用Python分析蘋果公司股價資料
作者：醬油哥，清華程式猿、IT非主流
專欄地址：https://zhuanlan.zhihu.com/c_147297848
要點搶先看
1.csv資料的讀取
2.利用常用函式獲取均值、中位數、方差、標準差等統計量
3.利用常用函式分析價格的加權均值、收益率、年化波動率等常用指標 4.處理資料中的日期
我們最後會介紹一下NumPy庫中的一些非常實用和常用的函式方法。
要知道，NumPy的常用數學和統計分析的函式非常多，如果我們一個一個的分散來講，一來非常枯燥，二來呢也記不住，就彷彿又回到了昏昏欲睡的課堂，今天我們用一個背景例子來串聯一下這些零散的知識點。
我們通過分析蘋果公司的股票價格，來串講NumPy的常用函式用法
我們在我們python檔案的同級目錄下放置資料檔案AAPL.csv，用excel檔案可以開啟看看裡面是什麼樣的：
依次是日期，收盤價、成交量、開盤價、最高價和最低價 在CSV檔案中，每一列資料資料是被“,”隔開的，為了突出重點簡化程式，我們把第一行去掉，就像下面這樣
首先，我們讀取“收盤價”和“成交量”這兩列，即第1列和第2列（csv也是從第0列開始的）
import numpy as np
c, v = np.loadtxt('AAPL.csv', delimiter=',', usecols=(1,2), unpack=True)
print(c)
print(v)
[178.02178.65178.44179.97181.72179.98176.94175.03176.67176.82176.21175.178.12178.39178.97175.5172.5171.07171.85172.43172.99167.37164.34162.71156.41155.15159.54163.03156.49160.5167.78167.43166.97167.96171.51171.11174.22177.04177.178.46179.26179.1176.19177.09175.28174.29174.33174.35175.173.03172.23172.26169.23171.08170.6170.57175.01175.01174.35174.54176.42]
[38313330.22676520.29334630.31464170.32191070.32130360.24518850.31686450.23273160.27825140.38426060.48706170.37568080.38885510.37353670.33772050.30953760.37378070.33690660.40113790.50908540.40382890.32483310.60774900.70583530.54145930.51467440.68171940.72215320.85957050.44453230.32234520.45635470.50565420.39075250.41438280.51368540.32395870.27052000.31306390.31087330.34260230.29512410.25302200.18653380.23751690.21532200.20523870.23589930.22342650.29461040.25400540.25938760.16412270.21477380.33113340.16339690.20848660.23451420.27393660.29385650.]
這樣，我們就完成了第一個任務，將csv資料檔案中儲存的資料，讀取到我們兩個ndarray陣列c和v中了。
接下來，我們小試牛刀，對收盤價進行最簡單的資料處理，求取他的平均值。
第一種，非常簡單，就是我們最常見到的算數平均值
import numpy as np
c, v = np.loadtxt('AAPL.csv', delimiter=',', usecols=(1,2), unpack=True)
mean_c = np.mean(c)print(mean_c)
172.614918033
第二種，是加權平均值，我們用成交量來加權平均價格
即，用成交量的值來作為權重，某個價格的成交量越高，該價格所佔的權重就越大。
import numpy as np
c, v = np.loadtxt('AAPL.csv', delimiter=',', usecols=(1,2), unpack=True)
vwap = np.average(c, weights=v)
print(vwap)
170.950010035
再來說說取值範圍，找找最大值和最小值
我們找找收盤價的最大值和最小值，以及最大值和最小值之間的差異
import numpy as np
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