numpy.linalg 模块包含线性代数的函数.使用这个模块,可以计算逆矩阵.求特征值.解线性方程组以及求解行列式等.一.计算逆矩阵 线性代数中,矩阵A与其逆矩阵A ^(-1)相乘后会得到一个单位矩阵I.该定义可以写为A *A ^(-1) =1.numpy.linalg 模块中的 inv 函数可以计算逆矩阵. 1) 用 mat 函数创建示例矩阵 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.mat("0 1 2;1 0 3;…

摘要:本篇我们将以分析历史股价为例,介绍怎样从文件中载入数据,以及怎样使用NumPy的基本数学和统计分析函数.学习读写文件的方法,并尝试函数式编程和NumPy线性代数运算,来学习NumPy的常用函数. 一.文件读入 :读写文件是数据分析的一项基本技能 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. NumPy中的 loadtxt 函数可以方便地读取CSV文件,自动切分字段,并…

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…

摘要:NumPy中包含大量的函数,这些函数的设计初衷是能更方便地使用,掌握解这些函数,可以提升自己的工作效率.这些函数包括数组元素的选取和多项式运算等.下面通过实例进行详细了解. 前述通过对某公司股票的收盘价的分析,了解了某些Numpy的一些函数.通常实际中,某公司的股价被另外一家公司的股价紧紧跟随,它们可能是同领域的竞争对手,也可能是同一公司下的不同的子公司.可能因两家公司经营的业务类型相同,面临同样的挑战,需要相同的原料和资源,并且争夺同类型的客户. 实际中,有很多这样的例子,如果要检验一下…

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…

成交量(volume)是投资中一个非常重要的变量,它是指在某一时段内具体的交易数,可以在分时图中绘制,包括日线图.周线图.月线图甚至是5分钟.30分钟.60分钟图中绘制. 股票市场成交量的变化反映了资金进出市场的情况,成交量是判断市场走势的重要指标.一般情况下,成交量大且价格上涨的股票,趋势向好.成交量持续低迷时,一般出现在熊市或股票整理阶段,市场交易不活跃.成交量是判断股票走势的重要依据,对分析主力行为提供了重要的依据.投资者对成交量异常波动的股票应当密切关注. OBV(On-Balance…

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…

在NumPy中,所有的标准三角函数如sin.cos.tan等均有对应的通用函数. 一.利萨茹曲线 (Lissajous curve)利萨茹曲线是一种很有趣的使用三角函数的方式(示波器上显示出利萨茹曲线).利萨茹曲线由以下参数方程定义: x = A sin(at + n/2) y = B sin(bt)利萨茹曲线的参数包括 A . B . a 和 b .为简单起见,我们令 A 和 B 均为1,设置的参数为 a=9 , b=8 import numpy as np import matplotlib…

Numpy介绍: NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.它是pandas等其他各种工具的基础. NumPy的主要功能: 1)ndarray,一个多维数组结构,高效且节省空间 2)无需循环对整组数据进行快速运算的数学函数 3)读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具 4)线性代数.随机数生成和傅里叶变换功能 5)用于集成C.C++等代码的工具 pyhton里面安装.引入方式: 安装方法:pip install numpy 引用方式:import numpy as np  创建数组:…

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:基因学苑 NumPy(Numerical Python的简称)是高性能科学计算和数据分析的基础包.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.新手可能不理解这句话的含义,这个需要慢慢去理解 .总之,知道numpy是python数据分析最重要的基础包就可以了.有了numpy才可以利用这种数组对整块数据执行一些…