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

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的

  指数平滑法 原数数据如下: 点击数据——数据分析 选择指数平滑 最一次平滑 由于我们选择的区域是B1:B22,第一个单元格“钢产量”,被当做标志,所以我们应该勾选标志.当我们勾选了标志后,列中的第一个单元格将不被用于计算,计算从第二个单元格开始. 结果如下: 做二次平滑 这里,我们不再采用标志,所以数据区间选择在C3:C22 对比一下 阻尼系数=0.3 阻尼系数=0.05 阻尼系数=0.9 画在一张图上对比下,可见阻尼系数越大,曲线越平.         移动平均(一阶和二阶) 同理可以使用

MATLAB数字信号处理作业,把自己写的程序发上来..欢迎交流~ QQ 五幺九七九零六四   首先是任意点移动平均: 主程序:mov_average_main.m (运行) 函数:mov_average.m  (多点移动平均)   /////////mov_average_main.m/////////// %多点移动平均 close all; clear all; numSample=500;    %采样精度为100 l=input('请输入用于平滑的窗口大小"n"'); if l

1. ndarray对象 ndarray是numpy中的一个N维数组对象,可以进行矢量算术运算,它是一个通用的同构数据多维容器,即其中的所有元素必须是相同类型的. 可以使用array函数创建数组,每个数组都有一个shape(一个表示各维度大小的元组)和一个dtype(一个用于说明数组数据类型的对象). 使用zeros和ones函数可以分别创建数据全0或全1的数组. numpy.ones(shape, dtype=None,order='C'):其中shape表示返回数组的形状:dtype表示数组

什么是Numpy的ndarray 首先,Numpy的核心是ndarray. 然后,ndarray本质是数组,其不同于一般的数组,或者Python 的list的地方在于它可以有N 维(dimentions),也可简单理解为数组里面嵌套数组. 最后,Numpy为ndarray提供了便利的操作函数,而且性能优越,完爆Python 的list,因此在数值计算,机器学习,人工智能,神经网络等领域广泛应用. Numpy几乎是Python 生态系统的数值计算的基石,例如Scipy,Pandas,Scikit-

最近在写Python的爬虫爬取全校学生的成绩信息和照片,发现些许问题. python的内存管理机制还没摸透,随着程序的运行,占用内存逐渐增大,料想应该是新开辟的空间未及时释放. 先研究研究算法,为比赛做准备. M移动平均就是 一组数据的相邻的M项平均 逐个后移 若使用简单的循环会使得时间复杂度极大 数组的长度*M 若简单的改进 时间复杂度就仅仅是数组的长度N import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; import com.sun.

使用ndarray数据时,如果希望知道数据的类型和维数,可以按照以下方法: Xxx.dtype  #xxx表示一个ndarray类型的变量,返回ndarray的数据类型 Xxx.shape  #xxx表示一个ndarray类型的变量,返回ndarray的数据维数 转载请保留 http://www.cnblogs.com/lion-zheng/

1.使用array()函数创建数组 参数可以为:单层或嵌套列表:嵌套元组或元组列表:元组或列表组成的列表 # 导入numpy库 import numpy as np # 由单层列表创建 a = np.array([1, 2, 3]) print(a) [1 2 3] # 由嵌套列表创建 b = np.array([[1.3, 2.4], [0.3, 4.1]]) print(b) [[1.3 2.4] [0.3 4.1]] # 由嵌套元组创建 c = np.array((("p", &

dtype(数据类型)是一个特殊的对象,它含有ndarray将一块内存解释为特定数据类型所需的信息 In [18]: sim1 = np.array([1,2,3],dtype=np.float64) In [19]: sim2 = np.array([1,2,3],dtype=np.float32) In [20]: sim1.dtype Out[20]: dtype('float64') In [21]: sim2.dtype Out[21]: dtype('float32') dtype是

Numpy最重要的一个特点就是其N维数组对象(即ndarray),该对象是一个快速而灵活的大数据集容器,是一个通用的同构数据多维容器,也就是说,其中的所有元素必须是相同类型的. 创建数组最简单的方法就是array函数,它接受一切序列型的对象(包括其他数组),然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组. 以一个列表为例: In [2]: import numpy as np In [3]: simple = [1,2.3,4,5] In [4]: arr = np.array(simple) I

