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d = np.cumsum(hist)

时间: 2024-05-28 14:11:23 浏览: 93
这一行代码的作用是计算一个累积直方图。假设hist是一个一维数组，表示某个数据集的直方图，其中hist[i]表示数据集中落在第i个区间内的数据点的个数。那么，np.cumsum(hist)将返回一个与hist长度相同的一维数组d，其中d[i]表示数据集中落在前i个区间内的数据点的个数的累积和。换句话说，d就是hist的累积分布函数。
相关问题

d = np.cumsum(hist)/float(dark_channel.size)

这行代码是计算暗通道直方图的累积分布函数（CDF）。 具体来说，`hist` 是暗通道直方图，`np.cumsum(hist)` 是对其进行累积求和，得到的是每个灰度级别下的像素点数的累积值。然后，除以暗通道图像的像素总数 `dark_channel.size`，即可得到每个灰度级别下的像素点数的比例。 这个比例表示了该灰度级别下的像素点数在整幅图像中所占的比例，也可以理解为该灰度级别下像素点的累积分布函数值。

cs=np.cumsum(hist)是什么意思

`cs` 是一个一维数组，包含了 `hist` 数组中所有元素的累加和。也就是说，`cs[i]` 的值表示 `hist[0]` 到 `hist[i]` 的元素之和。 这个操作在数据分析和图像处理中比较常用，可以用来计算累计分布函数（cumulative distribution function，CDF）或者计算直方图的累计值。
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使用python绘制cdf的多种实现方法

cumulative_hist = np.cumsum(hist * np.diff(bin_edges)) # 绘制CDF plt.plot(bin_edges[:-1], cumulative_hist) plt.title('CDF using numpy.histogram') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Cumulative ...
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图像直方图均衡的原理及python示例代码

cdf = hist.cumsum() cdf_m = np.ma.masked_equal(cdf, 0) cdf_m = (cdf_m - cdf_m.min()) * 255 / (cdf_m.max() - cdf_m.min()) cdf = np.ma.filled(cdf_m, 0).astype('uint8') img_eq = cdf[img] return img...
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python直方图均衡化在VS2013+openCV平台运行

cdf = hist.cumsum() cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max() # 创建查找表（LUT，Lookup Table） lut = np.interp(image.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized).reshape(image.shape) # 应用查找表进行...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取原图和目标图（灰度模式） src_img = cv2.imread(r'F:\tupian\star.jpg', 0) ref_img = cv2.imread(r'F:\tupian\star2.jpeg', 0) # 计算直方图 src_hist = cv2.calcHist([src_img], [0], None, [256], [0,256]) ref_hist = cv2.calcHist([ref_img], [0], None, [256], [0,256]) # 归一化处理 src_hist = src_hist / src_img.size ref_hist = ref_hist / ref_img.size # 原图CDF src_cdf = np.cumsum(src_hist) # 目标图CDF ref_cdf = np.cumsum(ref_hist) # 创建映射表 mapping = np.zeros(256, dtype=np.uint8) for i in range(256): diff = np.abs(ref_cdf - src_cdf[i]) mapping[i] = np.argmin(diff) # 找到最接近的CDF值 # 执行像素值映射 matched_img = cv2.LUT(src_img, mapping) # 显示结果对比 plt.figure(figsize=(15,10)) plt.subplot(231), plt.imshow(src_img, cmap='gray'), plt.title('原图') plt.subplot(232), plt.imshow(ref_img, cmap='gray'), plt.title('目标图') plt.subplot(233), plt.imshow(matched_img, cmap='gray'), plt.title('匹配结果') plt.subplot(234), plt.hist(src_img.ravel(), bins=256,range=(0,256)), plt.title('原图直方图') plt.subplot(235), plt.hist(ref_img.ravel(), bins=256, range=(0,256)), plt.title('目标直方图') plt.subplot(236), plt.hist(matched_img.ravel(),bins= 256,range=(0,256)), plt.title('匹配后直方图') plt.show() 出现D:\aa\.venv\Lib\site-packages\IPython\core\pylabtools.py:170: UserWarning: Glyph 21407 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-539F}) missing from font(s) DejaVu Sans. fig.canvas.print_figure(bytes_io, **kw) 报错 请修改一下

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 新增字体设置代码-------------------------------- plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = ...

