数据分析三剑客之数据加载(四）

其他 2020-03-25 10:26:03 阅读次数: 0

加载文件

numpy提供了函数用于加载逻辑上可被解释为二维数组的文本文件，格式如下：

数据项1 <分隔符> 数据项2 <分隔符> ... <分隔符> 数据项n
例如：
AA,AA,AA,AA,AA
BB,BB,BB,BB,BB
...
或：
AA:AA:AA:AA:AA
BB:BB:BB:BB:BB
...

调用numpy.loadtxt()函数可以直接读取该文件并且获取ndarray数组对象：

import numpy as np
# 直接读取该文件并且获取ndarray数组对象 
# 返回值：
#     unpack=False：返回一个二维数组
#     unpack=True： 多个一维数组
np.loadtxt(
    '../aapl.csv',			# 文件路径
    delimiter=',',			# 分隔符
    usecols=(1, 3),			# 读取1、3两列 （下标从0开始）
    unpack=False,			# 是否按列拆包
    dtype='U10, f8',		# 制定返回每一列数组中元素的类型
    converters={1:func}		# 转换器函数字典
)

案例：读取aapl.csv文件，得到文件中的信息：

import numpy as np
import datetime as dt
# 日期转换函数
def dmy2ymd(dmy):
	dmy = str(dmy, encoding='utf-8')
	time = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y').date()
	t = time.strftime('%Y-%m-%d')
	return t
dates, opening_prices,highest_prices, \
	lowest_prices, closeing_pric es  = np.loadtxt(
    '../data/aapl.csv',		# 文件路径
    delimiter=',',			# 分隔符
    usecols=(1, 3, 4, 5, 6),			# 读取1、3两列 （下标从0开始）
    unpack=True,
    dtype='M8[D], f8, f8, f8, f8',		# 制定返回每一列数组中元素的类型
    converters={1:dmy2ymd})

案例：使用matplotlib绘制K线图

  1. 绘制dates与收盘价的折线图：
import numpy as np
import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as mp
import matplotlib.dates as md

# 绘制k线图，x为日期
mp.figure('APPL K', facecolor='lightgray')
mp.title('APPL K')
mp.xlabel('Day', fontsize=12)
mp.ylabel('Price', fontsize=12)

#拿到坐标轴
ax = mp.gca()
#设置主刻度定位器为周定位器（每周一显示主刻度文本）
ax.xaxis.set_major_locator( md.WeekdayLocator(byweekday=md.MO) )
ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%d %b %Y'))
#设置次刻度定位器为日定位器 
ax.xaxis.set_minor_locator(md.DayLocator())
mp.tick_params(labelsize=8)
dates = dates.astype(md.datetime.datetime)

mp.plot(dates, opening_prices, color='dodgerblue',
		linestyle='-')
mp.gcf().autofmt_xdate()
mp.show()
  1. 绘制每一天的蜡烛图：
#绘制每一天的蜡烛图
#填充色：涨为白色，跌为绿色
rise = closeing_prices >= opening_prices
color = np.array([('white' if x else 'limegreen') for x in rise])
#边框色：涨为红色，跌为绿色
edgecolor = np.array([('red' if x else 'limegreen') for x in rise])

#绘制实体  控制线条的长度
mp.bar(dates, highest_prices - lowest_prices, 0.1,
	lowest_prices, color=edgecolor) #lowest_prices 底部开始的位置
#绘制影线
mp.vlines(dates,lowest_prices,highest_prices)
#绘制方块
mp.bar(dates, closeing_prices - opening_prices, 0.8,
	opening_prices, color=color, edgecolor=edgecolor)

算数平均值

S = [s1, s2, ..., sn]

样本中的每个值都是真值与误差的和。

算数平均值：
m = (s1 + s2 + ... + sn) / n

算数平均值表示对真值的无偏估计。

np.mean(array)
array.mean()

案例：计算收盘价的算术平均值。

import numpy as np
closing_prices = np.loadtxt(
    '../../data/aapl.csv', delimiter=',',
    usecols=(6), unpack=True)
mean = 0
for closing_price in closing_prices:
    mean += closing_price
mean /= closing_prices.size
print(mean)
mean = np.mean(closing_prices)
print(mean)

