python考夫曼源码

考夫曼编码是一种用于数据压缩的编码方法，由数据压缩领域的先驱大卫·A·考夫曼（David A. Huffman）于1952年提出。Python中的“Huffman Coding”是一种用来实现考夫曼编码的算法。

考夫曼编码的基本思想是通过建立一个具有最小平均权路径长度的最优二叉树来进行数据压缩。Python中的Huffman编码算法通过统计字符出现的频率，构建一个优先队列，每次从其中选择频率最低的两个字符节点，合并成一个新节点，并更新其频率，直到最终形成一棵完整的二叉树。

在这棵完整的二叉树中，每个字符节点都从根节点到达，路径上左边的标记为0，右边的标记为1。这样，通过查找字符节点在二叉树中的路径，即可得到该字符的Huffman编码，从而实现数据压缩。编码后的数据长度会根据不同字符出现频率的不同而有所差异，频率越高的字符编码越短，频率越低的字符编码越长。

使用Python中的Huffman Coding算法，可以对文本、图像、音频等各种数据进行压缩。该算法具有高效性和可靠性，可以大大减小数据的存储空间，并在一定程度上提高数据传输的速度。因此，Huffman编码是一种在数据压缩领域应用广泛的重要编码方法。

相关问题

考夫曼均线python代码

以下是使用Python实现考夫曼均线的代码示例：

import numpy as np

def KaufmanEfficiencyRatio(prices, period=10):
    roc = np.abs(np.diff(prices))
    m = np.zeros(period-1)
    n = len(prices)
    er = np.zeros(n)

    for i in range(period-1, n):
        m = 0.0
        for j in range(period):
            m += roc[i-j]
        er[i] = m / np.sum(np.abs(prices[i-period+1:i+1]))
    return er

def KaufmanAdaptiveMovingAverage(prices, period=10, fast=2, slow=30):
    er = KaufmanEfficiencyRatio(prices, period)
    sc = (er*(2.0/(fast+1)-2.0/(slow+1))+2.0/(slow+1))**2.0
    kama = np.zeros_like(prices)
    n = len(prices)
    first = True

    for i in range(n):
        if er[i] != 0:
            if first:
                kama[i] = prices[i]
                first = False
            else:
                kama[i] = kama[i-1] + sc[i]*(prices[i]-kama[i-1])
        else:
            kama[i] = kama[i-1]
    return kama

这段代码定义了两个函数：`KaufmanEfficiencyRatio` 和 `KaufmanAdaptiveMovingAverage`。前者计算考夫曼效率比率（KER），后者使用 KER 计算考夫曼自适应移动平均线（KAMA）。

使用示例：

import yfinance as yf

symbol = "AAPL"
data = yf.download(symbol, start="2020-01-01", end="2021-12-31")

prices = data["Adj Close"].values
kama = KaufmanAdaptiveMovingAverage(prices)

# 可以将 KAMA 和原始价格绘制在同一张图上进行比较
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(prices)
plt.plot(kama)
plt.legend(["Prices", "KAMA"])
plt.show()

自适应均线系统 python_Python熊猫考夫曼自适应移动平均值（KAMA）---熊猫或Cython中的递归计算...

KAMA是一种自适应移动平均值，它的计算方法是将价格数据的波动性考虑在内，以尽可能减小噪声对移动平均线的影响。下面是一个Python实现KAMA的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

def kama(data, n=10, pow1=2, pow2=30):
    '''Kaufman's Adaptive Moving Average (KAMA)
       data - pandas DataFrame
       n - number of periods for efficiency ratio
       pow1 - number of periods for fast EMA
       pow2 - number of periods for slow EMA'''
    
    abs_diff = abs(data - data.shift(1))
    er = abs_diff / pd.stats.moments.rolling_sum(abs_diff, n)
    sc = ((er*(2.0/(pow1+1)-2.0/(pow2+1.0))+2/(pow2+1.0))**2.0).values
    
    kama = np.zeros(sc.size)
    N = len(kama)
    first_value = True
    
    for i in range(N):
        if np.isnan(sc[i]):
            kama[i] = np.nan
        else:
            if first_value:
                kama[i] = data[i]
                first_value = False
            else:
                kama[i] = kama[i-1] + sc[i] * (data[i] - kama[i-1])
                
    return kama

上述代码使用了Pandas和Numpy库，其中的er表示效率比率，sc为平滑常数，kama为自适应移动平均值。该函数使用递归计算，以加快计算速度。

你也可以使用Cython来加速计算。下面是一个Cython版本的kama计算代码：

cimport numpy as np
import numpy as np

def kama(np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] data, int n=10, int pow1=2, int pow2=30):
    cdef np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] abs_diff, er, sc, kama
    cdef int N, i
    cdef bint first_value
    
    abs_diff = np.abs(data - np.roll(data, 1))
    er = abs_diff / pd.stats.moments.rolling_sum(abs_diff, n)
    sc = ((er*(2.0/(pow1+1)-2.0/(pow2+1.0))+2/(pow2+1.0))**2.0).values
    
    kama = np.zeros(sc.size)
    N = len(kama)
    first_value = True
    
    for i in range(N):
        if np.isnan(sc[i]):
            kama[i] = np.nan
        else:
            if first_value:
                kama[i] = data[i]
                first_value = False
            else:
                kama[i] = kama[i-1] + sc[i] * (data[i] - kama[i-1])
                
    return kama

使用Cython可以使得计算速度更快，但需要使用Cython的命令来编译这段代码，以便生成优化的机器码。