python根据日线计算均线

可以使用pandas和numpy库来计算均线。

首先，读取包含股票日线数据的csv文件，并将日期列设置为索引。

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 将日期列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)

print(df.head())

接下来，使用rolling函数计算均线，例如计算5天均线和10天均线。

import numpy as np

# 计算5天均线
df['MA5'] = np.round(df['close'].rolling(window=5).mean(), 2)

# 计算10天均线
df['MA10'] = np.round(df['close'].rolling(window=10).mean(), 2)

print(df.tail())

其中，rolling函数的window参数表示计算均线的天数，mean函数表示计算均值，np.round函数用于将结果四舍五入保留两位小数。

最后，可以将结果保存到csv文件中。

# 保存结果到csv文件
df.to_csv('ma_data.csv')

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python list 计算均线

要计算Python列表的均线，可以使用以下步骤：

1. 首先，将列表中的所有元素相加得到总和。
2. 然后，将总和除以列表的长度，得到均值。

下面是一个示例代码来计算列表的均线：

numbers = [6, 2, 13, 10]
total = sum(numbers)
average = total / len(numbers)
print("均线为:", average)

python根据cm计算准确率

计算准确率通常是在机器学习模型评估中使用的一种指标。在Python中，可以使用以下代码根据cm（混淆矩阵）来算准确率：

def accuracy(cm):
    # 计算正确分类的总数
    correct = sum([cm[i][i] for i in range(len(cm))])
    # 计算总样本数
    total = sum(sum(cm[i]) for i in range(len(cm)))
    # 计算准确率
    accuracy = correct / total
    return accuracy

其中，`cm`是一个混淆矩阵，它是一个二维数组，表示模型在不同类别上的分类结果。`cm[i][j]`表示真实类别为i的样本被预测为类别j的数量。

你可以将混淆矩阵传递给`accuracy`函数来计算准确率。例如，如果有如下混淆矩阵：

cm = [[50, 5], [10, 35]]

调用`accuracy(cm)`将返回准确率。