np.array(df['close'])

这段代码将DataFrame中'close'列的值转换为NumPy数组。假设你已经导入了NumPy和Pandas库，可以这样使用：

import numpy as np
import pandas as pd

# 假设你的数据存储在DataFrame df中
close_arr = np.array(df['close'])

这将创建一个名为`close_arr`的NumPy数组，其中包含DataFrame中'close'列的所有值。你可以使用这个数组进行各种数值计算和分析。

相关问题

Cell In[20], line 13 rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['close'])-preds_valid),2))) ^ IndentationError: unexpected indent怎么解决

这个错误是因为你的代码缩进有误，导致 Python 解释器无法正确地识别代码块。在 Python 中，代码块通常使用缩进来表示，而缩进的空格数必须是固定的，不能随意变化。一般来说，Python 的缩进为四个空格。

在这个代码中，你需要检查代码缩进是否正确，特别是第 13 行的缩进是否正确。请确保第 13 行的缩进与第 12 行的缩进相同，且为四个空格。如果你使用的是 Tab 键进行缩进，请检查是否将 Tab 键转换为了四个空格。

以下是修改后的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM

#读取数据
df = pd.read_csv('NSE-TATAGLOBAL.csv')

#设置日期为索引
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date, format='%Y-%m-%d')
df.index = df['Date']

#创建一个新的数据框，只包含日期和收盘价两列
data = df.sort_index(ascending=True, axis=0)
new_data = pd.DataFrame(index=range(0,len(df)),columns=['Date', 'Close'])
for i in range(0,len(data)):
    new_data['Date'][i] = data['Date'][i]
    new_data['Close'][i] = data['Close'][i]

#设置索引
new_data.index = new_data.Date
new_data.drop('Date', axis=1, inplace=True)

#创建训练集和验证集
dataset = new_data.values
train = dataset[0:987,:]
valid = dataset[987:,:]

#对数据进行缩放
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(dataset)

x_train, y_train = [], []
for i in range(60,len(train)):
    x_train.append(scaled_data[i-60:i,0])
    y_train.append(scaled_data[i,0])
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)

x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))

#创建和拟合LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1],1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=1, verbose=2)

#对验证集进行预测
inputs = new_data[len(new_data) - len(valid) - 60:].values
inputs = inputs.reshape(-1,1)
inputs  = scaler.transform(inputs)

X_test = []
for i in range(60,inputs.shape[0]):
    X_test.append(inputs[i-60:i,0])
X_test = np.array(X_test)

X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0],X_test.shape[1],1))
closing_price = model.predict(X_test)
closing_price = scaler.inverse_transform(closing_price)

#计算RMSE
preds_valid = []
for i in range(0, len(closing_price) - 102):
    a = closing_price[i:i+103].sum()
    b = a/103
    preds_valid.append(b)

rms = np.sqrt(np.mean(np.power((np.array(valid['Close'])-preds_valid),2)))
print(rms)

请核对你的代码缩进是否正确，并进行必要的修改。

diff,dea,macd=tl.MACD(np.array(df['close']),fastperiod=12,slowperiod=26,signalperiod=9)

这行代码是使用 TA-Lib 库中的 MACD 函数来计算给定数据集中的 Moving Average Convergence Divergence (MACD) 指标。其中，np.array(df['close']) 表示将数据集中的 close 列转化为 numpy 数组，fastperiod、slowperiod 和 signalperiod 分别表示 MACD 的快速、慢速和信号线的时间周期。函数的返回值为 diff、dea 和 macd，分别表示 MACD 指标的差离值、信号线和 MACD 指标本身。