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生活经验

numpy笔记2

發布時間:2023/11/28 生活经验 24 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 numpy笔记2 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.



統計分析

異常值?outlier

Median 取中位數?自動就把數組排序了

Msort 排序

Var 函數

?

樣本方差和總體方差的n相差1

?

股票收益率

對數收益率

?

?

Diff 函數

?

?

問題

?

?

下標匯總

?

冒號表示取全部

Std 標準差

對數收益率

?

?

數組不存在零和負數

Where 函數

?

返回索引值

波動率

歷史波動率

?

?

Sqrt 平方根

?

月波動率

日期分析

分析日期數據

Numpy 面向浮點數運算

?

日期轉換函數

?

Converters 參數

?

?

?

?

問題

Zeros 函數?

?

?

Where 函數

?

?

查看某個類有些什么函數和方法的時候

?

?

把日期轉換成浮點型

?

?

Where?函數 取出一列元素的索引值

Take?函數 ?通過一列元素的索引值去提取另一列的元素

?

Zeros 函數加S

?

array([5]

數組 5 表示從0 到4

?

?

Max?

Min 函數

?

Argmin?函數 取出數組最小元素的索引值

Argmax 函數

?

?

下標的表示

[:n]?取出數組中的n個元素

Where 函數返回的是多維數組

Ravel 展平

?

?

-1為數組的最后一個元素

Split?函數 切分數組

?

?

?

數組的維度

Apply_along_axis 函數

Summarize?函數

?

?

?

?

1?為weeks_indices的第一個維度 ?3 個維度 代表三周

Summarize 給后面四個變量賦值

Savetxt 函數

?

?

%s 操作符 % 表示任意多個I’m %s. I’m %d year old”?為我們的模板。%s為第一個格式符,表示一個字符串。%d為第二個格式符,表示一個整數。(‘Vamei’, 99)的兩個元素’Vamei’和99為替換%s和%d的真實值。
在模板和tuple之間,有一個%號分隔,它代表了格式化操作。

http://python.jobbole.com/82673/

格式符

flags可以有+,-,’ ‘或0。+表示右對齊。-表示左對齊。’ ‘為一個空格,表示在正數的左側填充一個空格,從而與負數對齊。0表示使用0填充。

width表示顯示寬度

precision表示小數點后精度

、、

?

?

同時% 可做分割用

模板

格式化字符串時,Python使用一個字符串作為模板。模板中有格式符,這些格式符為真實值預留位置,并說明真實數值應該呈現的格式。Python用一個tuple將多個值傳遞給模板,每個值對應一個格式符。

?

?

?

ATR 真實波動幅度均值

?

?

Maximum 函數

?

下標 后面負號 ?剔除最后的N個取出前面剩下的元素

前面負號 取最后N個元素

?

?

【-N -M: -T】?從后面取N+M-T 個元素

Maximum ??所有數組每個位置上的最大值

?

?

問題

PATR ???前一個交易日的

TR 當然的真實波動

?

Max?和maximum的區別

?

為什么三個參數的時候就不能運行了

Minimum 函數

?

簡單移動平均線

Convolve 函數

卷積

?

?

?

?

One?函數

?

ctrl按住

技術顧問-張老師?2016/12/15?14:38:00

然后鼠標移動到函數上

技術顧問-張老師?2016/12/15?14:38:12

就變成小手了

技術顧問-張老師?2016/12/15?14:38:15

點一下

?

下標

[4:-4]

?

前后都減去4 個

?

指數移動平均線

?

?

Exp?函數

?

?

?

以e為底的指數

Linspace 函數

?

?

權重的計算

?

?

歸一化處理

?

?

/= 除了之后再賦值給自身

?

?

布林帶

?

中軌

上軌

下軌

?

Fill?函數

?

Array.flat 函數

Scalar

?

Fill?全部一次性改值

線性模型

初始化一個NXN的二維數組

?

?

Zeros?函數的用法

?

?

?

沒看懂

Linalg 包

Lstsq 函數 最小二乘法函數

趨勢線

?

?

軸點

軸點

?

阻力位

支撐位

Ones_like

不同 沒看 問題

?

Ndarray 對象的方法

?

?

Clip?方法 返回一個修剪過的數組

?

?

Compress?方法

?

?

階乘

?

?

Cumprod

?

?



總結

以上是生活随笔為你收集整理的numpy笔记2的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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