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. 关于 android receiver

    可以在代码文件中声明一个receiver,也可以在manifest中声明一个,前者中的receiver只有在该activity launch起来以后才会监听其所感兴趣的事件,而如果在androidMa ...

  2. ADB Fix error : insufficient permissions for device

    Ubuntu 15中在使用中Android开发板时,命令行下输入adb devices.adb shell会提示insufficient permissions for device. 通常重启下ad ...

  3. shell格式化字符串

    假如你有以下代码: TEMP_SQL="SELECT count(uid) from ${TABLE_PREFIX}_%s;" SUM= for((i=${MIN};i<${ ...

  4. SFTP文件上传与下载(window 上传文件到linux服务器)

    一.文件上传 说明1:所谓上传window上的文件上传到linux上 说明2:上传的文件会自动放到当前的用户的家目录 1:打开SFTP的窗口 Alt+p 输入上传命令: 语法: put  path/f ...

  5. django使用email进行身份验证(转载)

    版权所有,转载请注明出处:http://guangboo.org/2013/03/27/authentication-using-email-in-django django自带的验证功能免去了我们的 ...

  6. JAVA-数据库之查询记录

    相关资料:<21天学通Java Web开发> ResultSet结果集1.使用exectteQuery()方法查询数据.2.exectueQuery()方法接收一个查询SQL语句.3.返回 ...

  7. word中的域代码

    说明(2017-5-23 13:33:11): 1. Shift+F9显示域代码 2. Alt+F9显示全部域代码 3. Ctrl+F9添加一个域代码(一对大括号) 4. Ctrl+Shift+F9取 ...

  8. struts工作原理不错的解释___

    Struts 使用 Model 2 架构.Struts 的ActionServlet 控制导航流.其他Struts 类,比如Action, 用来访问业务逻辑类.当 ActionServlet 从容器接 ...

  9. 基于jQuery实现的腾讯互动娱乐网站特效

    分享一款基于jQuery实现的腾讯互动娱乐网站特效.腾讯互动娱乐网站jQuery特效是一款右侧带伸缩选项卡,支持鼠标滚轮滚动切换特效代码.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代 ...

  10. spring mvc之启动过程源码分析

    简介 这两个星期都在看spring mvc源码,看来看去还是还是很多细节没了解清楚,在这里把看明白的记录下,欢迎在评论中一起讨论. 一.铺垫 spring mvc是基于servlet的,在正式分析之前 ...