python系统提供了下面常用的函数:
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1. 数学库模块(math)提供了很多数学运算函数;
2.复数模块(cmath)提供了用于复数运算的函数;
3.随机数模块(random)提供了用来生成随机数的函数;
4.时间(time)和日历(calendar)模块提供了能处理日期和时间的函数。
注意:在调用系统函数之前,先要使用import 语句导入 相应的模块
该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中,然后就可以访问模块中的任何函数,其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。
希望能帮到你。
使用pandas可以快速计算
# 引入pandas包
import pandas as pd
# 模拟近10天的交易数据
days = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 生成DataFrame
df = pd.DataFrame(days, columns=['a'])
# 使用rolling函数生成5日平均
df['b'] = df.rolling(5).mean()
# 删除空值
df = df.dropna()
# 使用any函数判断是否全为真
any(df['a'] df['b'])
不清楚您python的水平,做数据工作建议多使用pandas
V:Python码农
不管是对量化分析师还是普通的投资者来说,K线图(蜡烛图)都是一种很经典、很重要的工具。在K线图中,它会绘制每天的最高价、最低价、开盘价和收盘价,这对于我们理解股票的趋势以及每天的多空对比很有帮助。
一般来说,我们会从各大券商平台获取K线图,但是这种情况下获得的K线图往往不能灵活调整,也不能适应复杂多变的生产需求。因此我们有必要学习一下如何使用Python绘制K线图。
需要说明的是,这里mpl_finance是原来的matplotlib.finance,但是现在独立出来了(而且好像没什么人维护更新了),我们将会使用它提供的方法来绘制K线图;tushare是用来在线获取股票数据的库;matplotlib.ticker中有个FuncFormatter()方法可以帮助我们调整坐标轴;matplotlib.pylab.date2num可以帮助我们将日期数据进行必要的转化。
我们以上证综指18年9月份以来的行情为例。
我们先使用mpl_finance绘制一下,看看是否一切正常。
可以看到,所有的节假日包括周末,在这里都会显示为空白,这对于我们图形的连续性非常不友好,因此我们要解决掉他们。
可以看到,空白问题完美解决,这里我们解释一下。由于matplotlib会将日期数据理解为 连续数据 ,而连续数据之间的间距是有意义的,所以非交易日即使没有数据,在坐标轴上还是会体现出来。连续多少个非交易日,在坐标轴上就对应了多少个小格子,但这些小格子上方并没有相应的蜡烛图。
明白了它的原理,我们就可以对症下药了。我们可以给横坐标(日期)传入连续的、固定间距的数据,先保证K线图的绘制是连续的;然后生成一个保存有正确日期数据的列表,接下来,我们根据坐标轴上的数据去取对应的正确的日期,并替换为坐标轴上的标签即可。
上边format_date函数就是这个作用。由于前边我们给dates列生成了从0开始的序列连续数据,因此我们可以直接把它当作索引,从真正的日期列表里去取对应的数据。在这里我们要使用matplotlib.ticker.FuncFormattter()方法,它允许我们指定一个格式化坐标轴标签的函数,在这个函数里,我们需要接受坐标轴的值以及位置,并返回自定义的标签。
你学会了吗?
当然,一个完整的K线图到这里并没有结束,后边我们会考虑加入均线、成交量等元素,感兴趣的同学欢迎关注哦!
表示日期的意思。
Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。
Python的作者设计限制性很强的语法,使得不好的编程习惯(例如if语句的下一行不向右缩进)都不能通过编译。在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。
这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
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