Python NSE 代码
时间: 2023-11-19 19:49:56 浏览: 53
Python中计算NSE的代码如下:
```python
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:
```python
# 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。
python计算纳什系数nse公式
纳什系数(NSE)是一种用于评估水文模型模拟结果与观测结果的一致性的指标。它可以通过计算模拟流量与观测流量之间的均方根误差(RMSE)和观测流量方差(Var)之比来得到。公式如下:
NSE = 1 - (RMSE² / Var)
其中,RMSE的计算公式如下:
RMSE = sqrt(sum((sim - obs)²) / n)
其中,sim是模拟流量序列,obs是观测流量序列,n是观测流量序列的长度。
Python可以通过numpy库和pandas库来计算NSE的公式。首先,可以使用pandas读取观测流量和模拟流量数据,将它们转换成pandas的dataframe或series对象。然后,使用numpy库可以轻松地计算RMSE和Var。最后,将它们代入NSE公式即可得到结果。
例如,下面是Python代码实现计算NSE的公式:
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取观测流量和模拟流量数据
df_obs = pd.read_csv('obs.csv')
df_sim = pd.read_csv('sim.csv')
# 将数据转换成numpy数组
obs = df_obs['flow'].to_numpy()
sim = df_sim['flow'].to_numpy()
# 计算RMSE和Var
rmse = np.sqrt(np.sum((sim - obs) ** 2) / len(obs))
var = np.var(obs)
# 计算NSE
nse = 1 - (rmse ** 2 / var)
print("NSE值为:", nse)
以上就是Python计算纳什系数NSE公式的简单介绍,读者可以根据自己的数据和需求进行应用和拓展。