20、长短期记忆网络（LSTM）在股票趋势预测中的应用

于 2025-11-10 15:07:07 发布
阅读量18 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Keras深度学习实战精讲 文章标签： LSTM 股票趋势预测 时间序列分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jupyter5notebook/article/details/154671713

长短期记忆网络（LSTM）在股票趋势预测中的应用

1. LSTM 基础介绍

简单循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的主要区别在于 LSTM 存在门控单元。可以将门控单元想象成计算机内存，信息可以在其中写入、读取或存储。门控单元中的细胞会决定存储哪些信息，以及何时允许读取或写入数值。门控单元接受 0 到 1 之间的任何信息：如果输入为 0，则信息被阻止；如果为 1，则所有信息都能通过；如果输入在 0 到 1 之间，则只有部分信息通过。

除了输入门，网络的梯度依赖于两个因素：权重和激活函数。门控单元决定哪些记忆需要被记住，哪些需要被遗忘。就像水阀一样，网络可以选择让哪些阀门允许水流过，哪些不允许。通过调整这些“阀门”，可以避免输出值出现梯度消失或爆炸的问题。例如，如果某个值变得太大，遗忘门会将其遗忘，不再用于计算。遗忘门的本质是将信息乘以 0 或 1，如果信息需要进一步处理，遗忘门就将信息乘以 1；如果需要遗忘，就乘以 0。每个门都配有一个 Sigmoid 函数，将信息压缩在 0 到 1 之间。

2. 练习 27：使用 50 个单元（神经元）的 LSTM 预测苹果股票价格趋势

以下是具体步骤：
1. 导入所需库 ： 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
  1. 导入数据集 ： 
dataset_training = pd.read_csv('AAPL_train.csv')
dataset_training.head()
  1. 提取开盘价数据 ： 
training_data = dataset_training.iloc[:, 1:2].values
  1. 特征缩放 ： 
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sc = MinMaxScaler(feature_range = (0, 1))
training_data_scaled = sc.fit_transform(training_data)
  1. 创建时间戳数据 ： 
X_train = []
y_train = []
for i in range(60, 1258):
    X_train.append(training_data_scaled[i-60:i, 0])
    y_train.append(training_data_scaled[i, 0])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
  1. 重塑数据 ： 
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
  1. 导入构建 RNN 的库 ： 
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dropout
  1. 初始化顺序模型 ： 
model = Sequential()
  1. 构建 ANN 架构 ： 
model.add(LSTM(units = 50, return_sequences = True, input_shape = (X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units = 50, return_sequences = True))
model.add(LSTM(units = 50, return_sequences = True))
model.add(LSTM(units = 50))
model.add(Dense(units = 1))
  1. 编译网络 ： 
model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 32)
  1. 加载和处理测试数据 ： 
dataset_testing = pd.read_csv("AAPL_test.csv")
actual_stock_price = dataset_testing.iloc[:, 1:2].values
  1. 合并数据 ： 
total_data = pd.concat((dataset_training['Open'], dataset_testing['Open']), axis = 0)
  1. 准备测试数据 ： 
inputs = total_data[len(total_data) - len(dataset_testing) - 60:].values
inputs = inputs.reshape(-1,1)
inputs = sc.transform(inputs)
X_test = []
for i in range(60, 81):
    X_test.append(inputs[i-60:i, 0])
X_test = np.array(X_test)
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))
predicted_stock_price = model.predict(X_test)
predicted_stock_price = sc.inverse_transform(predicted_stock_price)
  1. 可视化结果 ： 
plt.plot(actual_stock_price, color = 'green', label = 'Real Apple Stock Price',ls='--')
plt.plot(predicted_stock_price, color = 'red', label = 'Predicted Apple Stock Price',ls='-')
plt.title('Predicted Stock Price')
plt.xlabel('Time in days')
plt.ylabel('Real Stock Price')
plt.legend()
plt.show()
3. 活动 17：使用 50 个单元（神经元）的 LSTM 预测微软股票价格趋势

