同花顺Supermind量化交易 数据处理专题1-运用Scipy实现数据统计

python语言中numpy和pandas模块是处理数据的利器，除此之外，继续向大家介绍Scipy模块，这个模块专门运用于统计和优化技术，本文主要讲述Scipy模块在统计中的运用。

第二篇：运用Scipy模块实现统计技术

导语：python语言中numpy和pandas模块是处理数据的利器，除此之外，继续向大家介绍Scipy模块，这个模块专门运用于统计和优化技术，本文主要讲述Scipy模块在统计中的运用。

统计学基础知识

　　开始之前，我们先导入Scipy模块

In [1]:

import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats

1.理解平均数和变异性

　　平均数也叫做集中趋势量数，一般有三种形式：均值、中位数和众数。

平均数	公式
均值(mean)	数据组中所有数值的总和除以该组数值的个数
中位数(median)	数据组中数据的中点。中位数对极值不敏感，均值对极值敏感。
众数(mode)	数据组中出现数据最多的数值

　　python实现：

In [2]:

#获取平安银行过去20个交易日的收盘价数据，形成一个列表。
x_list=list(get_price('000001.SZ', None, '20180125', '1d', ['close'], True, None, 20, is_panel=1)['close'].values)

print('平安银行过去20日收盘价均值：{}'.format(np.mean(x_list)))
print('平安银行过去20日收盘价中位数：{}'.format(np.median(x_list)))
print('平安银行过去20日收盘价众数：{}'.format(np.argmax(np.bincount(x_list))))
平安银行过去20日收盘价均值：