numpy的学习笔记（三）——常用函数

第三章 常用函数

1、单位矩阵：np.eye(N)

     全零数列：np.zero(N)

     全1数列 ：np.ones(N)

2、读写文件：

    c, v = np.loadtxt("data.csv", delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True)

    np.savetxt("data.txt", i2)     np.savetxt("weeksum.csv", weeksummary, delimiter=',', font="%s")

3、加权平均值、算术平均值、中位数

    np.average(c, weights=v)

    np.mean(c)

    np.median(c)

4、最大、最小值、范围、最大值索引、最小值索引

    np.max(h)

    np.min(l)

    np.ptp(h)

    np.argmax(h)

    np.argmin(l)

5、排序、差值、标准差、方差

    np.msort(c)

    np.diff(arr)

    np.std(returns)

    np.var(returns)

6、求取索引

    np.where(returns > 0)

    np.take(close, indices)

7、开方

    np.sprt(1./252.)

8、读文件并转换

    loadtxt(converters = {1:data2num})

9、日期

    datatime.datetime.strptime(s, "%d-%m-%Y").data().weekday()

10、？？

    np.apply_along_axis(summarize, 1, weeks_indices, open, high, low, close)       def summarize(a, o, h, l, c)

11、卷积

    np.convolve(weights, c)[n-1, -n+1]

12、指数、对数

　weights = np.exp(np.linspace(-1.0 , 0.0 , N))

13、填充

    averages.fill(sma[i-N-1])

14、线性拟合

   x, residuals, rank, s =  np.linalg.lstsq(A, b)

15、点积

    np.dot(b, x)

16、数组及交点

    np.ones_like(t)

    intersectld(a1, a2)

17、修剪、提取

    a.clip(1, 2)

    a.compress(a>0)

18、阶乘

    b.prod()

    b.comprod()