步骤如下：
1. 导入所需库。
2. 从完整数据集中提取开盘价列，可从 GitHub 仓库 下载数据集。
3. 将数据归一化到 0 到 1 之间。
4. 创建时间戳，2019 年 1 月每天的值将由前 60 天的值预测。
5. 将数据重塑为三维，因为网络需要三维数据。
6. 在 Keras 中使用 50 个单元构建 LSTM，第一步要提供输入形状，最后一个 LSTM 层始终添加 return_sequences=True 。
7. 处理和准备 2019 年 1 月的测试数据。
8. 合并和处理训练数据和测试数据。
9. 可视化结果。

4. 提高 LSTM 性能的方法

虽然没有构建 LSTM 的黄金标准，但可以尝试以下排列组合来提高性能：
| 方法 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 构建中等单元的 LSTM | 如使用 50 个单元 |
| 构建单元数超过 100 的 LSTM | 使用更多神经元 |
| 使用更多数据 | 例如，将数据从 5 年增加到 10 年 |
| 对 100 个单元的 LSTM 应用正则化 | 防止过拟合 |
| 对 50 个单元的 LSTM 应用正则化 | 提高模型泛化能力 |
| 对更多数据和 50 个单元的 LSTM 应用正则化 | 结合更多数据和正则化 |

5. 练习 28：使用 100 个单元的 LSTM 预测苹果股票价格趋势

此练习步骤与练习 27 类似，只是将 LSTM 单元数从 50 增加到 100。具体步骤如下：
1. 导入所需库 ： 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
  1. 导入数据集 ： 
dataset_training = pd.read_csv('AAPL_train.csv')
dataset_training.head()
  1. 提取开盘价数据 ： 
training_data = dataset_training.iloc[:, 1:2].values
  1. 特征缩放 ： 
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
sc = MinMaxScaler(feature_range = (0, 1))
training_data_scaled = sc.fit_transform(training_data)
  1. 创建时间戳数据 ： 
X_train = []
y_train = []
for i in range(60, 1258):
    X_train.append(training_data_scaled[i-60:i, 0])
    y_train.append(training_data_scaled[i, 0])
X_train, y_train = np.array(X_train), np.array(y_train)
  1. 重塑数据 ： 
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
  1. 导入构建 RNN 的库 ： 
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import Dropout
  1. 初始化顺序模型 ： 
model = Sequential()
  1. 构建 ANN 架构 ： 
model.add(LSTM(units = 100, return_sequences = True, input_shape = (X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units = 100, return_sequences = True))
model.add(LSTM(units = 100, return_sequences = True))
model.add(LSTM(units = 100))
model.add(Dense(units = 1))
  1. 编译网络 ： 
model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs = 100, batch_size = 32)
  1. 加载和处理测试数据 ： 
dataset_testing = pd.read_csv("AAPL_test.csv")
actual_stock_price = dataset_testing.iloc[:, 1:2].values
  1. 合并数据 ： 
total_data = pd.concat((dataset_training['Open'], dataset_testing['Open']), axis = 0)
  1. 准备测试数据 ： 
inputs = total_data[len(total_data) - len(dataset_testing) - 60:].values
inputs = inputs.reshape(-1,1)
inputs = sc.transform(inputs)
X_test = []
for i in range(60, 81):
    X_test.append(inputs[i-60:i, 0])
X_test = np.array(X_test)
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))
predicted_stock_price = model.predict(X_test)
predicted_stock_price = sc.inverse_transform(predicted_stock_price)
  1. 可视化结果 ： 
plt.plot(actual_stock_price, color = 'green', label = 'Real Apple Stock Price',ls='--')
plt.plot(predicted_stock_price, color = 'red', label = 'Predicted Apple Stock Price',ls='-')
plt.title('Predicted Stock Price')
plt.xlabel('Time in days')
plt.ylabel('Real Stock Price')
plt.legend()
plt.show()

