Numpyの初期試行

「Numpy Beginner’s Guide」はデータマイニング中継「データマイニング導論」の後、もう一つの素晴らしい本で、勉強を始めたにもかかわらず、その強さは私にそのcoolを深く爱させた.まず最も基本的なインストールの問題で、私はubuntuerなので、Soのインストールの過程は比較的に簡単で、1行のコマンドはすべてできます.次のコードは、自分が後で処理するときに、本をめくったりgoogleをめくったりすることなく、すぐにこの簡単な関数を探すことができるようにするためです.

#-*-encoding:utf-8-*-
import numpy as np


#test the numpy.arange 
datai =np.arange(10)
print datai

#test the numpy dtype
dataf = np.arange(7,dtype='f')
print dataf

#test the numpy double
datad = np.arange(7,dtype='D')
print datad

#test the numpy dtype
print np.dtype('f8')

#test the create the dataset
data_creat = np.dtype([('name',str,40),('num',int),('price',float)])
print data_creat 
print data_creat['name']

#create a data for the new datatype
itemz = np.array([('Meaning of life DVD',42,3.14),('Butter',13,2.72)],dtype = data_creat)
print itemz
print itemz[1]
print itemz[1][0]

#test the data index
#select the 3 to 7 not include 7 
#so is [3,4,5,6]
a = np.arange(9)
print a[3:7]
print a[:7:2]
#resever the array
print a[::-1]

#test the reshape 
#the function is resever()  reshape()  flatten()  resize()
b = np.arange(24).reshape(2,3,4)
print b
print b.ravel()

#test the hstack()
a = np.arange(9).reshape(3,3)
b = 2*a
print a
print b
print np.hstack((a,b))
#test the np.concatenate()       np.concatenate() hstack()        
print np.concatenate((a,b),axis = 1)

#test the vstack()           np.concatenate()              
print np.vstack((a,b))
print np.concatenate((a,b),axis=0)

#test the dstack()       
print np.dstack((a,b))

#test the column_stack          hstack    
column =  np.column_stack((np.array([1,2]),np.array([2,4])))
print column
#test the row_stack            vstack    
row =  np.row_stack((np.array([1,2]),np.array([2,4])))
print row

#test the 
print row == column


#test the spilt
a = np.arange(9).reshape(3,3)
#           
print np.hsplit(a,3)
print np.split(a,3,axis=1)
#    
print np.vsplit(a,3)
print np.split(a,3,axis=0)
#    
a = np.arange(27).reshape(3,3,3)
b = a*2
print np.dsplit(np.vstack((a,b)),3)

#.T      
a = np.arange(24).reshape(6,4)
print "   "
print a
print "   "
print a.T

#     
#itemsize                 
#size          
#nbytes 
#T   
#flat      
#ndim     
#real   
#imag   

#tolist   numpy      
print a.tolist()

第二章学習記録

#-*-encoding:utf-8-*-

#itemsize
#itemsize
#    
import numpy as np
#i = np.eye(2)
#print i
#      
#np.savetxt("eye.txt",i)
c,v = np.loadtxt("data_test.csv",delimiter=",",usecols=(6,7),unpack = True)
#   
vwap = np.average(c,weights=v)
print 'VWAP',vwap
#     
print np.mean(c)
#    
time = np.arange(len(c))
res = np.average(c,weights=time)
print "TWAP",res


#        
print "   :",np.max(c)
print "   :",np.min(c)
print np.max(c)-np.min(c)
#   
print "   ",np.median(c)

#   
print "Spread in the price",np.ptp(c)
#  
print "Sort:",np.msort(v)
#  
print "Variance:",np.var(c)
#   
print "Std:",np.std(c)