第壹種:
讀取數據並建立函數:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import spline
from pylab import *
import pandas as pd
from pandas import Series
a=pd.read_csv('d:///1.csv',sep=',')#文件位置
t=a['close']
def f(t):
s=[]
for i in range(1,len(t)):
if i==1:
continue
else:
s.append((t[i]-t[i-1])/t[i]*100)
print s
plot(s)
plt.show()
f(t)
第二種:
利用pandas裏面的方法:
import pandas as pd
a=pd.read_csv('d:///1.csv')
rets = a['close'].pct_change() * 100
print rets
第三種:
close=a['close']
rets=close/close.shift(1)-1
print rets
總結:python是壹種非常好的編程語言,壹般而言,我們可以運用構建相關函數來實現自己的思想,但是,眾所周知,python中裏面的有很多科學計算包,裏面有很多方法可以快速解決計算的需要,如上面提到的pandas中的pct_change()。因此在平時的使用中應當學會尋找更好的方法,提高運算速度。