通过比较练习 27 和练习 28 的结果，可以发现使用 100 个单元的 LSTM 能更准确地捕捉苹果股票的趋势，但需要更多的计算时间。

6. 活动 18：添加正则化预测微软股票价格

步骤如下：
1. 导入所需库。
2. 从完整数据集中提取开盘价列，可从 GitHub 仓库 下载数据集。
3. 将数据归一化到 0 到 1 之间。
4. 创建时间戳，2019 年 1 月每天的值将由前 60 天的值预测。
5. 将数据重塑为三维。
6. 在 Keras 中使用 50 个单元构建 LSTM，提供输入形状，最后一个 LSTM 层添加 return_sequences=True 。
7. 添加 20% 的丢弃正则化。
8. 处理和准备 2019 年 1 月的测试数据。
9. 合并和处理训练数据和测试数据。
10. 可视化结果。

7. 活动 19：使用增加神经元数量（100 个单元）的 LSTM 预测微软股票价格趋势

步骤如下：
1. 导入所需库。
2. 从完整数据集中提取开盘价列。
3. 将数据归一化到 0 到 1 之间。
4. 创建时间戳，2019 年 1 月每天的值将由前 60 天的值预测。
5. 将数据重塑为三维。
6. 在 Keras 中使用 50 个单元构建 LSTM，提供输入形状，最后一个 LSTM 层添加 return_sequences=True 。
7. 处理和准备 2019 年 1 月的测试数据。
8. 合并和处理训练数据和测试数据。
9. 可视化结果。

综上所述，通过不同的实验和调整，可以找到适合特定数据集的 LSTM 模型，提高股票趋势预测的准确性。同时，理解 LSTM 的工作原理和如何克服梯度消失问题，对于处理时间序列问题至关重要。

长短期记忆网络（LSTM）在股票趋势预测中的应用

8. 实验结果分析

在前面的练习和活动中，我们进行了多次不同设置的实验，包括不同的单元数量和是否添加正则化等。通过这些实验，我们可以对结果进行分析。

对于苹果股票价格的预测，比较练习 27（50 个单元的 LSTM）和练习 28（100 个单元的 LSTM）的结果，发现使用 100 个单元的 LSTM 能更准确地捕捉股票趋势。这表明增加单元数量可以提高模型的表达能力，从而更好地拟合数据。但需要注意的是，增加单元数量也会带来更多的计算时间和资源消耗。

对于微软股票价格的预测，活动 17（50 个单元的 LSTM）、活动 18（添加正则化的 50 个单元 LSTM）和活动 19（100 个单元的 LSTM）的结果也有所不同。添加正则化可以在一定程度上防止过拟合，提高模型的泛化能力；而增加单元数量同样可能提高预测的准确性，但也伴随着计算成本的增加。

我们可以用以下表格总结不同实验的特点和结果：
| 实验名称 | 单元数量 | 是否添加正则化 | 特点 | 结果 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 练习 27 | 50 | 否 | 计算量相对较小 | 能捕捉一定趋势，但准确性稍低 |
| 练习 28 | 100 | 否 | 计算量较大 | 更准确地捕捉苹果股票趋势 |
| 活动 17 | 50 | 否 | 基础设置 | 能进行基本的微软股票趋势预测 |
| 活动 18 | 50 | 是 | 防止过拟合 | 提高模型泛化能力 |
| 活动 19 | 100 | 否 | 计算量较大 | 可能提高微软股票预测准确性 |

9. LSTM 工作原理深入理解

为了更好地理解 LSTM 为什么能在股票趋势预测等时间序列问题中表现出色，我们深入探讨其工作原理。

LSTM 的核心在于门控单元，门控单元就像计算机内存，能够控制信息的流入、流出和存储。具体来说，有输入门、遗忘门和输出门。

遗忘门决定哪些信息需要从细胞状态中遗忘。它通过一个 Sigmoid 函数将输入信息压缩到 0 到 1 之间，然后与细胞状态相乘。如果结果接近 0，则表示遗忘该信息；如果接近 1，则表示保留该信息。

