logRet_5 = np.log(np.array(close[5:])) - np.log(np.array(close[:-5]))什么意思

时间: 2023-03-25 15:03:21 浏览: 120
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NP-hard.rar_NP_np hard_site:www.pudn.com

这个代码的意思是计算股票收盘价的对数收益率。np.array(close[5:])表示从第5天开始到最后一天的收盘价，np.array(close[:-5])表示从第一天到倒数第6天的收盘价。通过对数函数np.log()计算两者的对数，再相减得到对数收益率。
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import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() if __name__ == '__main__': evaluate_one_image()改为多线程运算

image_array = np.array(image) # 在每个线程中调用 evaluate_one_image() tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord....

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': ...

from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = Image.open("work/Lena_RGB.jpg") plt.imshow(img) plt.show() plt.close() img_gray = img.convert('L') # 转换为灰度图像 img_arr = np.array(img_gray) h, w = img_arr.shape gray_levels = np.arange(256) freq = np.zeros(256) for i in range(h): for j in range(w): freq[img_arr[i, j]] += 1 prob = freq / (h * w) self_info = -np.log2(prob) entropy = np.sum(prob * self_info) fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) axs[0, 0].imshow(img_gray, cmap='gray') axs[0, 0].set_title('Gray Image') axs[0, 1].bar(gray_levels, freq) axs[0, 1].set_title('Gray Level Frequency') axs[1, 0].bar(gray_levels, self_info) axs[1, 0].set_title('Self Information') axs[1, 1].text(0.5, 0.5, f'Entropy: {entropy:.2f}', fontsize=20, ha='center') axs[1, 1].axis('off') plt.show() 修改整个代码并修改信息熵代码 使其可以正常输出

img_arr = np.array(img_gray) h, w = img_arr.shape gray_levels = np.arange(256) freq = np.zeros(256) for i in range(h): for j in range(w): freq[img_arr[i, j]] += 1 prob = freq / (h * w) ...

pycharm将import scipy.fftpack as fp from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray, gray2rgb import matplotlib.pyplot as plt from skimage.draw import rectangle_perimeter import numpy as np import cv2 import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa: F401 unused import from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable from skimage.metrics import peak_signal_noise_ratio, structural_similarity from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter from scipy.fftpack import dct, idct import cv2 as cv def dct2(a): return dct(dct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') def idct2(a): return idct(idct(a, axis=0, norm='ortho'), axis=1, norm='ortho') im = rgb2gray(imread('2.jpg')) imF = dct2(im) im1 = idct2(imF) print(np.allclose(im, im1))优化一下，能控制压缩率

cr = im.size / (im1.size * np.ceil(np.log2(Q))) # 计算PSNR和SSIM psnr = peak_signal_noise_ratio(im, im1) ssim = structural_similarity(im, im1, multichannel=False) # 输出结果 print('压缩比率: {:.2f}'....
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C = 20 * np.log10(ratio) else: print("No suitable contour found for the red line") print(f"C value: {C}") 注意：上述代码依赖于特定的颜色阈值和边缘检测参数，实际应用中可能需要根据图片内容微调。...
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