在用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果（含从网络接口爬取数据和验证交易策略代码）一文里，我讲述了通过爬虫接口得到股票数据并绘制出K线均线图形的方式，在本文里...2 引入成交量 在K线和均线整合成交量的效果图里，出于美观的考虑，我们对整合的效果提出了如下三点要求。 第一，绘制上下两个子图，上图放K线和均线，下图放成交量效果。...plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 38 plt.show() 从第8行到第20行，我们一方面是从csv文件里读取数据，另一方面在第一个子图里绘制了K线和均线图...这个阶段里一旦有风吹草动，比如突然拉出大阳线和大阴线，建议应出货离场，做到落袋为安。 6．量缩价跌：成交量在高位继续减少，股价也开始进入下降通道，这是明确的卖出信号。...bin/env python 2 #coding=utf-8 3 import pandas_datareader 4 import pandas as pd 5 import numpy
那么将这些点拿出来，而不是很表示一段有趣的序列 在空间有两个圆，圆上面有很多线，线的两段分别连接两个圆。线和圆的连接是一个点，数学上的点，没有宽度和高度 ?...连接两个圆的线将会在两个圆再次套住的时候，绕两个圆一圈，于是拿到新的坐标 将会记录每次两个圆套住的时候所有线所在的坐标，将这些重新定义为线连接圆的点，记录这些点，这里的点不使用数字表示，而是通过表达式表示...在圆上升或下降都会在两个圆套住的时候计算完成距离，通过圆里面的线绕过的点确定 在圆上升过程中，每个线都会移动，移动根据当前圆上升的距离和当前线和圆连接的点计算 就这样两个圆将会不断上升下降，然后不断嵌套...，每次嵌套的线都会在圆上面添加点 有没数学好的小伙伴帮我提出一些计算方法，通过圆里面的点计算圆上升的距离。...通过圆里面的点和圆当前上升的距离算出圆的变大趋势。
风向条件下的气体扩散模型计算得到的数据，相当于等值线需要在地图上展示。如下图，可以看到，离中心最近的多边形毛糙锯齿严重。...image.png 对比如下图 image.png 代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt for i,vvL in enumerate
本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章，在这些文章里，将用Python工具绘制各种股票指标，在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时，验证基于各种指标的交易策略，本文是第一篇，通过K线和均线案例讲述...Numpy，Maplotlib等相关库的用法，并且还用代码案例来验证买卖的交易策略。...均线一般分短期、中期和长期这三类。 1 通常把5天和10天移动平均线称为短期均线，一般供短线投资者参照。...2一般把20天、30天和60天移动平均线作为中期均线，一般供中线投资者参考。 3 一般120天和250天（甚至更长）移动平均线称为长期均线，一般供长线投资者参考。...不过在实践中，我们一般需要综合地观察短期中期和长期均线，从中能分析出市场的多空趋势。
1、Tensor 转Numpy import torch as t import numpy as np a = t.ones(5) a Out[23]: tensor([1., 1., 1., 1...b = a.numpy()# Tensor -> Numpy b Out[25]: array([1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32) 2、Numpy 转Tensor...import torch as t import numpy as np a = np.ones(5) b = t.from_numpy(a) # Numpy->Tensor a Out[29]:
衬线字体 和 无衬线字体（艺术设计字体暂时不谈）然后这里简单讨论下这两种字体的基本区别以及分别适用的场景等。...一般情况默认使用非衬线体 个人认为粗细分明的笔画，是衬线体和非衬线体最明显的区别，我们通过下面图片对比直观感受一下 Serif（衬线体）Sans-Serif（无衬线体） 通过以上图片，清晰了解到衬线体和非衬线体的最大区别无非是...“衬线与否”，简单来说在字的笔画开始、结束的地方有额外的装饰，而且笔画的粗细会有所不同的，就是衬线体，反之则是非衬线体。...无衬线体会给人一种机械式统一的感觉，相同的曲率，笔直的线条和锐利的转角等特征，使用时粗体更粗，细体更细，作为正文清晰的字体更易读。...我感觉衬线字体更具中国风，无衬线体适合现代风，不知道你们是不是这样以为的~ 以上，有问题评论反馈。
参考链接： Python中的numpy.tile python numpy.shape 和 numpy.reshape函数 标签： pythonnumpy 2015-10-24 11...from numpy import * import numpy as np from numpy import * import numpy as np ##############...如果是一个整数值，表示一个一维数组的长度；如果是元组，一个元素值可以为-1，此时该元素值表示为指定，此时会从数组的长度和剩余的维度中推断出 order：可选（忽略） 返回：一个新的形状的数组...• numpy库函数：reshape用法 • Java之优雅编程之道 • python numpy.shape 和 numpy.reshape函数 • Numpy reshape用法 • python...中的reshape()和matlab中的reshape()区别 • MATLAB 与python reshape 比较
