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函数IT技术

python数据分析与应用第三章代码3-5的数据哪来的savetxt
import numpy as np
i2 = np.eye(2)
np.savetxt("eye.txt", i2)
3.4 读入CSV文件
# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800
c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True) #index从0开始
3.6.1 算术平均值
np.mean(c) = np.average(c)
3.6.2 加权平均值
t = np.arange(len(c))
np.average(c, weights=t)
3.8 极值
np.min(c)
np.max(c)
np.ptp(c) 最大值与最小值的差值
3.10 统计分析
np.median(c) 中位数
np.msort(c) 升序排序
np.var(c) 方差
3.12 分析股票收益率
np.diff(c) 可以返回一个由相邻数组元素的差
值构成的数组
returns = np.diff( arr ) / arr[ : -1] #diff返回的数组比收盘价数组少一个元素
np.std(c) 标准差
对数收益率
logreturns = np.diff( np.log(c) ) #应检查输入数组以确保其不含有零和负数
where 可以根据指定的条件返回所有满足条件的数
组元素的索引值 。
posretindices = np.where(returns0)
np.sqrt(1./252.) 平方根，浮点数
3.14 分析日期数据
# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800
【pythonema函数 pythonmat函数】dates, close=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(1,6), converters={1:datestr2num}, unpack=True)
print "Dates =", dates
def datestr2num(s):
return datetime.datetime.strptime(s, "%d-%m-%Y").date().weekday()
# 星期一 0
# 星期二 1
# 星期三 2
# 星期四 3
# 星期五 4
# 星期六 5
# 星期日 6
#output
Dates = [ 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 1. 2. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0.
1. 2. 3. 4.]
averages = np.zeros(5)
for i in range(5):
indices = np.where(dates == i)
prices = np.take(close, indices) #按数组的元素运算,产生一个数组作为输出 。
a = [4, 3, 5, 7, 6, 8]
indices = [0, 1, 4]
np.take(a, indices)
array([4, 3, 6])
np.argmax(c) #返回的是数组中最大元素的索引值
np.argmin(c)
3.16 汇总数据
# AAPL,28-01-2011, ,344.17,344.4,333.53,336.1,21144800
#得到第一个星期一和最后一个星期五
first_monday = np.ravel(np.where(dates == 0))[0]
last_friday = np.ravel(np.where(dates == 4))[-1]
#创建一个数组，用于存储三周内每一天的索引值
weeks_indices = np.arange(first_monday, last_friday1)
#按照每个子数组5个元素，用split函数切分数组
weeks_indices = np.split(weeks_indices, 5)
#output
[array([1, 2, 3, 4, 5]), array([ 6, 7, 8, 9, 10]), array([11,12, 13, 14, 15])]
weeksummary = np.apply_along_axis(summarize, 1, weeks_indices,open, high, low, close)
def summarize(a, o, h, l, c): #open, high, low, close
monday_open = o[a[0]]
week_high = np.max( np.take(h, a) )
week_low = np.min( np.take(l, a) )
friday_close = c[a[-1]]
return("APPL", monday_open, week_high, week_low, friday_close)
np.savetxt("weeksummary.csv", weeksummary, delimiter=",", fmt="%s") #指定了文件名、需要保存的数组名、分隔符(在这个例子中为英文标点逗号)以及存储浮点数的格式 。
0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417.png
格式字符串以一个百分号开始 。接下来是一个可选的标志字符：-表示结果左对齐，0表示左端补0，表示输出符号(正号 或负号-) 。第三部分为可选的输出宽度参数，表示输出的最小位数 。第四部分是精度格式符，以”.”开头，后面跟一个表示精度的整数 。最后是一个类型指定字符，在例子中指定为字符串类型 。
numpy.apply_along_axis(func1d, axis, arr, *args, **kwargs)
def my_func(a):
... """Average first and last element of a 1-D array"""
... return (a[0]a[-1]) * 0.5
b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
np.apply_along_axis(my_func, 0, b) #沿着X轴运动，取列切片
array([ 4., 5., 6.])
np.apply_along_axis(my_func, 1, b) #沿着y轴运动，取行切片
array([ 2., 5., 8.])
