基于Numpy的统计分析

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本节将通过使用Numpy对股票年内的收盘价与成交量等进行数据的分析

1. 读取导入CSV文件数据

'''
np.loadtxt(filepath,delimiter,usecols,unpack)
filepath    str      加载文件的路径
delimiter   str      数据文件的分隔符
usecols     tuple    指定加载数据文件中的哪些列
unpack      bool     是否将加载到的数据拆分成多组   True  拆分    False 不拆分

'''
#加载data.csv文件中的收盘价和成交量
close,amount = np.loadtxt("data.csv",delimiter=",",usecols=(6,7),unpack=True)

2. 利用average函数实现计算成交量加权平均价格

某个价格的成交量越高，该价格所占的权重就越大。VWAP就是以成交量 为权重计算出来的加权平均值，故本需求中用成交量为权重，计算价格的平均值。利用 average函数完成。

# 以成交量为权重，计算每一天收盘价的加权平均数
vwap = np.average(close,weights=amount)

3. 利用mean函数实现计算股价的算术平均值

np.mean(close)

4. min函数和max函数实现计算最大值和最小值

#加载最高价和最低价
high,low = np.loadtxt("data.csv",delimiter=",",usecols=(4,5),unpack=True)
max = high.max()
min = low.min()

5. ptp函数计算数组元素的极差

#求收盘价极差函数
close_ptp = np.ptp(close)