【Python数据分析 - 7】:Numpy中的统计运算(股票小案例)

简介: 【Python数据分析 - 7】:Numpy中的统计运算(股票小案例)

统计运算


  • 数据准备(股票案例)

8b42e7a405ad4ecab5530f2990f7b292.png


对列进行统计(axis=0)

de8d3053eb114886ae7bbf1f24b57286.png

对行进行统计(axis=1)

ce61a140d07643eaa360d8886c0b9c9b.png


标准差 - np.std(array, axis)

8cc87449e11c481cb6f8841f19290e0b.png

平均值 - np.mean(array, axis)

aa3ecf1e07cd48568be65344d5c29a03.png



方差 - np.var(array, axis)

1f3d9b184c0a40fcb3105b8382ee4e48.png



获取数组最大索引值 - np.argmax(array, axis)


np.argmax(array, axis) 用于返回一个numpy数组中最大值的索引值。当一组中同时出现几个最大值时,返回第一个最大值的索引值。


0ef03b4eb3744461b91c75808963e432.png


相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
26 2
|
17天前
|
存储 数据处理 Python
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第27天】在科学计算和数据分析领域,Python凭借简洁的语法和强大的库支持广受欢迎。NumPy和SciPy作为Python科学计算的两大基石,提供了高效的数据处理和分析工具。NumPy的核心功能是N维数组对象(ndarray),支持高效的大型数据集操作;SciPy则在此基础上提供了线性代数、信号处理、优化和统计分析等多种科学计算工具。结合使用NumPy和SciPy,可以显著提升数据处理和分析的效率,使Python成为科学计算和数据分析的首选语言。
27 3
|
19天前
|
数据采集 数据可视化 数据处理
如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`)
本文介绍了如何使用Python实现一个交易策略。主要步骤包括:导入所需库(如`pandas`、`numpy`、`matplotlib`),加载历史数据,计算均线和其他技术指标,实现交易逻辑,记录和可视化交易结果。示例代码展示了如何根据均线交叉和价格条件进行开仓、止损和止盈操作。实际应用时需注意数据质量、交易成本和风险管理。
39 5
|
17天前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
Python科学计算:NumPy与SciPy的高效数据处理与分析
【10月更文挑战第26天】NumPy和SciPy是Python科学计算领域的两大核心库。NumPy提供高效的多维数组对象和丰富的数学函数,而SciPy则在此基础上提供了更多高级的科学计算功能,如数值积分、优化和统计等。两者结合使Python在科学计算中具有极高的效率和广泛的应用。
33 2
|
27天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Seaborn 库创建吸引人的统计图表
【10月更文挑战第11天】本文介绍了如何使用 Seaborn 库创建多种统计图表,包括散点图、箱线图、直方图、线性回归图、热力图等。通过具体示例和代码,展示了 Seaborn 在数据可视化中的强大功能和灵活性,帮助读者更好地理解和应用这一工具。
37 3
|
1月前
|
数据挖掘 索引 Python
Python数据分析篇--NumPy--进阶
Python数据分析篇--NumPy--进阶
16 0
|
1月前
|
数据挖掘 索引 Python
Python数据分析篇--NumPy--入门
Python数据分析篇--NumPy--入门
33 0
|
2月前
|
数据可视化 数据挖掘 Linux
震撼发布!Python数据分析师必学,Matplotlib与Seaborn数据可视化实战全攻略!
在数据科学领域,数据可视化是连接数据与洞察的桥梁,能让复杂的关系变得直观。本文通过实战案例,介绍Python数据分析师必备的Matplotlib与Seaborn两大可视化工具。首先,通过Matplotlib绘制基本折线图;接着,使用Seaborn绘制统计分布图;最后,结合两者在同一图表中展示数据分布与趋势,帮助你提升数据可视化技能,更好地讲述数据故事。
50 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
数据可视化大不同!Python数据分析与机器学习中的Matplotlib、Seaborn应用新视角!
在数据科学与机器学习领域,数据可视化是理解数据和优化模型的关键。Python凭借其强大的可视化库Matplotlib和Seaborn成为首选语言。本文通过分析一份包含房屋面积、卧室数量等特征及售价的数据集,展示了如何使用Matplotlib绘制散点图,揭示房屋面积与售价的正相关关系;并利用Seaborn的pairplot探索多变量间的关系。在机器学习建模阶段,通过随机森林模型展示特征重要性的可视化,帮助优化模型。这两个库在数据分析与建模中展现出广泛的应用价值。
48 2
|
2月前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
逆袭之路!Python数据分析新手如何快速掌握Matplotlib、Seaborn,让数据说话更响亮?
在数据驱动时代,掌握数据分析技能至关重要。对于Python新手而言,Matplotlib和Seaborn是数据可视化的两大利器。Matplotlib是最基本的可视化库,适合绘制基础图表;Seaborn则提供高层次接口,专注于统计图形和美观样式。建议先学Matplotlib再过渡到Seaborn。快速上手Matplotlib需多实践,示例代码展示了绘制折线图的方法。Seaborn特色功能包括分布图、关系图及分类数据可视化,并提供多种主题和颜色方案。两者结合可实现复杂数据可视化,先用Seaborn绘制统计图,再用Matplotlib进行细节调整。熟练掌握这两者,将显著提升你的数据分析能力。
46 4