Python數據分析之NumPy常用函數使用詳解
本篇我們將以分析歷史股價為例，介紹怎樣從文件中載入數據，以及怎樣使用NumPy的基本數學和統計分析函數、學習讀寫文件的方法，並嘗試函數式編程和NumPy線性代數運算，來學習NumPy的常用函數。
文件讀入
讀寫文件是數據分析的一項基本技能
CSV（Comma-Separated Value，逗號分隔值）格式是一種常見的文件格式。通常，數據庫的轉存文件就是CSV格式的，文件中的各個字段對應於數據庫表中的列。
NumPy中的 loadtxt 函數可以方便地讀取CSV文件，自動切分字段，並將數據載入NumPy數組。
1、保存或創建新文件
import numpy as np
i = np.eye(3) #eye(n)函數創建n維單位矩陣
print(i)
np.savetxt('test.txt', i) #savetxt()創建並保存test.txt文件
savetxt()函數，如果有已經文件則更新，如目錄中沒有，則創建並保存test.txt文件
運行結果如下：
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]
2、讀取csv文件的函數loadtxt
1）先在保存程序的目錄下創建一個名稱為data.csv的文件，並設置數據如下圖：
2）讀取文件，如下：
c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True)
usecols 的參數是一個元組，以獲取第7字段至第8字段的數據，也就是上述文件中 股票的收盤價和成交量數據。 unpack 參數設置為 True ，是分拆存儲不同列的數據，即分別將收盤價和成交量的數組賦值給變量c和v。
3、常見的函數
成交量加權平均、時間加權、算術平均值、中位數、方差等
import numpy as np
i = np.eye(3) #eye(n)函數創建n維單位矩陣
print(i)
np.savetxt('test.txt', i) #savetxt創建並保存test.txt文件
#讀取csv文件
c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True)
"""usecols 的參數為一個元組，以獲取第7字段至第8字段的數據，也就是股票的收盤價和成交量數據。 unpack 參數設置為 True ，是分拆存儲不同列的數據，即分別將收
盤價和成交量的數組賦值給變量c和v"""
vwap = np.average(c, weights=v) #調用瞭average函數,將v作為權重參數使用，
print(vwap)
print('\n')
print( np.mean(c)) #算術平均值
print('\n')
t = np.arange(len(c))
print( t )
print('\n')
twap =np.average(c, weights=t) #按時間權重
print( twap )
print('\n')
h,l=np.loadtxt('data.csv',delimiter=',', usecols=(4,5), unpack=True)
# 獲取第4字段至第5字段的數據，即股票的最高價和最低價
print ( np.max(h)) #獲取最大值max()
print ( np.min(l)) #獲取最小值min()
print('\n')
print( np.ptp(h) ) # 用ptp()函數計算瞭極差，即最大值和最小值之間的差值
print( np.ptp(l) )
print('\n')
print( np.median(c)) # 中位數median()函數，即多個數據中，處於中間的數
print( np.msort(c))#msort(( ))函數對價格數組進行排序,可以驗證上述中位數
#方差的計算
variance = np.var(c) #方差函數var()
print(variance)
用代碼、excel進行相關計算，運行結果如下：
為後面計算，將data.csv中的數據多增加幾行，修改如下並保存(為後面日期讀寫與修改，日期形式修改成如下)：
603112,2022-4-1,,13.56,13.97,13.55,13.87,3750000603112,2022-4-2,,13.75,14.25,13.69,14.03,4003500603112,2022-4-3,,13.69,14.11,13.61,13.95,3956500603112,2022-4-4,,14.3,14.3,13.73,13.89,4250000603112,2022-4-5,,14.1,14.5,13.93,14,4013500603112,2022-4-6,,14.5,15.4,14.35,15.4,9056500603112,2022-4-7,,16,16.94,15.85,16.94,3750000
4、股票的收益率等
股市中最常見的就是漲幅，也就是今日收盤價相對昨日漲跌的比例，即 （今日收盤價-昨天收盤價）/昨日收盤價*100，numpy中的 diff() 函數可以返回一個由相鄰數組元素的差值構成的數組，由於相鄰數據相減，因此diff()數組數據較原數組少一個。
如上述修改後，有7天的收盤價，diff()計算出的結果就隻有6位，
import numpy as np
#讀取csv文件
c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True)
#股票的簡單收益率
# diff 函數可以返回一個由相鄰數組元素的差值構成的數組
results = np.diff(c)
print(results)
print('\n')
results1 = np.diff(c)/c[:-1]*100 #相對前一天的漲幅
print(results1)
print('\n')
Standard_deviation =np.std(results) # 計算出標準差
print(Standard_deviation)
運行結果，代碼、excel進行相比較：
5、對數收益與波動率
1）對數收益：log 函數得到每一個收盤價的對數，再對結果使用 diff 函數即可，
logreturns = np.diff( np.log(c) ) print(logreturns)
運行結果：
[ 0.01146966 -0.00571839 -0.00431035 0.00788817 0.09531018 0.09531018]
2) where的作用
where 函數可以根據指定的條件返回所有滿足條件的序列索引值，比如上述logreturns中有兩個小於0的數據。
posretindices = np.where(results1 > 0)
print('Indices with positive returns1',posretindices)
運行結果：
Indices with positive returns1 (array([0, 3, 4, 5], dtype=int64),)
3）波動率：波動率=對數收益率的標準差除以其均值，再除以交易周期倒數的平方根。下面代碼分別為以年、月進行統計的波動率.