加权平均值

样本：S = [s1, s2, …, sn]

权重：W = [w1, w2, …, wn]

加权平均值：a = (s1w1+s2w2+…+snwn)/(w1+w2+…+wn)

np.average(closing_prices, weights=volumes)

VWAP - 成交量加权平均价格（成交量体现了市场对当前交易价格的认可度，成交量加权平均价格将会更接近这支股票的真实价值）

成交量加权平均价是将多笔交易的价格按各自的成交量加权而算出的平均价，若是计算某一证券在某交易日的VWAP，将当日成交总值除以总成交量即可。即当日结算价

import numpy as np
closing_prices, volumes = np.loadtxt(
    '../../data/aapl.csv', delimiter=',',
    usecols=(6, 7), unpack=True)
vwap, wsum = 0, 0
for closing_price, volume in zip(
        closing_prices, volumes):
    vwap += closing_price * volume
    wsum += volume
vwap /= wsum
print(vwap)
vwap = np.average(closing_prices, weights=volumes)
print(vwap)

TWAP - 时间加权平均价格（时间越晚权重越高，参考意义越大）

其实TWAP只是一个变种而已，基本的思想就是最近的价格重要性大一些，所以我们应该对近期的价格给以较高的权重。

import datetime as dt
import numpy as np

def dmy2days(dmy):
    dmy = str(dmy, encoding='utf-8')
    date = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y').date()
    days = (date - dt.date.min).days
    return days

days, closing_prices = np.loadtxt(
    '../../data/aapl.csv', delimiter=',',
    usecols=(1, 6), unpack=True,
    converters={1: dmy2days})
twap = np.average(closing_prices, weights=days)
print(twap)

最值

np.max() np.min() np.ptp()： 返回一个数组中最大值/最小值/极差

import numpy as np
# 产生9个介于[10, 100)区间的随机数
a = np.random.randint(10, 100, 9)
print(a)
print(np.max(a), np.min(a), np.ptp(a))

np.argmax() mp.argmin()： 返回一个数组中最大/最小元素的下标

print(np.argmax(a), np.argmin(a))

np.maximum() np.minimum()： 将两个同维数组中对应元素中最大/最小元素构成一个新的数组

print(np.maximum(a, b), np.minimum(a, b), sep='\n')
[98 74 37 18 53 70 84 28 86]  a
[53 23 79 98 68 23 85 65 42]  b
[98 74 79 98 68 70 85 65 86]
[53 23 37 18 53 23 84 28 42]

案例：评估AAPL股票的波动性。

import numpy as np
highest_prices, lowest_prices = np.loadtxt(
    '../../data/aapl.csv', delimiter=',',
    usecols=(4, 5), dtype='f8, f8', unpack=True)
max_price = np.max(highest_prices)
min_price = np.min(lowest_prices)
print(min_price, '~', max_price)

查看AAPL股票最大最小值的日期，分析为什么这一天出现最大最小值。

import numpy as np
dates, highest_prices, lowest_prices = np.loadtxt(
    '../../data/aapl.csv', delimiter=',',
    usecols=(1, 4, 5), dtype='U10, f8, f8',
    unpack=True)
max_index = np.argmax(highest_prices)
min_index = np.argmin(lowest_prices)
print(dates[min_index], dates[max_index])

观察最高价与最低价的波动范围，分析这支股票底部是否坚挺。

import numpy as np
dates, highest_prices, lowest_prices = np.loadtxt(
    '../../data/aapl.csv', delimiter=',',
    usecols=(1, 4, 5), dtype='U10, f8, f8',
    unpack=True)
highest_ptp = np.ptp(highest_prices)
lowest_ptp = np.ptp(lowest_prices)
print(lowest_ptp, highest_ptp)

