Python NSE 代码

Python中计算NSE的代码如下：

import numpy as np

def calculate_nse(obs, sim):
    ave_obs = np.mean(obs)
    numerator = np.sum((obs - sim) ** 2)
    denominator = np.sum((obs - ave_obs) ** 2)
    nse = 1 - numerator / denominator
    return nse

相关问题

Python NSE计算

NSE是印度的证券交易所，如果你需要使用Python进行NSE的计算，你可以使用NSEpy库。NSEpy是一个Python库，提供了NSE市场数据的访问接口，使用这个库你可以获取NSE市场数据和进行一些基本的计算。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用NSEpy库来获取和计算NSE市场数据：

# 导入必要的库
from datetime import date
import nsepy

# 获取历史数据
start_date = date(2021, 1, 1)
end_date = date(2021, 6, 30)
nifty_data = nsepy.get_history(symbol='NIFTY', start=start_date, end=end_date)

# 计算移动平均线
nifty_data['SMA_50'] = nifty_data['Close'].rolling(window=50).mean()
nifty_data['SMA_200'] = nifty_data['Close'].rolling(window=200).mean()

# 输出数据
print(nifty_data.tail())

该示例代码将获取2021年1月1日至2021年6月30日期间的NIFTY历史数据，并计算了50天和200天的移动平均线。你可以根据自己的需求修改该代码，并使用NSEpy库进行更多的计算和分析。

NSE评估python代码

如果你想要让NSE（National Stock Exchange of India）对Python代码进行评估，通常这是不可能的，因为NSE是一个证券交易所，其功能主要是处理证券交易、数据提供和监管，而不是软件代码的审核。它不具备评估Python代码的能力。

然而，如果你想检查Python代码的质量、性能或是否符合某个标准规范，可以使用一些工具和平台。例如：

1. **静态代码分析工具**：如Pylint、Flake8等可以帮助检测语法错误、风格问题以及潜在的代码缺陷。
2. **代码审查**：GitHub或其他版本控制系统允许开发者互相评审代码，通过讨论和交流提高代码质量。
3. **性能测试**：如pytest-benchmark、timeit等可以测量代码运行时间，优化性能瓶颈。
4. **单元测试**：unittest、pytest等框架用于编写测试用例验证代码的功能性。

此外，有些在线平台比如CodeSignal或LeetCode可以让你提交代码解决编程题目，这些平台上会有自动化评估。