2.range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 3.两者都可用于迭代 4.两者都有三个参数,以第一个参数为起点,第三个参数为步长,截止到第二个参数之前的不包括第二个参数的数据序列 某种意义上,和STL中由迭代器组成的区间是一样的,即左闭右开的区间.[first,…

在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数,有诸多的不理解,记录下来此函数的用法.   函数原型:numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数,A可以是:array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类型int,string,float以及bool类型,reps的类型可以是tuple,list,dict,array,int,bool,但不可以是float,string,matrix类型. 计较常…

1.返回值不同 range返回一个range对象,numpy.arange和numpy.linspace返回一个数组. 2.np.arange的步长可以为小数,但range的步长只能是整数. 与Python的range类似,arange同样不包括终值:但arange可以生成浮点类型,而range只能是整数类型. 3. 是否包含终值 arange()类似于内置函数range(),通过指定开始值.终值和步长创建表示等差数列的一维数组,注意得到的结果数组不包含终值. linspace()通过指定开始值…

1 Numpy数组 在Python中有类似数组功能的数据结构,比如list,但在数据量大时,list的运行速度便不尽如意,Numpy(Numerical Python)提供了真正的数组功能,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy中内置函数处理数据的速度是C语言级别的.Numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy中的ndarray类提供了python对多维数组对象的支持,并具备对矢量进行运算的能力,运算更为快速且节省空间. ndarray是N维数…

矢量化指的是用数组表达式代替循环来操作数组里的每个元素. NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数. 例如,square函数计算各元素的平方,rint函数将各元素四舍五入: 还有一些函数接受2个参数,叫二元ufunc,比如add函数和maximum函数: numpy.where函数 numpy.where函数是三元表达式 x if condition else y 的矢量化版本,例如: np.where函数的第二个参数和第三个参数不是必要的…

arange函数用于创建等差数组,使用频率非常高,arange非常类似range函数,会python的人肯定经常用range函数,比如在for循环中,几乎都用到了range,下面我们通过range来学习一下arange,两者的区别仅仅是arange返回的是一个数据,而range返回的是list. 先引入numpy.arange和range的另一个区别就是使用arange前先引入,range不需要(这有点小白) 使用一个参数,看看range和arange有什么表现.range返回从0到4的5个数构…

摘要:先汇总相关股票价格,然后有选择地对其分类,再计算移动均线.布林线等. 一.汇总数据 汇总整个交易周中从周一到周五的所有数据(包括日期.开盘价.最高价.最低价.收盘价,成交量等),由于我们的数据是从2020年8月24日开始导出,数据多达420条,先截取部分时间段的数据,不妨先读取开始20个交易日的价格.代码如下: import numpy as np from datetime import datetime def datestr2num(s): #定义一个函数 return dateti…

摘要:总结股票均线计算原理--线性关系,也是以后大数据处理的基础之一,NumPy的 linalg 包是专门用于线性代数计算的.作一个假设,就是一个价格可以根据N个之前的价格利用线性模型计算得出. 前一篇,在计算均线,指数均线时,分别计算了不同的权重,比如 和 都是按不同的计算方法来计算出相关的权重,一个股价可以用之前股价的线性组合表示出来,也即,这个股价等于之前的股价与各自的系数相乘后再做加和的结果,但是,这些系数是需要我们来确定的,也即一个线性相关的权重.一.用线性模型预测价格创建步骤如下:1…

在NumPy中,矩阵是 ndarray 的子类,与数学概念中的矩阵一样,NumPy中的矩阵也是二维的,可以使用 mat . matrix 以及 bmat 函数来创建矩阵. 一.创建矩阵 mat 函数创建矩阵时,若输入已为 matrix 或 ndarray 对象,则不会为它们创建副本. 因此,调用 mat() 函数和调用 matrix(data, copy=False) 等价. 1) 在创建矩阵的专用字符串中,矩阵的行与行之间用分号隔开,行内的元素之间用空格隔开.使用如下的字符串调用 mat 函数…