numpy.polyval

numpy.polyval()函数用于计算多项式在给定x值处的值，参数1为多项式系数，参数2为给定的x值或向量，返回值为多项式在x处的值。例如，在范例中，使用reg = np.polyfit(xu, yu, 5)计算出的多项式系数reg，使用ry = np.polyval(reg, xu)计算出在xu处的多项式值，最后将这些值绘制成拟合曲线。

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解释代码poly = numpy.polyfit(date_data, price_data, 4) # 拟合多项式 der = numpy.polyder(poly) val = numpy.polyval(poly, date_data) plt.plot(date_data, price_data, lw=1) plt.plot(date_data, val, lw=2) if forcast_price > numpy.polyval(der, date_data[-1]) * 30 + price_data[-1] > 0.7 * forcast_price: forcast_price = numpy.polyval(der, date_data[-1]) * 30 + price_data[-1] forcast_price = int(forcast_price) dict = {'now_price': now_price, 'lowest_price': lowest_price, 'forcast_price': forcast_price, 'result': result_beforedump}

这段代码是使用numpy库中的polyfit函数对处理后的数据集进行多项式拟合，并计算出拟合多项式的导函数和该多项式在数据集上的取值。然后，它使用Matplotlib库绘制原始数据和拟合多项式的曲线。接下来，它根据拟合多项式的导函数预测未来价格，并将其与一个预测价格进行比较，以便确定预测是否可靠。最后，它将结果以字典的形式保存，其中包括当前价格、历史最低价格、预测价格和处理后的数据集。

解释代码： if forcast_price > numpy.polyval(der,date_data[-1])*30+price_data[-1] > 0.7*forcast_price: forcast_price = numpy.polyval(der,date_data[-1])*30+price_data[-1] forcast_price = int(forcast_price) #返回json格式数据 dict = {'now_price': now_price, 'lowest_price': lowest_price, 'forcast_price': forcast_price, 'result': result_beforedump} result_js = json.dumps(dict) return result_js def _Getdetail(url): return 2 if __name__ == '__main__': url = input("请输入历史价格页面URL："); print(_Showhistory(url))

这段代码包含两个函数，一个是 `_Showhistory(url)`，另一个是 `_Getdetail(url)`。

`_Getdetail(url)` 函数是一个简单的函数，只是返回数字 2，用于测试代码。

`_Showhistory(url)` 函数的功能是获取给定 URL 的历史价格数据，进行一些处理并返回一个 JSON 格式的结果。具体而言，它首先使用 BeautifulSoup 库从给定 URL 中获取 HTML 页面内容，然后使用正则表达式从页面中提取出价格数据和日期数据。接着使用 Numpy 库的 polyfit 函数拟合一个一次多项式，得到对价格数据的拟合函数。然后，它使用拟合函数计算预测价格，并进行一些筛选，最终将结果打包成一个字典，转换为 JSON 格式并返回。

具体而言，代码中的 `if` 语句首先计算出预测价格 `forcast_price`，然后将其与一个区间进行比较，这个区间的上界为 `numpy.polyval(der,date_data[-1])*30+price_data[-1]`，下界为 `0.7*forcast_price`。如果 `forcast_price` 在这个区间内，则将其作为最终的预测价格，否则保留原来的预测价格。最后，将预测价格、当前价格、历史最低价格和其他一些信息打包成一个字典，转换为 JSON 格式并返回。