# 获取股票数据 df = ts.get_k_data('600519', start='2001-01-01', end='2015-12-31') # 将收盘价转换为numpy数组 close_price = np.array(df['close']) # 进行小波变换 coeffs = pywt.wavedec(close_price, 'db4', level=4) coeffs[1:] = (pywt.threshold(i, value=100, mode='soft') for i in coeffs[1:]) reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, 'db4') # 绘制原始收盘价和去噪后的收盘价 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(close_price, label='Original') plt.plot(reconstructed_signal, label='Denoised') plt.legend() plt.show() 逐行解释这段代码是什么意思

这段代码的作用是对股票数据进行小波变换去噪并绘制原始收盘价和去噪后的收盘价。

具体解释如下：

1. 获取股票数据

df = ts.get_k_data('600519', start='2001-01-01', end='2015-12-31')

这行代码使用tushare库获取股票代码为'600519'的数据，时间范围从2001-01-01到2015-12-31。

2. 将收盘价转换为numpy数组

close_price = np.array(df['close'])

这行代码将获取到的股票数据中的收盘价列转换为numpy数组，以便后续的处理。

3. 进行小波变换

coeffs = pywt.wavedec(close_price, 'db4', level=4)

这行代码使用pywt库对收盘价进行小波变换，使用的小波基为'db4'，分解的层数为4。返回结果是一个包含各层系数和低频部分的元组。

4. 进行阈值处理

coeffs[1:] = (pywt.threshold(i, value=100, mode='soft') for i in coeffs[1:])

这行代码对小波变换的系数进行阈值处理，使用的阈值为100，处理方式为软阈值。这一步的作用是去除噪声。

5. 进行小波重构

reconstructed_signal = pywt.waverec(coeffs, 'db4')

这行代码使用pywt库对处理后的系数进行小波重构，得到去噪后的收盘价序列。

6. 绘制原始收盘价和去噪后的收盘价

plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(close_price, label='Original')
plt.plot(reconstructed_signal, label='Denoised')
plt.legend()
plt.show()

这段代码使用matplotlib库绘制原始收盘价和去噪后的收盘价的折线图，并将其显示出来。