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取原图和目标图（灰度模式） src_img = cv2.imread('source.jpg', 0) ref_img = cv2.imread('reference.jpg', 0）# 计算直方图 src_hist = cv2.calcHist([src_img], [0], None, [256], [0,256]) ref_hist = cv2.calcHist([ref_img], [0], None, [256], [0,256]) # 归一化处理 src_hist = src_hist / src_img.size ref_hist = ref_hist / ref_img.size # 原图CDF src_cdf = np.cumsum(src_hist) # 目标图CDF ref_cdf = np.cumsum(ref_hist) # 创建映射表 mapping = np.zeros(256, dtype=np.uint8) for i in range(256): diff = np.abs(ref_cdf - src_cdf[i]) mapping[i] = np.argmin(diff) # 找到最接近的CDF值 # 执行像素值映射 matched_img = cv2.LUT(src_img, mapping) # 显示结果对比 plt.figure(figsize=(15,10)) plt.subplot(231), plt.imshow(src_img, cmap='gray'), plt.title('原图') plt.subplot(232), plt.imshow(ref_img, cmap='gray'), plt.title('目标图') plt.subplot(233), plt.imshow(matched_img, cmap='gray'), plt.title('匹配结果') plt.subplot(234), plt.hist(src_img.ravel(), 256, [0,256]), plt.title('原图直方图') plt.subplot(235), plt.hist(ref_img.ravel(), 256, [0,256]), plt.title('目标直方图') plt.subplot(236), plt.hist(matched_img.ravel(), 256, [0,256]), plt.title('匹配后直方图') plt.show() 为什么不是讲直方图均衡化而是要计算直方图

- 获得概率分布：$P_{src}(i) = \frac{\text{src_hist}[i]}{\text{src_img.size}}$ - 为计算累积分布函数（CDF）做准备：$CDF(k) = \sum_{i=0}^{k} P(i)$ 2. **CDF匹配映射** python for i in range(256):...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读入灰度图像并显示 img = plt.imread('image.jpg') plt.imshow(img, cmap='gray') plt.show() # 统计直方图并用柱状图显示 hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins[:-1], hist, width=1) plt.show() # 均衡化图像并显示 cdf = hist.cumsum() cdf_normalized = cdf / cdf.max() img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized) img_equalized = img_equalized.reshape(img.shape) plt.imshow(img_equalized, cmap='gray') plt.show() # 统计均衡化后的直方图并用柱状图显示 hist_equalized, bins_equalized = np.histogram(img_equalized.flatten(), 256, [0, 256]) plt.bar(bins_equalized[:-1], hist_equalized, width=1) plt.show()实验中的关键点、难点、实验参数对于结果的影响

实验中的关键点是理解直方图均衡化的原理和算法，并掌握 Python 中相关的库函数和操作方法。 难点在于如何理解和实现直方图均衡化的算法，以及如何通过 Python 代码实现直方图统计和可视化。 ...

get image size size = image.shape[0] * image.shape[1] # calculate probability of each level prob = hist / size # calculate cumulative probability cumprob = np.cumsum(prob)含义

这段代码是用来获取图像的尺寸的。其中 image.shape 是一个包含图像的高、宽和通道数的元组。shape[0] 表示图像的高，shape[1] 表示图像的宽。最后，通过将 shape[0] 乘以 shape[1] 得到图像的总像素数，并将结果...

优化一下这些代码import cv2import numpy as np# 读入图片img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 计算直方图hist, bins = np.histogram(img.flatten(), 256, [0, 256])# 计算累积分布函数cdf = hist.cumsum()cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max()# 均衡化处理img_equalized = np.interp(img.flatten(), bins[:-1], cdf_normalized).reshape(img.shape)# 显示原图和均衡化后的图cv2.imshow('Original Image', img)cv2.imshow('Equalized Image', img_equalized)cv2.waitKey(0)

cdf = hist.cumsum() cdf_normalized = cdf * hist.max() / cdf.max() # 均衡化处理 img_equalized = cv2.equalizeHist(img) # 显示原图和均衡化后的图 cv2.imshow('Original Image', img) cv2.imshow('Equalized ...

