Python数据分析--Numpy常用函数介绍(3)

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。

创新互联建站总部坐落于成都市区，致力网站建设服务有网站制作、网站建设、网络营销策划、网页设计、网站维护、公众号搭建、成都小程序开发、软件开发等为企业提供一整套的信息化建设解决方案。创造真正意义上的网站建设，为互联网品牌在互动行销领域创造价值而不懈努力！

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 datetime.strptime(s.decode('ascii'),"%Y-%m-%d").date().weekday()
#decode('ascii') 将字符串s转化为ascii码

#读取csv文件 ，将日期、开盘价、最低价、最高价、收盘价、成交量等全部读取
dates, opens, high, low, close,vol=np.loadtxt('data.csv',delimiter=',', usecols=(1,2,3,4,5,6),converters={1:datestr2num},unpack=True) #按顺序对应好data.csv与usecols=(1,2,3,4,5,6)中的列

#获取20个交易日的数据 
closes = close[0:20] #实际存取下标是0-19 
dateslist = dates[0:20] 
print(closes) #打印出closes数列 
print(dateslist)

当前标题：Python数据分析--Numpy常用函数介绍(3)
标题链接：http://cdiso.cn/article/dsogjpc.html

Python数据分析--Numpy常用函数介绍(3)

其他资讯