python numpy数组的结构[关闭]

Question

我想问一个关于this code 的全新问题。

上面链接中的代码为open和close返回一个numpy数组：

open = np.array([q.open for q in quotes]).astype(np.float)
close = np.array([q.close for q in quotes]).astype(np.float)

根据Dan's help，quotes 返回：

在你的情况下，你使用 asobject=True 所以你得到的格式是 日期，年，月，日，d，打开，关闭，高，低，音量， 调整关闭。

因此，open 和 close 必须是 quotes 的元素 [5] 和 [6]。

>>> open
array([[ 28.12235692,  28.32908451,  28.482779  , ...,  84.8198783 ,
         84.1401    ,  84.64308037],
       [ 22.49848073,  22.66286426,  22.91112016, ...,  63.66703704,
         64.57105722,  64.12120097]])

和：

>>> close
array([[ 28.5 ,  28.53,  29.23, ...,  83.8 ,  84.99,  83.82],
       [ 22.91,  22.71,  23.53, ...,  63.52,  64.78,  63.92]])
>>> 

我不明白open 和close 到底代表什么。

每个元素的开盘价和收盘价是否都是该特定股票的所有价格？

你能帮我理解一下 open 和 close 包含什么吗？ 它们只是每天每个品种的价格列表吗？

Answer 1

quotes 是一个包含每个代码的股票信息的列表：

In [43]: len(quotes)
Out[43]: 61

In [44]: len(symbols)
Out[44]: 61

In [45]: symbols
Out[45]: 
array(['COP', 'AXP', 'RTN', 'BA', 'AAPL', 'PEP', 'NAV', 'GSK', 'MSFT',
       'KMB', 'R', 'SAP', 'GS', 'CL', 'WAG', 'WMT', 'GE', 'SNE', 'PFE',
       'AMZN', 'MAR', 'NVS', 'KO', 'MMM', 'CMCSA', 'SNY', 'IBM', 'CVX',
       'WFC', 'DD', 'CVS', 'TOT', 'CAT', 'CAJ', 'BAC', 'AIG', 'TWX', 'HD',
       'TXN', 'KFT', 'VLO', 'NWS', 'F', 'CVC', 'TM', 'PG', 'LMT', 'K',
       'HMC', 'GD', 'HPQ', 'DELL', 'MTU', 'XRX', 'YHOO', 'XOM', 'JPM',
       'MCD', 'CSCO', 'NOC', 'UN'], 
      dtype='|S17')

例如，quotes 中的第一个元素是“COP”符号，并包含按日期排列的值数组：

In [49]: symbols[0]
Out[49]: 'COP'

In [50]: quotes[0].open
Out[50]: 
array([ 13.81001419,  14.01678947,  14.01500099, ...,  56.77238579,
        56.82699428,  56.89080408])

In [51]: quotes[0].date
Out[51]: 
array([2003-01-02, 2003-01-03, 2003-01-06, ..., 2007-12-27, 2007-12-28,
       2007-12-31], dtype=object)