系列文章地址 NumPy 最详细教程(1):NumPy 数组 NumPy 超详细教程(2):数据类型 NumPy 超详细教程(3):ndarray 的内部机理及高级迭代 ndarray 对象的内部机理 在前面的内容中,我们已经详细讲述了 ndarray 的使用,在本章的开始部分,我们来聊一聊 ndarray 的内部机理,以便更好的理解后续的内容. 1.ndarray 的组成 ndarray 与数组不同,它不仅仅包含数据信息,还包括其他描述信息.ndarray 内部由以下内容组成: 数据指针:一个

1.NumPy库 NumPy = Numerical Python 是高性能科学计算和数据分析的基础库. pandas库充分借鉴了NumPy的相关概念,先行掌握NumPy库的用法,才能把pandas的用处发挥到极致. NumPy库是Numeric和Numarray的一个整合库. NumPy是开源项目,使用BSD许可证. NumPy是大多数Python发行版的基础库,也可自行安装. # NumPy库导入方法import numpy as np 2.ndarray对象 整个NumPy库的基础是nda

Numpy 最重要的一个特点是 N 维数组对象 ndarrary ,它是一系列同类型数据的集合,以 0 下标为开始进行集合中的索引. ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组. ndarray 中每个元素在村中都有相同储存大小的区域. ndarray 内部有以下内容组成: 1.一个指向数据(内存或内存映射文件中的一块数据)的指针 2.数据类型或 dtype,描述在数组中的固定大小值的格子 3.一个表示数组形状(shape)的元组,表示各维度大小的元组 4.一个跨元组(stride),其

NDArray.ipynb NDArray介绍 机器学习处理的对象是数据,数据一般是由外部传感器(sensors)采集,经过数字化后存储在计算机中,可能是文本.声音,图片.视频等不同形式. 这些数字化的数据最终会加载到内存进行各种清洗,运算操作. 几乎所有的机器学习算法都涉及到对数据的各种数学运算,比如:加减.点乘.矩阵乘等.所以我们需要一个易用的.高效的.功能强大的工具来处理这些数据并组支持各种复杂的数学运算. 在C/C++中已经开发出来了很多高效的针对于向量.矩阵的运算库,比如:OpenBL

NumPy是Python的一个高性能科学计算和数据分析基础库,提供了功能强大的多维数组对象ndarray.jupyter notebook快速执行代码的快捷键:鼠标点击选中要指定的代码框,Shift + Enter组合键直接执行代码框中的全部代码.              Alt + Enter组合键执行完代码框中的代码在代码框的下面再添加一个空代码框. 1.创建数组 #引入numpy,并重命名为np,方便使用import numpy as np 1.1.使用numpy内置的array函数创建

今天用到了shape,就顺便学习一下,这个shape的作用就是要把矩阵进行行列转换,请看下面的几个例子就明白了: >>> import numpy as np >>> x = np.array([1,2,3,4]) >>> x.shape (4,) >>> y = np.zeros([2,3,4]) >>> y.shape (2, 3, 4) >>> y.shape = (3,8) >>

转自: https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/78833922 has invalid type <class 'numpy.ndarray'>, must be a string or Tensor. (Can not convert a ndarray into a Tensor or Operation.) 原因:变量命名重复了 image_test, label_test = get_batch(x_val, y_val, w,

#发现ndarray的一维,二维都可以用[i][j], 它们都是下标索引的连用, 比如j表示第j个元素;#二维ndarray可以用[m, n]来进行行列的操作,类似matlab中的用法.取某一列是[:, n],而不是[:][n],后者只是取第n个元素,因为[:]表示创建一个副本.import numpy as np array1 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) #二维数组, (2,3) print(array1) fields = ["a", "

ndarray的基本操作 1.索引 基本索引:一维与list完全一致 多维同理 例如: import numpy ndarr1 = numpy.random.randint(0,10.size=5) ndarr1[0] # 取数组中的第一个值, 以此类推 ndarr1[1] ndarr1[-1] 高级索引:整数数组形式的索引 例如: nd = np.random.randint(0,10,size=(5,6)) ndarray([[0, 4, 7, 5, 9, 7], [5, 3, 2, 9,