输入门决定哪些新信息需要添加到细胞状态中。它由一个 Sigmoid 函数和一个 Tanh 函数组成。Sigmoid 函数决定哪些值需要更新，Tanh 函数创建一个新的候选值向量。然后将这两个结果组合起来更新细胞状态。

输出门决定从细胞状态中输出哪些信息。同样，它使用 Sigmoid 函数来决定细胞状态的哪些部分将输出，然后将细胞状态通过 Tanh 函数处理后与 Sigmoid 函数的输出相乘，得到最终的输出。

下面是 LSTM 工作原理的 mermaid 流程图： 

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px

    A([输入信息]):::startend --> B(遗忘门):::process
    A --> C(输入门):::process
    A --> D(输出门):::process
    E([细胞状态]):::startend --> B
    B --> F(更新细胞状态 - 遗忘部分):::process
    C --> G(更新细胞状态 - 添加部分):::process
    F --> H([更新后的细胞状态]):::startend
    G --> H
    H --> D
    D --> I([输出信息]):::startend
10. 时间序列问题中的应用优势

LSTM 在处理时间序列问题（如股票趋势预测）中具有明显的优势。与简单的 RNN 相比，LSTM 能够有效克服梯度消失问题。

简单 RNN 在处理长序列时，由于梯度在反向传播过程中会不断相乘，容易导致梯度消失或爆炸。而 LSTM 通过门控单元的机制，能够更好地控制信息的流动，使得梯度在传播过程中不会过度衰减或放大。

在股票趋势预测中，时间序列数据具有长期依赖的特点，即当前的股票价格可能受到过去很长一段时间内的多种因素影响。LSTM 能够记住这些长期信息，从而更准确地预测未来的趋势。

11. 总结与展望

通过前面的学习和实验，我们了解了 LSTM 的基本原理和在股票趋势预测中的应用。我们学会了如何构建不同设置的 LSTM 模型，包括调整单元数量和添加正则化等方法来提高模型性能。

同时，我们也认识到在实际应用中，需要根据具体的数据集和问题来选择合适的模型设置。增加单元数量可能提高准确性，但会增加计算成本；添加正则化可以防止过拟合，但需要选择合适的正则化参数。

未来，我们可以进一步探索更多的优化方法，如调整学习率、尝试不同的激活函数等，以提高模型的性能。此外，还可以结合其他技术，如卷积神经网络（CNN），来处理更复杂的时间序列数据，进一步提高股票趋势预测的准确性。

