Matplotlib 和 Numpy 数学

Question

我正在尝试使用 Matplotlib 和 Numpy 获得一些吸引力，但这并不容易。

我正在做一个迷你项目来开始处理 Matplotlib 和 Numpy 但我陷入困境......

这是代码：

# Modules
import datetime
import numpy as np
import matplotlib.finance as finance
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plot

# Define quote
startdate = datetime.date(2010,10,1)
today = enddate = datetime.date.today()
ticker = 'uso'

# Catch CSV
fh = finance.fetch_historical_yahoo(ticker, startdate, enddate)

# From CSV to REACARRAY
r = mlab.csv2rec(fh); fh.close()
# Order by Desc
r.sort()


### Methods Begin
def moving_average(x, n, type='simple'):
    """
    compute an n period moving average.

    type is 'simple' | 'exponential'

    """
    x = np.asarray(x)
    if type=='simple':
        weights = np.ones(n)
    else:
        weights = np.exp(np.linspace(-1., 0., n))

    weights /= weights.sum()


    a =  np.convolve(x, weights, mode='full')[:len(x)]
    a[:n] = a[n]
    return a
### Methods End


prices = r.adj_close
dates = r.date
ma20 = moving_average(prices, 20, type='simple')
ma50 = moving_average(prices, 50, type='simple')

# Get when ma20 crosses ma50
equal = np.round(ma20,1)==np.round(ma50,1)
dates_cross  = (dates[equal])
prices_cross = (prices[equal])

# Get when ma20 > ma50
ma20_greater_than_ma50 = np.round(ma20,1) > np.round(ma50,1)
dates_ma20_greater_than_ma50  = (dates[ma20_greater_than_ma50])
prices_ma20_greater_than_ma50 = (prices[ma20_greater_than_ma50])

print dates_ma20_greater_than_ma50
print prices_ma20_greater_than_ma50

现在我需要做这样的事情：

store the price of the "price_cross"
see if one day after the "ma20_greater_than_ma50" statment is true, if true store the price as "price of the one day after"
now do "next price_cross" - "price of the one day after"  (price2 - price1) for all occurences

我怎样才能做这个数学，更重要的是。如何获得 Matplotlib 和 Numpy 的吸引力。我应该买什么书？

给我一些线索。

此致，

Answer 1

我同意乔什的观点，但想添加 matplotlib 画廊：

http://matplotlib.sourceforge.net/gallery。 我的大多数绘图

都是从直接复制接近我想要的内容开始的，然后修改它以满足我的需要。 matplotlib 库中有很多这样的例子。

Answer 2

我想说的是，你不一定需要出去购买任何书籍。更好（也更便宜）的解决方案是查看在线教程，例如：

链接

http://matplotlib.sourceforge.net/examples/index.html

并尝试将文档中的内容拼凑起来并搜索相关关键字。从您提供的代码（假设您编写的）中，您对 numpy 有一定的了解。您需要更具体地说明您遇到的问题，以获得更具体/详细的帮助。

Answer 3

首先是一个列表，浏览完后您可能会发现对您来说最重要的部分：

1. Python 教程 http ://docs.python.org/tutorial/
2. 来自 http://docs.scipy 的 Numpy 用户指南.org/doc/
3. Matplotlib 用户指南 http://matplotlib.sourceforge.net/users /index.html
4. Numpy/Scipy 附加文档源 http://www.scipy.org/Additional_Documentation

您可能想要订阅 numpy 和/或 matplotlib 的邮件列表。

Answer 4

matplotlib 和 numpy 有大量有用的函数，在实现之前你应该先谷歌一下。

例如，请参阅 matplotlib movavg 函数。