b = np.array([[8,1,7], [4,3,9], [5,2,6]])
np.apply_along_axis(sorted, 1, b)
array([[1, 7, 8],
[3, 4, 9],
[2, 5, 6]])
3.20 计算简单移动平均线
(1) 使用ones函数创建一个长度为N的元素均初始化为1的数组，然后对整个数组除以N ， 即可得到权重 。如下所示：
N = int(sys.argv[1])
weights = np.ones(N) / N
print "Weights", weights
在N = 5时 ， 输出结果如下：
Weights [ 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2] #权重相等
(2) 使用这些权重值，调用convolve函数：
c = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,),unpack=True)
sma = np.convolve(weights, c)[N-1:-N 1] #卷积是分析数学中一种重要的运算，定义为一个函数与经过翻转和平移的另一个函数的乘积的积分 。
t = np.arange(N - 1, len(c)) #作图
plot(t, c[N-1:], lw=1.0)
plot(t, sma, lw=2.0)
show()
3.22 计算指数移动平均线
指数移动平均线(exponential moving average) 。指数移动平均线使用的权重是指数衰减的 。对历史上的数据点赋予的权重以指数速度减?。涝恫换岬酱? 。
x = np.arange(5)
print "Exp", np.exp(x)
#output
Exp [ 1. 2.71828183 7.3890561 20.08553692 54.59815003]
Linspace 返回一个元素值在指定的范围内均匀分布的数组 。
print "Linspace", np.linspace(-1, 0, 5) #起始值、终止值、可选的元素个数
#output
Linspace [-1. -0.75 -0.5 -0.25 0. ]
(1)权重计算
N = int(sys.argv[1])
weights = np.exp(np.linspace(-1. , 0. , N))
(2)权重归一化处理
weights /= weights.sum()
print "Weights", weights
#output
Weights [ 0.11405072 0.14644403 0.18803785 0.24144538 0.31002201]
(3)计算及作图
c = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,),unpack=True)
ema = np.convolve(weights, c)[N-1:-N 1]
t = np.arange(N - 1, len(c))
plot(t, c[N-1:], lw=1.0)
plot(t, ema, lw=2.0)
show()
3.26 用线性模型预测价格
(x, residuals, rank, s) = np.linalg.lstsq(A, b) #系数向量x、一个残差数组、A的秩以及A的奇异值
print x, residuals, rank, s
#计算下一个预测值
print np.dot(b, x)
3.28 绘制趋势线
x = np.arange(6)
x = x.reshape((2, 3))
x
array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
np.ones_like(x) #用1填充数组
array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])
类似函数
zeros_like
empty_like
zeros
ones
empty
3.30 数组的修剪和压缩
a = np.arange(5)
print "a =", a
print "Clipped", a.clip(1, 2) #将所有比给定最大值还大的元素全部设为给定的最大值，而所有比给定最小值还小的元素全部设为给定的最小值
#output
a = [0 1 2 3 4]
Clipped [1 1 2 2 2]
a = np.arange(4)
print a
print "Compressed", a.compress(a2) #返回一个根据给定条件筛选后的数组
#output
[0 1 2 3]
Compressed [3]
b = np.arange(1, 9)
print "b =", b
print "Factorial", b.prod() #输出数组元素阶乘结果
#output
b = [1 2 3 4 5 6 7 8]
Factorial 40320
print "Factorials", b.cumprod()
#output
average在python中的用法函数函数是代码的一种组织形式
函数应该能完成一项特定的工作，而且一般一个函数只完成一项工作
有些语言，分函数和过程两个概念，通俗解释是 ， 有返回结果的是函数，无返回结果的叫过程 ， python不加以区分
函数的使用函数使用需要先定义
使用函数，俗称调用# 定义一个函数
# 只是定义的话不会执行
# 1. def关键字 ， 后跟一个空格
# 2. 函数名，自己定义，起名需要遵循便令命名规则 ， 约定俗成，大驼峰命名只给类用
# 3. 后面括号和冒号不能省，括号内可以有参数
# 4. 函数内所有代码缩进
def func():
print("我是一个函数")
print("爱生活")
print("函数结束了")函数结束了# 函数的调用
# 直接写出函数名字，后面小括号不能省略，括号内内容根据情况
func()我是一个函数
爱生活# 函数定义
def func():
print('A')
print('B')func()A
B
函数的参数和返回值参数：负责给函数传递一些必要的数据或者信息形参(形式参数)：在函数定义的时候用到的参数 ， 没有具体值 ， 只是一个占位符号
实参(实际参数)：在调用函数的时候输入的值
返回值：调用函数的时候的一个执行结果使用return返回结果
如果没有值需要返回，我们推荐使用return None表示函数结束
函数一旦执行return，则函数立即结束
如果函数没有return关键字，则函数默认返回None# 形参和实参的案例
# 参数person只是一个符号
# 调用的时候用另一个
def hello(person):
print("{}，你好吗？".format(person))
return None
p = "小明"
# 调用函数，需要把p作为实参传入
hello(p)小明 ， 你好吗？p = "小五"
hello(p)小五 ， 你好吗？pp = hello("小柒")
print(pp)小柒，你好吗？
None# return案例
def hello(person):
print("{0}，你好吗？".format(person))
return "提前结束！"
print(1)
p = "小明"
rst = hello(p)
print(rst)小明，你好吗？
提前结束！# help负责随时为你提供帮助
help(None) # 等价于help(peint())Help on built-in function print in module builtins:
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.# 九九乘法表
# version 1.0
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
for i in range(1, o1): # 内循环，每次从第一个数字开始，打印到跟行数相同的数量
print(o * i, end=" ")
print()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81help(print)Help on built-in function print in module builtins:
print(...)
print(value, ..., sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)
Prints the values to a stream, or to sys.stdout by default.