中位数

将多个样本按照大小排序，取中间位置的元素。

若样本数量为奇数，中位数为最中间的元素

1 2000 3000 4000 10000000

若样本数量为偶数，中位数为最中间的两个元素的平均值

1 2000 3000 4000 5000 10000000

案例：分析中位数的算法，测试numpy提供的中位数API：

import numpy as np
closing_prices = np.loadtxt( '../../data/aapl.csv', 
	delimiter=',', usecols=(6), unpack=True)
size = closing_prices.size
sorted_prices = np.msort(closing_prices)
median = (sorted_prices[int((size - 1) / 2)] + sorted_prices[int(size / 2)]) / 2
print(median)
median = np.median(closing_prices)
print(median)

msort、sort_complex、partition、argpartition

函数 描述
msort(a) 数组按第一个轴排序，返回排序后的数组副本。np.msort(a) 相等于 np.sort(a, axis=0)。
sort_complex(a) 对复数按照先实部后虚部的顺序进行排序。
partition(a, kth[, axis, kind, order]) 指定一个数，对数组进行分区
argpartition(a, kth[, axis, kind, order]) 可以通过关键字 kind 指定算法沿着指定轴对数组进行分区 
1 import numpy as np
2 a = np.array([[4, 9, 3, 1],
3              [5, 7, 3, 1]])
4 print(np.msort(a))

执行结果：

[[4 7 3 1]
 [5 9 3 1]]

标准差

样本：S = [s1, s2, …, sn]
平均值：m = (s1+s2+…+sn)/n
离差：D = [d1, d2, …, dn], di = si-m
离差方：Q = [q1, q2, …, qn], qi = di2
总体方差：v = (q1+q2+…+qn)/n
总体标准差：s = sqrt(v)，方均根
样本方差：v’ = (q1+q2+…+qn)/(n-1)
样本标准差：s’ = sqrt(v’)，方均根

import numpy as np
closing_prices = np.loadtxt(
    '../../data/aapl.csv', delimiter=',', usecols=(6), unpack=True)
mean = np.mean(closing_prices)         # 算数平均值
devs = closing_prices - mean           # 离差
dsqs = devs ** 2                       # 离差方
pvar = np.sum(dsqs) / dsqs.size        # 总体方差
pstd = np.sqrt(pvar)                   # 总体标准差
svar = np.sum(dsqs) / (dsqs.size - 1)  # 样本方差
sstd = np.sqrt(svar)                   # 样本标准差
print(pstd, sstd)
pstd = np.std(closing_prices)          # 总体标准差
sstd = np.std(closing_prices, ddof=1)  # 样本标准差
print(pstd, sstd)

时间数据处理

案例：统计每个周一、周二、…、周五的收盘价的平均值，并放入一个数组。

import datetime as dt
import numpy as np

# 转换器函数：将日-月-年格式的日期字符串转换为星期
def dmy2wday(dmy):
    dmy = str(dmy, encoding='utf-8')
    date = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y').date()
    wday = date.weekday()  # 用 周日
    return wday

wdays, closing_prices = np.loadtxt('../data/aapl.csv', delimiter=',',
    	usecols=(1, 6), unpack=True, converters={1: dmy2wday})
#output:wdays
[4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3. 4. 1. 2. 3. 4. 0. 1. 2. 3.
 4. 0. 1. 2. 3. 4.]  
ave_closing_prices = np.zeros(5)
for wday in range(ave_closing_prices.size):
    ave_closing_prices[wday] = closing_prices[wdays == wday].mean()
[351.79       350.635      352.13666667 350.89833333 350.02285714]
for wday, ave_closing_price in zip(
    	['MON', 'TUE', 'WED', 'THU', 'FRI'],
        ave_closing_prices):
    print(wday, np.round(ave_closing_price, 2))
MON 351.79
TUE 350.64
WED 352.14
THU 350.9
FRI 350.02

数组的轴向汇总

案例：汇总每周的最高价，最低价，开盘价，收盘价。

def func(data):
    pass
#func 	处理函数
#axis 	轴向 [0,1]
#array 	数组
np.apply_along_axis(func, axis, array)

沿着数组中所指定的轴向，调用处理函数，并将每次调用的返回值重新组织成数组返回。

# 二维数组的轴向汇总
ary = np.arange(1, 37).reshape(6, 6)
print(ary)
def apply(data):
    # 汇总算法
    return data.mean(), data.min(), data.max()
r = np.apply_along_axis(apply, 0, ary)
print(r)
[[ 1  2  3  4  5  6]
 [ 7  8  9 10 11 12]
 [13 14 15 16 17 18]
 [19 20 21 22 23 24]
 [25 26 27 28 29 30]
 [31 32 33 34 35 36]]

[[16. 17. 18. 19. 20. 21.]
 [ 1.  2.  3.  4.  5.  6.]
 [31. 32. 33. 34. 35. 36.]]