总之，LSTM 为处理时间序列问题提供了强大的工具，通过不断的学习和实践，我们可以更好地利用它来解决实际问题。

数据挖掘实战-python实现基于长短期记忆网络LSTM模型预测茅台股票价格趋势
m0_64336780的博客
06-07 1万+
随着金融数据的不断增长和复杂化，传统的统计方法和机器学习技术面临着挑战。深度学习算法通过多层神经网络的构建，以及大规模数据的训练和优化，可以从数据中提取更加丰富、高级的特征表示，从而提供更准确、更稳定的预测和决策能力。在金融领域，深度学习算法已经被广泛应用于多个关键任务。首先，风险评估是金融机构必须面对的重要问题之一。深度学习算法可以通过学习大规模的历史数据，识别隐藏在数据中的潜在风险因素，并预测未来的风险情况。其次，欺诈检测是金融行业必不可少的任务。
深度解析与实战：长短时记忆网络（LSTM）在股票走势预测中的应用（基于Python + PyTorch）
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-16 1817
本文全面探讨了LSTM在股票价格预测中的应用，从理论基础到实践操作。文章首先强调了股票市场预测的重要性，并介绍了LSTM网络结构及其在处理时间序列数据中的优势。接着，详细说明了数据预处理的关键步骤，包括数据收集、清洗、特征选择和归一化。文章还讨论了LSTM模型的构建、训练和评估，并提供了Python及PyTorch的实操案例。最后，总结了LSTM在股票预测的成果，并提出了未来研究的方向，如模型优化和特征工程，旨在帮助读者掌握LSTM在股票价格预测中的应用，并探索提升模型性能的方法。
毕设项目分享 基于长短期记忆网络LSTM的股票预测系统
m0_76217654的博客
05-26 1179
今天学向大家介绍一个基于深度学习的毕业设计项目，LSTM股票预测，这是个非常不错的毕设课题。🧿选题指导, 项目分享：见文末LSTM是长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory），想要理解什么是LSTM，首先要了解什么是循环神经网络。
使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析
eeee~~的博客
09-08 3424
本文将演示一个使用Keras库中的LSTM（长短期记忆网络）模型进行股票价格预测的简单示例。
基于长短期记忆网络(LSTM)对股票价格的涨跌幅度进行预测
03-06 6227
基于长短期记忆网络(LSTM)对股票价格的涨跌幅度进行预测
长短期记忆（LSTM）网络模型
归去来兮的博客
05-31 2724
长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门设计用于解决传统 RNN 在处理长序列数据时面临的梯度消失 / 爆炸问题，能够有效捕捉长距离依赖关系。其核心在于引入记忆细胞（Cell State）和门控机制（Gate Mechanism），通过控制信息的流动来实现对长期信息的存储与遗忘。
长短期记忆网络 (LSTM) 详解：从原理到应用
yzx991013的博客
05-28 1589
LSTM（长短期记忆网络）通过创新的门控机制有效解决了传统RNN在长序列处理中的梯度消失问题。其核心架构包含遗忘门、输入门和输出门，可动态控制信息流动，实现选择性记忆。LSTM在自然语言处理、时间序列分析和图像序列处理等领域表现优异，尽管存在计算复杂度高、参数规模大的局限，但随着架构创新（如Transformer融合）和应用拓展（生物序列分析），LSTM仍然是序列建模的重要技术。理解其工作原理并掌握优化技巧，对处理序列数据任务具有重要意义。
[深度学习]长短期记忆网络LSTM
藓类少女的博客
06-25 1222
这些问题的出现主要是由于RNN的结构特性：在每个时间步，输入和隐藏状态之间的权重是共享的，而反向传播的链式乘积效应使得梯度难以有效地传播或控制。这就促使了LSTM（长短期记忆网络）的引入，它通过门控机制（例如遗忘门、输入门等）有效地解决了这些梯度问题，允许网络更好地捕捉和利用长期依赖关系。这些应用场景展示了LSTM在处理序列数据方面的强大能力，无论是在自然语言处理、时间序列预测、语音处理还是其他领域，LSTM都能有效地捕捉和利用长时间跨度的相关信息，提供准确和高效的解决方案。
长短期记忆网络：从理论到创新应用的深度剖析
XU157303764的博客
05-31 2463
长短期记忆网络（LSTM）作为深度学习领域的重要成果，其核心原理在于独特的门控机制。遗忘门、输入门和输出门协同工作，能够有效地筛选、存储和输出信息，解决了传统循环神经网络在处理长序列数据时面临的梯度消失和梯度爆炸问题。这种机制使得 LSTM 能够更好地捕捉长期依赖关系，在处理序列数据方面表现出卓越的性能。LSTM 的优势主要体现在长期依赖处理能力、抗噪性和并行计算性能等方面。在股票价格预测、语音识别、自然语言处理等领域，LSTM 能够准确地捕捉长期依赖关系，提高预测和分析的准确性。
深度学习算法——LSTM（长短期记忆网络）
m0_73774842的博客
08-28 5168
