Z-Score标准化的目的是将数据调整到均值为0、标准差为1的范围。计算公式如下:z = (x - μ) / σ其中,x是原始数据,μ是数据的均值,σ是数据的标准差。在Python中,我们可以使用NumPy库中的函数来计算均值和标准差,然后使用公式进行计算。以下是一个示例代码: import numpy as np def z_score_stand
Z score标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Z score分值进行比较。 Z值的量代表着实测值和总体平均值之间的距离,是以标准差为单位计算。 大于平均数的实测值会得到一个正数的Z值,小于平均数的实测值会得到一个负数的Z值。 使用python脚本计算zscore值 使用pandas模块计算...
为了实现Z-score归一化,我们需要导入numpy库,因为它提供了方便的数据处理功能。 python import numpy as np 准备需要进行Z-score归一化的数据: 我们需要一个数据集来进行归一化处理。这里我们以一个简单的二维数组为例。 python data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) 计算数据的均值和标准差...
一、环境准备开通PTrade权限联系券商开通PTrade量化交易权限(需满足资金/经验要求)获取API文档、模拟交易账号和实盘权限配置开发环境安装Python环境(PTrade支持Python 3.6+)安装依赖库:numpy, pandas, tensorflow/pytorch(深度学习框架)二、数据准备获取历史数据通过PTrade API获取:from ptrade.data import get_history data ...