、方向、能量，以及趋势周期，以便把握股票买进和卖出的时机。...2.1.1 MACD的原理以及计算公式 原理：MACD的意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势，但阅读起来更方便。...传入的参数序列必须是Numpy序列 返回的值 macd:差离值 macdsignal:信号线 macdhist:MACD柱状图值 方法: 使用股票的收盘价格(close)去计算MACD指标数据...，短线长线 交易信号，卖出的判断：在交叉点之前，短线 > 长线，交叉点之后：短线 <长线 # 进行交易的一个判断 for i in range(1, 200):...close : 5日close的array，传入的参数序列必须是Numpy序列 timeperiod ：默认5天的平均线 nbdevip/nbdevdn : 默认2倍的标准差 upperband
Numpy.random.seed() 设置seed（）里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”，一个数字代表一个“聚宝盆”，当我们在seed（）的括号里设置相同的seed，“聚宝盆”就是一样的...请看： import numpy as np np.random.seed(0) np.random.rand(10) Out[357]: array([0.5488135 , 0.71518937...() numpy.random.RandomState()是一个伪随机数生成器。...下面我们来看看它的用法： import numpy as np rng = np.random.RandomState(0) rng.rand(4) Out[377]: array([0.5488135...0) rng.rand(4) Out[379]: array([0.5488135 , 0.71518937, 0.60276338, 0.54488318]) 看，是不是生成了一样的随机数组呢，这点和numpy.random.seed
# 来源：NumPy Essentials ch4 步长 # 步长是每个维度相邻两个元素的偏移差值 import numpy as np x = np.arange(8, dtype = np.int8...F_CONTIGUOUS : True OWNDATA : True WRITEABLE : True ALIGNED : True UPDATEIFCOPY : False 由于 x 是一维数组，所以行和列都连续...F_CONTIGUOUS : False OWNDATA : False WRITEABLE : True ALIGNED : True UPDATEIFCOPY : False y 是由切片产生的，所以行和列都不连续.../record.csv', rec_array, fmt='%i,%.4f,%s') # 我们需要将其读进来 # 并指定类型和分隔符 # 使用 np.loadtxt 也可以 read_array =...import append_fields # append_fields 添加新的字段 # 参数依次是源数组、新字段名称、数据和类型 read_array = append_fields(read_array
家里的插座坏了，在给插座接线时，看到底盒上印着N和L，这是什么意思？...插座上的N(NEUTRAL英文简写)代表接“零线”的位置，一般线的颜色是蓝色或白色，L(Live英文简写)代表接“火线”的位置，一般线的颜色是红色或棕色，在两孔插头中，左孔连的是零线，右孔连的是火线，如果是在三孔插头中...市电的传输是以三相的方式，并有一根中性线，三相平衡时中性线的电流为零，俗称"零线"，零线的另一个特点是与地线在系统总配电输入短接，电压差接近为零。...开始时将地线和零线接反了，插座接了电器，此时过电压保护器就开始起作用了，出现这种情况，说明接线还是存在问题，需要检查各种接线的正确位置，从插座和电路的这种应急配合上，能看到各种组件之间的紧密联系和相互影响...，更是看到了系统高内聚，低耦合的影子，插座中各种类型电线和接口紧密联系，实现插座的功能，插座和其他电路系统之间相互独立，但是如果插座接线错了，立刻能触发过电保护，保障整个电路系统的安全，说明他的监控和应急体系很有效
其实 numpy 用来造数据或者对多维列表处理是非常方便的，我平常用的主要也是处理这些。... 数字3和2表示行数和列数。更多维度继续增加即可，通常2维用的比较多。...'> ---- 生成有序数组 和random库的 range方法一样用，其实包含了random库的全部功能 import numpy as np arange = np.arange(1,10,2)...不过生成的数组类型是 ndarray ，直接和 python 的列表是不能计算操作的，如果习惯使用列表对数据处理，可以使用 tolist() 方法将 ndarray 类型转换成你熟悉的列表数据类型。...np.array(Image.open("数字图片/数字_0.jpg")) img2 = np.array(Image.open("数字图片/数字_1.jpg")) # 利用np.hstack将 img 和
