nump array计算yema

在NumPy中，Yates移动平均（YMA），也叫加权移动平均，通常是在给定数据序列中使用最近几项的加权平均来估计当前值。然而，这个术语并不常见，更常见的可能是指数移动平均（EMA）。如果你是指EMA（Exponential Moving Average），那么NumPy并没有内置函数直接计算它，但你可以通过自定义函数来实现。

以下是如何使用NumPy计算简单EMA的一个示例：

import numpy as np

def yma(data, span):
    weights = np.arange(1, span+1) / span  # 权重数组
    ema = np.convolve(data, weights, mode='same')  # 使用convolve计算加权卷积
    return ema[:len(data)]  # 由于填充了0，这里截取原始长度的EMA

# 假设你是从一个列表或数组得到的data
data = [price_list]  # 你的价格数据列表
span = 5  # 你想要计算EMA的周期数

ema_result = yma(np.array(data), span)

这里的`span`就是类似于窗口大小的概念，在EMA中越大的span会使过去的值对当前值的影响越大。

相关问题

tensor和numpy array的区别

Tensor和NumPy array都是用于处理数值计算的数据结构，但是它们有一些区别：

1. Tensor是PyTorch的核心数据结构，而NumPy array是Python中的一个库。因此，Tensor的计算速度比NumPy array更快。

2. Tensor可以在GPU上运行，而NumPy array只能在CPU上运行。

3. Tensor可以自动求导，而NumPy array不支持自动求导。

4. Tensor的维度可以动态改变，而NumPy array的维度是固定的。

5. Tensor支持一些特殊的操作，如卷积和池化等，而NumPy array不支持。

总之，Tensor是PyTorch中重要的数据结构，它具有更高的计算速度和更多的特殊操作，但是在一些情况下，NumPy array也是一个很好的选择。