#统计直方图 def histogram(image): (row, col)= image.shape hist =[0]*256 for i in range(row) for j in range(col): hist[image[i,j]] += 1 hist=hist/np.sum(hist) return hist用plt画出图片a的灰度直方图

cdf = np.cumsum(hist) # 生成均衡化映射 equalized = np.round(255 * cdf).astype(np.uint8) # 应用映射 enhanced = equalized[a] --- [ 输出图示：将显示精确对齐每个灰度级的概率分布直方图，带有红色...

如何解决 File "D:\GMS\3D-UIR\train.py", line 339, in training_report tb_writer.add_histogram("scene/opacity_histogram"，scene .gaussians.get_opacity,iteration) File "D:\software\anaconda\envs\torch1.13.1\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 485, in add_histogram histogram(tag,values, bins, max_bins=max_bins)，global_step, walltime File "D:\software\anaconda\envs\torch1.13.1\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\summary.py", line 358, in histogram hist = make_histogram(valves.astype(float)，bins, max_bins) File "D:\software\anaconda\envs\torch1.13.1\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\summary.py", line 386, in make_histogram cum_counts = np.cumsum(np.greater(counts,0，dtype=np.int32)) TypeError: No loop matching the specified signature and casting was found for ufunc greater

cum_counts = np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)) 这里，np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)试图将比较结果转换为np.int32类型，但可能由于counts数组的数据类型与0（整数）不匹配，...

import tifffile import numpy as np from skimage import exposure, util from skimage import restoration # 新增关键导入 from skimage import filters # 新增关键导入 import matplotlib.pyplot as plt # 原处理代码保持不变... # 读取高位深图像(示例为16位) img = tifffile.imread('G:/异物检测需求描述/yw/边角撞伤/NG-0_04QCB36557400JEAN0000059_20241120-152222687_4.tif').astype(np.float32) max_val = np.finfo(img.dtype).max # 自动获取最大像素值 # 动态范围分析 hist, bins = exposure.histogram(img) dark_threshold = bins[np.where(np.cumsum(hist) > 0.01*hist.sum())[0][0]] # 自动确定暗区阈值 # 多尺度细节增强 def multiscale_enhance(img): layers = [] for sigma in [1, 2, 4, 8]: blurred = filters.gaussian(img, sigma) layers.append(img - blurred) return img + sum(layers[i]*(1.2**i) for i in range(len(layers))) # 物理模型校正 enhanced = exposure.adjust_log(img, gain=0.8, inv=True) # 反转对数压缩 # 量子噪声抑制 denoised = restoration.denoise_tv_chambolle(enhanced, weight=0.2) # 自适应暗区增强 mask = denoised < dark_threshold enhanced_dark = exposure.rescale_intensity(denoised[mask], in_range=(0, dark_threshold), out_range=(0, max_val)) denoised[mask] = enhanced_dark * 1.2 # 增强系数 # 高动态范围融合 hdr_img = exposure.equalize_adapthist(util.img_as_float(denoised), clip_limit=0.03, kernel_size=64) plt.figure(1) plt.title("Enhanced Image") plt.imshow(hdr_img*max_val, cmap='gray') plt.axis('off') 其中的enhance矩阵全部变成inf

dark_threshold = bins[np.where(np.cumsum(hist) > 0.01*hist.sum())[0][0]] # 多尺度增强使用归一化后的图像 def multiscale_enhance(img): # ... 同样处理归一化后的图像 enhanced = exposure.adjust_log(img_...

types = df['type'].unique() labels = types.tolist() fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = plt.subplot(111) b_num = np.arange(0, 10.5, 0.5) for t in types: ax.hist(df.loc[df['type'] == t, 'rating'], bins=b_num, rwidth=0.9, alpha=0.6, label=t, ) ax.legend() ax.set_xlabel('rating') ax.set_ylabel(r'Count(rating)') plt.show()重叠绘制直方图，输出效果达到每个间距的值是累加后的值

== t, 'rating'], bins=b_num)用于统计各个type的直方图数据，hist_data.append(hist)将直方图数据进行累加，hist_data = np.vstack(hist_data)将数据转换为二维数组，hist_data = np.cumsum(hist_data, axis...

