我试图用从金融市场中提取的数据进行线性回归来预测未来的股票价格,但在转换数据的形状后,我很难使用线性回归。# y will be a column in a dataframe 另一个函数是将股票价格从Yfinance2022-07-13',end='2022-09-16')['Adj Close'])
Asset = normali
数据格式化为python numpy数组。,但在实践中,考虑到输入数据的长度为一百万个元素(但不是精确的舍入数),并且输出应该获取大约10k个元素的块的统计信息。mean_out = [numpy.mean(data_array[bl*i:bl*(i+1)-1]) for i in range(0, len(data_array) // bl)] 除此之外,当输入数据长度不能被块长度整除时从3 *