Optional keyword arguments:
file: a file-like object (stream); defaults to the current sys.stdout.
sep: string inserted between values, default a space.
end: string appended after the last value, default a newline.
flush: whether to forcibly flush the stream.# 尝试用函数来打印九九乘法表
def jiujiu():
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
for i in range(1, o1): # 内循环 ， 每次从第一个数字开始，打印到跟行数相同的数量
print(o * i, end=" ")
print()
return None
jiujiu()
jiujiu()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81
1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81# 改造上面函数
def printLine(line_num):
'''
line_num；代表行号
打印一行九九乘法表
'''
for i in range(1, line_num1):
print(line_num * i, end=" ")
print()
def jiujiu():
for o in range(1, 10): # 控制外循环 从 1 到 9
printLine(o)
return None
jiujiu()1
2 4
3 6 9
4 8 12 16
5 10 15 20 25
6 12 18 24 30 36
7 14 21 28 35 42 49
8 16 24 32 40 48 56 64
9 18 27 36 45 54 63 72 81
参数详解python参考资料：headfirst python - 零基础入门学习python(小甲鱼)、流畅的python - 习题
参数分类普通参数/位置参数
默认参数
关键字参数
收集参数
普通参数c参见上例
定义的时候直接定义变量名
调用的时候直接把变量或者值放入指定位置def 函数名(参数1，参数2，.....):
函数体
# 调用
函数名(value1，value2，......)
# 调用的时候 ， 具体值参考的是位置，按位置赋值
默认参数形参带有默认值
调用的时候，如果没有对相应形参赋值 ， 则使用默认值
使用python实现ema（指数移动平均的计算） a = 2/13
Prices = [0.0] #prices of everyday
EMAs = [0.0] # ems of everyday
def ema ( N , Price) :
Prices.append(Price)
if N=1:
EMAs.append(Price)
else :
EMAs.append((1-a)*EMAs[N-1]a*Price)
ema(1,1)
ema(2,3)
print (EMAs[1])
print (EMAs[2])
python中eval()函数的作用是什么?python中eval()函数作用如下：
1、计算字符串中有效的表达式 ， 并返回结果 。
2、将字符串转成相应的对象（如list、tuple、dict和string之间的转换） 。
3、将利用反引号转换的字符串再反转回对象 。
函数作用域：eval()函数并不会创建一个新的作用域，并且它的作用域就是它所在的作用域，有时候需要将eval()函数的作用域设置为全局，当然可以将eval()在全局作用域中使用，这个时候可以用window.eval()的方式实现 。
参数情况：
（1）如果参数是一个表达式，eval() 函数将执行表达式 。
（2）如果参数是Javascript语句，eval()将执行 Javascript 语句 。
注意：如果执行结果是一个值就返回，不是就返回undefined，如果参数不是一个字符串，则直接返回该参数 。
eval函数在python中的应用以python 3.8.5150.0版本为例，python中eval函数作用如下：
1、计算字符串中有效的表达式，并返回结果 。
2、将字符串转成相应的对象（如list、tuple、dict和string之间的转换） 。
3、将利用反引号转换的字符串再反转回对象 。
参数解析：
expression：这个参数是一个字符串，python会使用globals字典和locals字典作为全局和局部的命名空间，将expression当作一个python表达式进行解析和计算 。
globals：这个参数控制的是一个全局的命名空间，也就是我们在计算表达式的时候可以使用全局的命名空间中的函数，如果这个参数被提供了 。
并且没有提供自定义的builtins(python的内建模块)，那么会将当前环境中的builtins拷贝到提供的globals里，然后进行计算 。如果globals没有被提供，则使用python的全局命名空间 。
locals：这个参数控制的是一个局部的命名空间，和globals类似 ， 不过当它和globals中有重复的部分时 ， locals里的定义会覆盖掉globals中的，也就是说当globals和locals中有冲突的部分时 ， locals说了算，它有决定权，以它的为准 。如果locals没有被提供的话，则默认为globals 。
pythonema函数的介绍就聊到这里吧 ， 感谢你花时间阅读本站内容 ， 更多关于pythonmat函数、pythonema函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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