黑马程序员python笔记,黑马程序员Python

　　主题看似和股票有关，其实是时间序列图。但本节主要介绍时间序列的几种常用统计方法。具体如下。

　　1.[脚本]描绘股票(代码688022)的收盘价图

　　importtushareastsimportmatplotlib . pyplotaspltframe=ts . get _ k _ data( 688022 ，start= 2019-07-22 (frame)

　　[描述]

　　Python有很多可视化图形工具包。常用的matplotlib。您必须在使用它之前导入它。

　　Plt.figure()可以设置画布的大小和分辨率。使用pycharm工具，即使不设置画布信息，我也可以正常绘制。

　　Plt.plot(，设置绘图内容。

　　Plt.show)，显示图表。

　　可以看出，该股总体呈下跌趋势。

　　2.平滑法——移动平均法[方案]

　　PLT.plot(框架[关闭])。滚动(30)。均值))PLT . show[结果]

　　[描述]

　　对整体趋势进行平滑处理后，效果不会发生变化，但可以更清晰地显示趋势。

　　Rolling(30)取该点前30个点的平均值作为该点的值。

　　使用rolling(30)时，图形的开头可以有29个空格。

　　为了避免开头的空白处变得太大，这里可以分别设置前30个点的平滑周期。按如下方式修改脚本：

　　PLT.plot(框架[关闭])。滚动(30，min_periods=2)。均值) )

　　结果如下图所示。

　　3.平滑方法——扩展窗口平均值[脚本]

　　PLT.plot(框架[关闭])。正在扩展(10)。均值) )

　　【结果】

　　[描述]

　　平均窗口，从时间序列的开始增加窗口的长度，直到它超过所有序列。这里，10是有价值的观测点的最小数量。图中的橙色线是展开(10)的结果。均值)；蓝线是滚动的结果(30，min_periods=2)。均值)。

　　4.平滑方法——指数加权平均[方案]

　　PLT.plot(框架[关闭])。滚动(30，min_periods=2)。mean ) ) PLT.plot (frame [ close ]。ewm)

　　[描述]

　　加权平均：表现出数据平滑的特点和时间衰减的影响。也就是说，每个数据的权重系数随时间呈指数递减，越接近当前时间，权重系数越大。Span=30表示时间跨度。

　　图中的橙色线是EWM(跨度=30)的结果。均值)；蓝线是滚动的结果(30，min_periods=2)。均值)。

　　5.月度变化统计[计划]

　　Plt.plot(框架[关闭])。pct _ change))PLT . show[结果]

　　[描述]

　　链式变化的定义：(后值-现值)/现值

　　6.计算开盘价和收盘价之间的相关性[脚本]

　　series1=frame [ close ]。pct _ change(series 2=frame[ open ]。百分比_变化)PLT.plot)系列1 . roles

　　[描述]

　　两者之间的相关性似乎也是随机的。

　　7.使用自定义函数apply(使用

郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。