python学习-numpy(一）

来源：互联网发布：net java做什么用编辑：程序博客网时间：2024/06/03 18:01

线性模型

通过线性回归的方法预测下一次的股价

下面的工作给予一个假设，就是一个价格可以根据N个之前的价格利用线性模型计算得出 import numpy as np import sys

#N = int(sys.argv[1])N = 5#获取一个包含N个股价的向量bc = np.loadtxt('E:\\python\\quotime.csv',delimiter=',',usecols=(4,),unpack=True)# 从最后一个（17日~11日）取到 -N个b = c[-N:]# 将取到的数据从前往后排（11日~17日）,逆序排列b = b[::-1]print "b",b#初始化一个N*N的二维数组A，元素全部为0A = np.zeros((N,N),float)print "Zeros N by N", A# 用b向量中的N个股价值填充数组Afor i in range(N):    A[i,] = c[-N-1-i:-1-i]print "A",A# 确定线性模型中的那些系数，以解决最小平方和的问题，使用linalg包中的lstsq函数# 系数向量x、一个残差数组、A的秩、A的奇异值(x,residuals,rank,s) = np.linalg.lstsq(A,b)print x,residuals,rank,s#得到线性模型中的系数后，可预测下一次的股价了#使用NumPy中的dot函数，计算系数向量与最近N个价格构成的向量的点积（dot product）print np.dot(b,x)

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