Qt: Session management error: None of the authentication protocols specified are supported Traceback (most recent call last): File "/home/geng/yolov5daodan/YOLOv5_DOTA_OBB-master/YOLOv5_DOTA_OBB-master/train.py", line 751, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "/home/geng/yolov5daodan/YOLOv5_DOTA_OBB-master/YOLOv5_DOTA_OBB-master/train.py", line 323, in train tb_writer.add_histogram('classes', c, 0) File "/home/geng/anaconda3/envs/yolov11/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/tensorboard/writer.py", line 484, in add_histogram histogram(tag, values, bins, max_bins=max_bins), global_step, walltime File "/home/geng/anaconda3/envs/yolov11/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/tensorboard/summary.py", line 352, in histogram hist = make_histogram(values.astype(float), bins, max_bins) File "/home/geng/anaconda3/envs/yolov11/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/tensorboard/summary.py", line 380, in make_histogram cum_counts = np.cumsum(np.greater(counts, 0, dtype=np.int32)) TypeError: No loop matching the specified signature and casting was found for ufunc greater

mask = np.greater(a.astype(np.float32), b.astype(np.float32), dtype=np.float32) > 注意：若无法定位代码，直接降级NumPy更快捷。 --- #### 3. **验证PyTorch与NumPy版本匹配** - **兼容性检查**：...

