Python数据分析--Numpy常用函数介绍(3).doc

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。

 

 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：

 

 #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

close[0:20] ，即截取 close 中前 20 个数据。

 

 运行结果：

 

 

 [37.5 37.58 37.23 36.9 38.45 37.69 37.42 37.2 36.98 36.8 36.79 37.59 37.6 37.7

37.24 37.35 37.9 38.06 37.87 38.99]

 [0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4.]

 

 即 20 个交易日的收盘价和所属的星期（0 表示周一、4 表示周五）。