移动均线

收盘价5日均线：从第五天开始，每天计算最近五天的收盘价的平均值所构成的一条线。

移动均线算法：

a b c d e f g h i j ...
(a+b+c+d+e)/5
(b+c+d+e+f)/5
(c+d+e+f+g)/5
...
(f+g+h+i+j)/5

在K线图中绘制5日均线图

import datetime as dt
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import matplotlib.dates as md

def dmy2ymd(dmy):
    dmy = str(dmy, encoding='utf-8')
    date = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y').date()
    ymd = date.strftime('%Y-%m-%d')
    return ymd

dates, closing_prices = np.loadtxt('../data/aapl.csv', delimiter=',',
    usecols=(1, 6), unpack=True, dtype='M8[D], f8', converters={1: dmy2ymd})
sma51 = np.zeros(closing_prices.size - 4)
for i in range(sma51.size):
    sma51[i] = closing_prices[i:i + 5].mean()
# 开始绘制5日均线
mp.figure('Simple Moving Average', facecolor='lightgray')
mp.title('Simple Moving Average', fontsize=20)
mp.xlabel('Date', fontsize=14)
mp.ylabel('Price', fontsize=14)
ax = mp.gca()
# 设置水平坐标每个星期一为主刻度
ax.xaxis.set_major_locator(md.WeekdayLocator( byweekday=md.MO))
# 设置水平坐标每一天为次刻度
ax.xaxis.set_minor_locator(md.DayLocator())
# 设置水平坐标主刻度标签格式
ax.xaxis.set_major_formatter(md.DateFormatter('%d %b %Y'))
mp.tick_params(labelsize=10)
mp.grid(linestyle=':')
dates = dates.astype(md.datetime.datetime)
mp.plot(dates, closing_prices, c='lightgray', label='Closing Price')
mp.plot(dates[4:], sma51, c='orangered', label='SMA-5(1)')
mp.legend()
mp.gcf().autofmt_xdate()
mp.show()

卷积

激励函数：g(t)

单位激励下的响应函数：f(t)

a = [1 2 3 4 5]  源数组
b = [8 7 6]	     卷积核数组
使用b作为卷积核，对a数组执行卷积运算的运算过程如下：

           44 65 86         有效卷积 (valid)
        23 44 65 86 59      同维卷积 (same)
      8 23 44 65 86 59 30   完全卷积 (full)
0  0  1  2  3  4  5  0  0
6  7  8
   6  7  8
      6  7  8
         6  7  8
            6  7  8
               6  7  8
                  6  7  8

c = numpy.convolve(a, b, 卷积类型)

5日移动均线序列可以直接使用卷积实现

a = [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j] 
b = [1/5, 1/5, 1/5, 1/5, 1/5]

使用卷积函数numpy.convolve(a, b, 卷积类型)实现5日均线

sma52 = np.convolve( closing_prices, np.ones(5) / 5, 'valid')
mp.plot(dates[4:], sma52, c='limegreen', alpha=0.5,
        linewidth=6, label='SMA-5(2)')

使用卷积函数numpy.convolve(a, b, 卷积类型)实现10日均线

sma10 = np.convolve(closing_prices, np.ones(10) / 10, 'valid')
mp.plot(dates[9:], sma10, c='dodgerblue', label='SMA-10')

使用卷积函数numpy.convolve(a, b, 卷积类型)实现加权5日均线

weights = np.exp(np.linspace(-1, 0, 5))
weights /= weights.sum()#权重之和/各样本
ema5 = np.convolve(closing_prices, weights[::-1], 'valid')
mp.plot(dates[4:], sma52, c='limegreen', alpha=0.5,
        linewidth=6, label='SMA-5')
Python数分与数挖
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