annual_volatility =(np.std(logreturns)/np.mean(logreturns))/np.sqrt(1./252.)#使用浮點數才能得到正確的結果 print ( annual_volatility ) #月波動率 month_volatility =(np.std(logreturns)/np.mean(logreturns))/np.sqrt(1./12.) print ( month_volatility )
6、日期分析
處理日期總是很煩瑣。NumPy是面向浮點數運算的，因此需要對日期做一些專門的處理。
通過上述代碼，我們知道，修改函數np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True)中的參數 usecols=(6,7)就可以讀取不同的列，日期是在第2列，即下標應該為1（數列下標是從0開始的），可以重新定義新日期數列並獲取後存入。
代碼如下：
dates, c=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(1,6), unpack=True) #讀取下標為1、6的數據，分別存入到dates和c數列中。
但實際運行過程中會報錯，
代碼需要作如下修改：
import numpy as np
from datetime import datetime
def datestr2num(s): #定義一個函數
return datetime.strptime(s.decode('ascii'),"%Y-%m-%d").date().weekday()
#decode('ascii') 將字符串s轉化為ascii碼
#讀取csv文件
dates,close=np.loadtxt('data.csv',delimiter=',', usecols=(1,6),converters={1:datestr2num},unpack=True)
print(dates)
運行結果：[4. 5. 6. 0. 1. 2. 3.]，也是從0開始，到6結束。為瞭更好地說明數據，可以采用真實的數據，即從通信達軟件直接下載真實的交易數據，如下圖所示：
（註意：較原來少瞭一列空格列）
修改代碼如下：
import numpy as np
from datetime import datetime
def datestr2num(s): #定義一個函數
return datetime.strptime(s.decode('ascii'),"%Y-%m-%d").date().weekday()
#decode('ascii') 將字符串s轉化為ascii碼
#讀取csv文件
dates,c=np.loadtxt('data.csv',delimiter=',', usecols=(1,5),
converters={1:datestr2num},unpack=True)
print(dates)
print(len(dates)) #統計導出的天數
運行結果：
如上圖，導出有420天數據。
按周一到周五，統計相關數據：
averages = np.zeros(5) #創建包含5個元素的數組,保存交易日收盤價，0-4分別代表周一到周五五個交易日
for i in range(5): #遍歷0到4的日期標識
indices =np.where(dates==i) #where函數得到各工作日的索引值並存儲在 indices 數組
prices=np.take(c,indices) #take函數獲取各個工作日的收盤價。
avg= np.mean(prices) #每個工作日計算出平均值存放在 averages 數組
averages[i] = avg #每個工作日計算出平均值存放在 averages 數組
print('day', i)
#print('prices', prices)
print("Average", avg)
print(averages)
當然除瞭上述外，還可以求得420天裡的最大值、最小值以及交易日平均值中最大值、最小值等，對代碼進行如下修：
import numpy as np
from datetime import datetime
def datestr2num(s): #定義一個函數
return datetime.strptime(s.decode('ascii'),"%Y-%m-%d").date().weekday()
#decode('ascii') 將字符串s轉化為ascii碼
#讀取csv文件
dates,c=np.loadtxt('data.csv',delimiter=',', usecols=(1,5),
converters={1:datestr2num},unpack=True)
averages = np.zeros(5) #創建包含5個元素的數組,保存交易日收盤價，0-4分別代表周一到周五五個交易日
for i in range(5): #遍歷0到4的日期標識
indices =np.where(dates==i) #where函數得到各工作日的索引值並存儲在 indices 數組
prices=np.take(c,indices) #take函數獲取各個工作日的收盤價。
avg= np.mean(prices)
averages[i] = avg #每個工作日計算出平均值存放在 averages 數組,共有5個數值
print('day', i)
#print('prices', prices)
print("Average", avg)
print(averages)
print('\n')
print('the top close price:',np.max(c)) #最高收盤價
print('the low close price:',np.min(c)) #最低收盤價
print('\n')
top = np.max(averages) #找出averages數列中的最大值
print ("Highest average", top)
print ("Top day of the week", np.argmax(averages)) #argmax函數返回的是averages數組中最大元素的索引值
print('\n')
bottom = np.min(averages) #找出averages數列中的最小值
print ("Lowest average", bottom)
print ( "Bottom day of the week", np.argmin(averages))#argmin函數返回的是averages數組中最小元素的索引值
運行結果如下：
總結
本篇初步導入瞭真實的股票交易信息，並利用numpy常見函數對進行瞭初步的計算，列舉瞭下列常用函數：
loadtxt() 函數可以方便地讀取CSV文件，自動切分字段，並將數據載入NumPy數組。
savetxt()創建並保存test.txt文件
np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7),)usecols參數用來選擇讀取的數列
np.average(c, weights=v) 加權平均,將v作為權重參數使用，
np.mean(c)) #算術平均值
np.max(h)) #獲取最大值max()
np.min(l)) #獲取最小值min()
np.ptp(h) ) 用ptp()函數計算瞭極值差，
np.median(c)) 中位數median()函數，即多個數據中，處於中間的數
np.msort(c))函數對價格數組進行排序,
np.var(c) 方差函數var()
np.diff(c) 函數可以返回一個由相鄰數組元素的差值構成的數組
np.std(results) # 標準差
np.diff( np.log(c) )
np.where(results1 > 0) 選擇
np.sqrt()#平方根sqrt(),浮點數
s.decode('ascii') 將字符串s轉化為ascii碼
np.take(c,indices) #take函數獲取各個工作日的收盤價。
np.argmax(averages)) #argmax函數返回數組中最大元素的索引值
np.argmin(averages))#argmin函數返回數組中最小元素的索引值
以上就是Python數據分析之NumPy常用函數使用詳解的詳細內容，更多關於Python NumPy常用函數的資料請關註WalkonNet其它相關文章！
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