在Numpy和Pandas中，有两个重要概念，容易混淆，一个是浅拷贝，也称为视图，另外一个是深拷贝，或者就称为拷贝。...至于Pandas和Numpy的安装方法，请参阅《跟老齐学Python：数据分析》一书，书中有详细的说明。...当然，对于上面问题的理解，就涉及到下面要说的视图（浅拷贝）和拷贝（深拷贝）问题了。 视图和拷贝 理解Numpy和Pandas中的视图和拷贝，是非常有必要的。...Numpy中的视图和拷贝 创建一个Numpy数组： >>> arr = np.array([1, 2, 4, 8, 16, 32]) >>> arr array([ 1, 2, 4, 8, 16,...().base is df.to_numpy().base False .to_numpy()返回一个数组，df和view_of_df的.base属性值相同，它们共享相同的数据。
numpy中有一些强大的函数可以很方便的实现日常的数值处理计算。...() 和 numpy.ravel() 是 NumPy 库中常用的函数，用于处理多维数组的操作。...numpy.meshgrid()：函数签名：numpy.meshgrid(*xi, indexing='xy', sparse=False, copy=True)numpy.meshgrid() 用于生成坐标矩阵或坐标网格...numpy.ravel()：函数签名：numpy.ravel(a, order='C')numpy.ravel() 用于将多维数组展平为一维数组。它接受一个多维数组作为输入，返回一个展平后的一维数组。...meshgrid主要是用来很方便的生成坐标对，坐标由给定的x, y两个数组来提供将x和y分别在另一个数组的维度方向上进行扩展，然后就生成了坐标pair，返回的结果就是坐标的x集合和y集合。
NumPy简介NumPy是用于科学计算的基础包，提供了高性能的多维数组对象（numpy.ndarray）和用于处理这些数组的工具。...数据科学中的Python：NumPy和Pandas深入进阶在上一篇入门指南中，我们介绍了NumPy和Pandas这两个在数据科学中扮演关键角色的Python库。...现在，让我们深入挖掘它们更高级的功能和应用。NumPy进阶1. 多维数组操作NumPy的多维数组操作是其强大之处。...数学函数和统计NumPy提供了大量的数学函数和统计工具，方便进行数据分析。...数据科学中的Python：NumPy和Pandas高级应用在前两篇文章中，我们介绍了NumPy和Pandas的基础知识以及一些进阶功能。
Numpy和Pandas的区别 Numpy是数值计算的扩展包，能够高效处理N维数组，即处理高维数组或矩阵时会方便。Pandas是python的一个数据分析包，主要是做数据处理用的，以处理二维表格为主。...但注意这不是说Numpy就处理不了二维数据，它也可以处理。...Numpy支持并行计算，所以TensorFlow2.0、PyTorch都能和numpy能无缝转换。Numpy底层使用C语言编写，效率远高于纯Python代码。...Pansdas是基于Numpy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。...Python因为有了NumPy与Pandas而不同于Java、C#等程序语言，Python也因为NumPy与Pandas而又一次的焕发了光彩。
切片 import numpy as np # 使用切片参数start:stop:step来进行切片操作 a_array=np.arange(10) print(a_array,'\n') b_array...[4 5 6] [7 8 9]] [[4 5 6] [7 8 9]] [1 4 7] [4 5 6] [[2 3] [5 6] [8 9]] [[4 5 6] [7 8 9]] numpy...np.arange(25).reshape(5,5) print(array,'\n') # 先选取行，再将列排序 print(array[[2,1,3]][:,[2,3,1,4,0]],'\n') # 用numpy.ix
每个页面都拥有单独的标尺和参考线，可以用于辅助组件的对齐以及尺寸调整。 1. 使用标尺 新建页面之后，在主菜单中选择“显示标尺”即可看到工作区左边和上边显示出 标尺。...标尺有两种显示方式：百分比和像素，可以根据需要进行切换。只需要在 标尺上面鼠标右击即可看到切换显示方式的菜单，如图： ? 2....使用对齐线 鼠标左键点住标尺，然后向工作区内部移动，就会出现一根相应方向（横向/纵向）的对齐线。 在移动组件过程中，靠近对齐线时会自动吸附上去，保持对齐。 完整操作如下： ?
# 来源：NumPy Cookbook 2e Ch5 将图像加载进内存 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 首先生成一个...colors = np.random.randint(100, 255, size=NSQUARES) # 生成正方形 for i in xrange(NSQUARES): # 为每个正方形生成 x 和...y 坐标转换成网格 # 如果不转换成网格，只会给对角线着色 coordinates = np.meshgrid(xindices, yindices) img[coordinates...] = colors[i] # tofile 以二进制保存数组的内容，没有形状和类型信息 img.tofile('random_squares.raw') # np.memmap 以二进制加载数组...图像 plt.subplot(211) plt.imshow(fractal) plt.title('Mandelbrot') plt.axis('off') # 将 mandelbrot 和
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