图像背景区域识别与模板生成方案 我将通过以下步骤解决您的问题： 1. 识别背景最干净的区域 背景干净区域的特征：纹理简单、颜色均匀、边缘少。实现方法： Python import cv2 import numpy as np def find_clean_background(img): # 转换为HSV颜色空间 hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) v_channel = hsv[:,:,2] # 边缘检测 edges = cv2.Canny(img, 100, 200) # 纹理分析 sobelx = cv2.Sobel(v_channel, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5) sobely = cv2.Sobel(v_channel, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5) texture = np.sqrt(sobelx**2 + sobely**2) # 创建综合评分图 score_map = 255 - edges - texture/2 return score_map 原理说明： 边缘检测识别清晰边界（非背景特征）2 Sobel算子量化纹理复杂度 低边缘/纹理区域得分越高，代表背景越干净 2. 裁剪高评分区域 Python def crop_clean_regions(img, score_map, patch_size=100, num_patches=5): # 寻找最高分区域 locations = [] for _ in range(num_patches): min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(score_map) x,y = max_loc locations.append((x, y)) # 屏蔽已选区域 cv2.rectangle(score_map, (x-50, y-50), (x+50, y+50), 0, -1) # 裁剪区域 patches = [img[y:y+patch_size, x:x+patch_size] for (x,y) in locations] return patches 3. 拼接背景模板 Python def stitch_background(patches, output_size=(800,600)): # 创建空白画布 canvas = np.zeros((output_size[1], output_size[0], 3), dtype=np.uint8) # 网格布局 rows = 2 cols = 3 patch_h, patch_w = patches[0].shape[:2] for i, patch in enumerate(patches[:rows*cols]): row = i // cols col = i % cols y = row * patch_h x = col * patch_w # 无缝拼接（泊松融合） mask = 255 * np.ones(patch.shape, dtype=patch.dtype) canvas = cv2.seamlessClone(patch, canvas, mask, (x+patch_w//2, y+patch_h//2), cv2.NORMAL_CLONE) return canvas 4. 色彩还原技术 Python def match_background_color(original, generated_template): # 计算原图色彩分布 orig_hist = cv2.calcHist([original], [0,1,2], None, [8,8,8], [0,256,0,256,0,256]) cv2.normalize(orig_hist, orig_hist) # 直方图匹配 matched = generated_template.copy() for i in range(3): hist = cv2.calcHist([generated_template], [i], None, [256], [0,256]) cdf = hist.cumsum() cdf = 255 * cdf / cdf[-1] # 应用映射 matched[:,:,i] = np.interp(matched[:,:,i].flatten(), np.arange(256), cdf).reshape(matched.shape[:2]) return matched 关键技术： 直方图均衡化保持视觉一致性3 颜色空间转换确保自然过渡 泊松融合消除拼接痕迹 完整工作流程 输入原始图像 img = cv2.imread("input.jpg") 生成评分图 score_map = find_clean_background(img) 裁剪干净区域 patches = crop_clean_regions(img, score_map) 拼接模板 template = stitch_background(patches) 色彩还原 final_template = match_background_color(img, template) 输出结果 cv2.imwrite("background_template.jpg", final_template) 应用示例 假设原始图像包含分散的简单背景区域（如纯色墙面、天空等），系统将： 自动识别右上角天空区域（评分95） 选择左下角纯色地面区域（评分88） 拼接生成无缝背景模板 匹配原图整体色调（如黄昏暖色调） 注意：对于复杂图像，建议增加采样区域数量（num_patches参数）并使用更大尺寸的采样块（patch_size）以获得更自然的拼接效果1。帮我看下我这段代码的问题，目前总体来说效果还可以，但是还是有些除背景色之外的色彩，可能是拼接的问题，也可能是其他的问题，import cv2 import numpy as np from tqdm import tqdm def find_clean_background_regions(img, min_fill_rate=0.9, patch_size=100): """ 识别图像中背景最干净的区域（填充度>90%） 参数: img: 输入图像 (BGR格式) min_fill_rate: 最小填充率阈值 (默认0.9) patch_size: 区域大小 (默认100x100像素) 返回: clean_patches: 干净背景区域列表 locations: 区域位置坐标列表 """ # 转换为灰度图 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 边缘检测 edges = cv2.Canny(gray, 50, 150) # 计算填充率图 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) dilated_edges = cv2.dilate(edges, kernel, iterations=1) fill_rate_map = 1 - (dilated_edges.astype(float) / 255) # 滑动窗口检测高填充率区域 clean_patches = [] locations = [] height, width = gray.shape # 使用tqdm显示进度条 for y in tqdm(range(0, height - patch_size, patch_size // 2), desc="扫描图像"): for x in range(0, width - patch_size, patch_size // 2): # 提取当前窗口 patch = fill_rate_map[y:y + patch_size, x:x + patch_size] # 计算平均填充率 avg_fill_rate = np.mean(patch) # 检查填充率是否达标 if avg_fill_rate > min_fill_rate: # 保存背景区域和位置 clean_patches.append(img[y:y + patch_size, x:x + patch_size]) locations.append((x, y)) return clean_patches, locations def stitch_background_template(patches, output_size=(1200, 800)): """ 拼接背景区域生成大尺寸模板 参数: patches: 背景区域列表 output_size: 输出模板尺寸 (宽, 高) 返回: template: 拼接后的背景模板 """ # 创建空白画布 template = np.zeros((output_size[1], output_size[0], 3), dtype=np.uint8) # 计算网格布局 cols = int(np.ceil(np.sqrt(len(patches)))) rows = int(np.ceil(len(patches) / cols)) # 计算每个区块尺寸 patch_h, patch_w = patches[0].shape[:2] canvas_h, canvas_w = output_size[1], output_size[0] grid_h = min(patch_h, canvas_h // rows) grid_w = min(patch_w, canvas_w // cols) # 调整所有区块到相同尺寸 resized_patches = [cv2.resize(p, (grid_w, grid_h)) for p in patches] # 网格布局拼接 for i, patch in enumerate(resized_patches): row = i // cols col = i % cols y = row * grid_h x = col * grid_w # 确保不超出画布边界 if y + grid_h <= canvas_h and x + grid_w <= canvas_w: # 泊松融合实现无缝拼接 mask = 255 * np.ones(patch.shape, dtype=patch.dtype) center = (x + grid_w // 2, y + grid_h // 2) template = cv2.seamlessClone(patch, template, mask, center, cv2.MONOCHROME_TRANSFER) return template def match_background_color(original_img, template, locations): """ 匹配背景模板色彩到原始图像 参数: original_img: 原始图像 template: 背景模板 locations: 原始背景区域位置 返回: color_matched_template: 色彩匹配后的模板 """ # 提取原始背景区域颜色特征 original_colors = [] for (x, y) in locations: patch = original_img[y:y + 100, x:x + 100] avg_color = np.mean(patch, axis=(0, 1)) original_colors.append(avg_color) # 计算原始背景平均颜色 avg_original_color = np.mean(original_colors, axis=0) # 计算模板平均颜色 avg_template_color = np.mean(template, axis=(0, 1)) # 计算颜色偏移量 color_shift = avg_original_color - avg_template_color # 应用颜色校正 color_matched_template = template.astype(np.float32) color_matched_template += color_shift color_matched_template = np.clip(color_matched_template, 0, 255).astype(np.uint8) return color_matched_template def main(input_path, output_path): """ 主函数：处理图像并生成背景模板 参数: input_path: 输入图像路径 output_path: 输出模板保存路径 """ # 读取图像 img = cv2.imread(input_path) if img is None: print(f"错误：无法读取图像 {input_path}") return print("步骤1: 识别背景区域...") patches, locations = find_clean_background_regions(img) if not patches: print("警告：未找到足够干净的背景区域") return print(f"找到 {len(patches)} 个背景区域") print("步骤2: 拼接背景模板...") template = stitch_background_template(patches) print("步骤3: 色彩匹配...") final_template = match_background_color(img, template, locations) # 保存结果 cv2.imwrite(output_path, final_template) print(f"背景模板已保存至: {output_path}") if __name__ == "__main__": # 使用示例 input_image = "zdk.jpg" # 替换为实际图像路径 output_template = "background_template.jpg" main(input_image, output_template)

