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networkx是python的一个库,它为图的数据结构提供算法、生成器以及画图工具。近日在使用ryu进行最短路径获取,可以通过该库来简化工作量。该库采用函数方式进行调用相应的api,其参数类型通常为图对象。
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函数API的调用,按照以下步骤来创建构建图:
1.networkx的加载
在python中调用networkx通常只需要将该库导入即可
import networkx as nx
2.图对象的创建
networkx提供了四种基本图对象:Graph,DiGraph,MultiGraph,MultiDiGraph。
使用如下调用方式,可以创建以上四种图对象的空图。
G=nx.Graph()
G=nx.DiGraph()
G=nx.MultiGraph()
G=nx.MultiDiGraph()
在 networkx中,图的各个节点允许以哈希表对象来表示,而对于图中边的各个参量,则可以通过与边相关联的方式来标识,一般而言,对于权重,用weight作为keyword,而对于其他的参数,使用者可以采用任何除weight以外的keyword来命名。
3.在2中,创建的只是一副空图,为了得到一个有节点、有边的图,一般采用下面这个函数:
1
2
G.add_edge(1,2) #default edge data=1
G.add_edge(1,2) #specify edge data=0.9
add_edge()函数,该函数在调用时需要传入两个参数u和v,以及多个可选参数
u和v即图中的两个节点,如果图中不存在节点,在调用时会自动将这两个节点添加入内,同时构建两个节点之间的连接关系,可选参数通常指这条边的权重等关系参量。需要注意的是,如果图中已经存在了这条边,重新进行添加时会对这条边进行跟新操作(也就是覆盖了原有的信息)。
对于该函数,除了上述的构建方式以外,还有以下几种方式来创建边:
1
2
3
G.add_edge(*e) # single edge as tuple of two nodes
G.add_edge(1, 3, weight=7, capacity=15, length=342.7) #using many arguements to create edge
G.add_edges_from( [(1, 2)] ) # add edges from iterable container
有时候,当采用默认方式创建边以后,我们可能还会往边里面添加边的相关参数,这时候,可以采用下面的方式来更新边的信息:
1
2
3
4
5
#For non-string attribute keys, use subscript notation.
G.add_edge(1, 2)
G[1][2].update({0: 5}) #更新边的信息
G.edges[1, 2].update({0: 5}) #更新边的信息
#上述两种更新方式,择一选取即可
细心的朋友可能注意到我在写创建图的内容的时候,提到了add_edges_from()函数,该函数也是用来创建边的,该方式与add_edges()略有不同,比之add_edges()采用一个一个节点的方式进行创建,它来的更为便利。这个函数在调用时,需要一个节点元组作为参数以及多个可选参数作为边的信息。你可以这么传递:
默认创建节点之间的边:
1
G.add_edges_from([(u,v)])
也可以这么写,在创建的同时添加信息:
1
G.add_edges_from([(3, 4), (1, 4)], label='WN2898')
通过上述方式,就构建了一个3-4-1的图的连接,并给每条边打上了标签。
由此你就可以创建出自己的图模型了。
VWAP(Volume-Weighted Average Price 成交量加权平均价格)是一个非常重要的经济学量,它代表着金融资产的平均价格。某个价格的成交量越高,该价格所占的权重就越大。VMAP就是以成交量为权重计算出来的加权平均
VWAP(Volume-Weighted Average Price 成交量加权平均价格)是一个非常重要的经济学量,它代表着金融资产的”平均“价格。某个价格的成交量越高,该价格所占的权重就越大。VMAP就是以成交量为权重计算出来的加权平均值,常用于算法交易。
下面使用python来计算成交量加权平均价格:
1.将数据读入数组。
2.计算VWAP。
view plainprint?
import numpy as np
c,v=np.loadtxt('data.csv', delimiter=',', usecols=(6,7), unpack=True)
vwap = np.average(c, weights=v)
print "VMAP =", vwap
//The output is
VWAP = 350.589549353
这样我们就计算出了VWAP,我们仅仅调用了average函数,并将v作为权重参数使用,就完成了VWAP的计算。
有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解,今天小编就整理出来分享给大家。
Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组,元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹,即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。