关于Python常用函数中NumPy的使用

import numpy as np
I2 = np.eye(3)
print(I2)
[[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]

np.savetxt('eye.txt', I2)#创建一个eye.txt文件，用于保存I2的数据

c, v = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True)
# usecols的参数为一个元组，以获取第7字段至第8字段的数据
# unpack参数设置为True，意思是分拆存储不同列的数据，即分别将收盘价和成交量的数组赋值给变量c和v
print(c)
[336.1  339.32 345.03 344.32 343.44 346.5  351.88 355.2  358.16 354.54
 356.85 359.18 359.9  363.13 358.3  350.56 338.61 342.62 342.88 348.16
 353.21 349.31 352.12 359.56 360.   355.36 355.76 352.47 346.67 351.99]
print(v)
[21144800. 13473000. 15236800.  9242600. 14064100. 11494200. 17322100.
 13608500. 17240800. 33162400. 13127500. 11086200. 10149000. 17184100.
 18949000. 29144500. 31162200. 23994700. 17853500. 13572000. 14395400.
 16290300. 21521000. 17885200. 16188000. 19504300. 12718000. 16192700.
 18138800. 16824200.]
print(type(c))
print(type(v))
<class 'numpy.ndarray'>
<class 'numpy.ndarray'>

vwap = np.average(c,weights=v)
print('成交量加权平均价格vwap =', vwap)
成交量加权平均价格vwap = 350.5895493532009

print('c数组中元素的算数平均值为： {}'.format(np.mean(c)))
c数组中元素的算数平均值为： 351.0376666666667

t = np.arange(len(c))
print('时间加权平均价格twap=', np.average(c, weights=t))
时间加权平均价格twap= 352.4283218390804

h, l = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(4,5), unpack=True)
print('h数据为： \n{}'.format(h))
print('-'*10)
print('l数据为： \n{}'.format(l))
h数据为： 
[344.4  340.04 345.65 345.25 344.24 346.7  353.25 355.52 359.   360.
 357.8  359.48 359.97 364.9  360.27 359.5  345.4  344.64 345.15 348.43
 355.05 355.72 354.35 359.79 360.29 361.67 357.4  354.76 349.77 352.32]
----------
l数据为： 
[333.53 334.3  340.98 343.55 338.55 343.51 347.64 352.15 354.87 348.
 353.54 356.71 357.55 360.5  356.52 349.52 337.72 338.61 338.37 344.8
 351.12 347.68 348.4  355.92 357.75 351.31 352.25 350.6  344.9  345.  ]
print('h数据的最大值为： {}'.format(np.max(h)))
print('l数据的最小值为： {}'.format(np.min(l)))
h数据的最大值为： 364.9
l数据的最小值为： 333.53
NumPy中有一个ptp函数可以计算数组的取值范围
该函数返回的是数组元素的最大值和最小值之间的差值
也就是说，返回值等于max(array) - min(array)
print('h数据的最大值-最小值的差值为： \n{}'.format(np.ptp(h)))
print('l数据的最大值-最小值的差值为： \n{}'.format(np.ptp(l)))
h数据的最大值-最小值的差值为： 
24.859999999999957
l数据的最大值-最小值的差值为： 
26.970000000000027

m = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,), unpack=True)
print('m数据中的中位数为： {}'.format(np.median(m)))
m数据中的中位数为： 352.055
# 数组排序后，查找中位数
sorted_m = np.msort(m)
print('m数据排序： \n{}'.format(sorted_m))
N = len(c)
print('m数据中的中位数为： {}'.format((sorted_m[N//2]+sorted_m[(N-1)//2])/2))
m数据排序： 
[336.1  338.61 339.32 342.62 342.88 343.44 344.32 345.03 346.5  346.67
 348.16 349.31 350.56 351.88 351.99 352.12 352.47 353.21 354.54 355.2
 355.36 355.76 356.85 358.16 358.3  359.18 359.56 359.9  360.   363.13]
m数据中的中位数为： 352.055
方差：
方差是指各个数据与所有数据算术平均数的离差平方和除以数据个数所得到的值。
print('variance =', np.var(m))
variance = 50.126517888888884
var_hand = np.mean((m-m.mean())**2)
print('var =', var_hand)
var = 50.126517888888884

print ("Standard deviation =", np.std(returns))

logreturns = np.diff( np.log(c) )

posretindices = np.where(returns > 0)
print "Indices with positive returns", posretindices
即可输出该数组中所有正值元素的索引。
Indices with positive returns (array([ 0, 1, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 16, 17, 18, 19, 21, 22, 23, 25, 28]),)

annual_volatility = np.std(logreturns)/np.mean(logreturns)
annual_volatility = annual_volatility / np.sqrt(1./252.)

annual_volatility * np.sqrt(1./12.)

c = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,), unpack=True)

returns = np.diff(c)/c[:-1]
print('returns的标准差： {}'.format(np.std(returns)))
logreturns = np.diff(np.log(c))
posretindices = np.where(returns>0)
print('retruns中元素为正数的位置： \n{}'.format(posretindices))
annual_volatility = np.std(logreturns)/np.mean(logreturns)
annual_volatility = annual_volatility/np.sqrt(1/252)
print('每年波动率: {}'.format(annual_volatility))
print('每月波动率：{}'.format(annual_volatility*np.sqrt(1/12)))
returns的标准差： 0.012922134436826306
retruns中元素为正数的位置： 
(array([ 0,  1,  4,  5,  6,  7,  9, 10, 11, 12, 16, 17, 18, 19, 21, 22, 23,
       25, 28], dtype=int64),)
每年波动率: 129.27478991115132
每月波动率：37.318417377317765
本文参考《Python数据分析基础教程：NumPy学习指南》