长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short‐term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。它有许多与门控循环单元一样的属性。有趣的是，长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近20年。在初始化函数中，长短期记忆网络的隐状态需要返回一个额外的记忆元，单元的值为0，形状为（批量大小， 隐藏单元数）。因此，我们得到以下的状态初始化。
python实现基于长短期记忆网络LSTM模型预测茅台股票价格趋势（数据集+代码）.rar
06-20
长短期记忆网络 (Long Short-Term Memory, LSTM)是一种递归神经网络 (RNN) 的类型，专门用于处理序列预测问题。与传统的RNN不同，LSTM可以有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，因此在金融领域非常有用。 这些...
基于PSO优化的长短期记忆网络模型在短期负荷预测中的应用,基于PSO优化的长短期LSTM网络模型在短期负荷预测中的应用研究,PSO优化 长短期网络 LSTM 短期负荷预测 ,PSO优化; 长短期
02-26
PSO优化的长短期记忆网络模型在短期负荷预测中的应用主要包括以下几个方面：首先，利用PSO算法对LSTM模型的参数进行全局搜索，找到最佳的网络配置。其次，通过LSTM网络捕捉电力负荷数据中的时序特征，包括负荷的周期...
基于MATLAB平台的LSTM长短期记忆网络在数据回归预测中的应用研究
05-11
内容概要：本文探讨了基于MATLAB平台的LSTM长短期记忆网络在数据回归预测中的应用。首先介绍了LSTM的基本概念及其优势，即通过细胞状态和门控结构解决了传统RNN在处理长序列时的梯度问题。随后详细描述了在MATLAB...
live-player组件使用技巧[代码]
11-24
本文详细介绍了在小程序中使用live-player组件实现直播流播放的各种操作技巧，包括全屏切换、播放暂停、静音外放等功能。作者首先明确了live-player组件的基本属性和方法，然后通过UI图和代码演示展示了如何自定义操作栏，实现播放控制。文章还提供了完整的HTML、Script和CSS代码示例，帮助开发者快速掌握live-player组件的使用。最后，作者总结了实现过程中的关键点，并鼓励读者点赞、收藏加关注。
Aegisub特效字幕插件教程[代码]
11-24
本文详细介绍了Aegisub特效字幕制作中常用的插件使用方法，包括渐变插件和抖动插件的安装与操作步骤。渐变插件支持水平渐变和垂直渐变，可调整填充色、边缘描边等效果；抖动插件则能实现字幕的随机抖动或手动选择抖动，支持x轴、y轴或同时抖动。文章还提供了插件的下载链接，帮助用户快速上手制作动态字幕效果。
Golang开发Android应用[可运行源码]
11-24
本文介绍了如何使用Golang开发Android应用的基本环境配置。文章首先探讨了Golang与Android的关系，指出Golang可以编译成Android的可执行文件和动态库，适合用于编写运行库、后台服务或工具程序。接着，作者提供了一个简单的Golang代码示例，展示了如何用Golang编写Android应用。随后，详细讲解了在Windows 7/10 64位系统上配置Golang编译环境和Android NDK编译器的步骤，包括下载NDK、设置环境变量等。最后，文章还提到了命令行环境设置和编译过程，并提供了测试编译的步骤。整个配置过程虽然复杂，但通过本文的指导，读者可以顺利完成环境搭建，开始用Golang开发Android应用。
基于Simscape的纯电动汽车电机冷却系统建模与分析
11-24
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014/2019a/2024a）的技术支持，并配套完整的案例数据集，确保程序可直接执行。代码架构采用模块化设计理念，具备以下技术特性：参数变量均通过独立配置模块实现灵活调整；程序逻辑采用分层结构，确保执行流程清晰可溯；关键算法段均配有标准化注释说明。本资源适用于计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发等学术场景。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
LUA loadstring用法[项目代码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了LUA脚本中loadstring函数的用法，包括基本用法和复杂用法。基本用法如`assert(loadstring(script))()`，用于加载和运行给定的字符串。复杂用法展示了如何动态加载字符串并执行，结果可以是table或方法。例如，动态加载字符串生成table后，可以通过索引访问其中的数据；动态加载字符串生成方法后，可以直接调用该方法并输出结果。这些示例帮助开发者更好地理解和使用loadstring函数。
html5游戏源码挠痒痒
11-24
html5游戏源码挠痒痒
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值