template = np.zeros((output_size[1], output_size[0], 3), dtype=np.float32) weight_map = np.zeros((output_size[1], output_size[0]), dtype=np.float32) # 计算网格布局 cols = int(np.ceil(np.sqrt(len...

帮我把出去排名前20的股票改成输出排名前50的股票：# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jul 20 16:28:49 2025 @author: srx20 """ # -*- coding: utf-8 -*- """ 股票上涨概率预测程序 - 输出前20名股票 """ import os import pandas as pd import numpy as np import joblib import talib as ta from tqdm import tqdm import logging import datetime # 设置日志记录 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler('stock_prediction_inference.log'), logging.StreamHandler() ] ) logger = logging.getLogger(__name__) # ========== 配置类 ========== class PredictionConfig: def __init__(self): # 数据路径 self.SH_PATH = r"D:\股票量化数据库\股票csv数据\上证" self.SZ_PATH = r"D:\股票量化数据库\股票csv数据\深证" # 预测日期范围 self.START_DATE = "2024-01-01" # 足够历史数据计算特征 self.END_DATE = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d") # 当前日期 # 模型路径 self.CLUSTER_MODEL_PATH = "stock_cluster_model.pkl" self.PREDICTION_MODEL_PATH = "stock_prediction_model.pkl" # 输出设置 self.TOP_N = 20 # 输出前N名股票 self.OUTPUT_FILE = "top_stocks.csv" # ========== 内存管理工具 ========== def reduce_mem_usage(df): """优化DataFrame内存使用""" for col in df.columns: col_type = df[col].dtype if col_type != object: c_min = df[col].min() c_max = df[col].max() if str(col_type)[:3] == 'int': if c_min > np.iinfo(np.int8).min and c_max < np.iinfo(np.int8).max: df[col] = df[col].astype(np.int8) elif c_min > np.iinfo(np.int16).min and c_max < np.iinfo(np.int16).max: df[col] = df[col].astype(np.int16) elif c_min > np.iinfo(np.int32).min and c_max < np.iinfo(np.int32).max: df[col] = df[col].astype(np.int32) elif c_min > np.iinfo(np.int64).min and c_max < np.iinfo(np.int64).max: df[col] = df[col].astype(np.int64) else: if c_min > np.finfo(np.float16).min and c_max < np.finfo(np.float16).max: df[col] = df[col].ast(np.float16) elif c_min > np.finfo(np.float32).min and c_max < np.finfo(np.float32).max: df[col] = df[col].astype(np.float32) else: df[col] = df[col].astype(np.float64) return df # ========== 数据加载 ========== def load_stock_data_for_prediction(sh_path, sz_path, start_date, end_date): """加载股票数据用于预测""" stock_data = {} # 创建文件列表 all_files = [] for exchange, path in [('SH', sh_path), ('SZ', sz_path)]: if os.path.exists(path): csv_files = [f for f in os.listdir(path) if f.endswith('.csv')] for file in csv_files: all_files.append((exchange, path, file)) if not all_files: logger.warning("没有找到任何CSV文件") return stock_data total_files = len(all_files) pbar = tqdm(total=total_files, desc='加载股票数据') loaded_count = 0 for exchange, path, file in all_files: if file.endswith('.csv'): stock_code = f"{exchange}_{file.split('.')[0]}" file_path = os.path.join(path, file) try: # 读取数据并验证列名 df = pd.read_csv(file_path) # 验证必要的列是否存在 required_cols = ['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'] if not all(col in df.columns for col in required_cols): logger.warning(f"股票 {stock_code} 缺少必要列，跳过") pbar.update(1) continue # 转换日期并过滤 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] <= end_date)] if len(df) < 100: # 至少100个交易日 logger.info(f"股票 {stock_code} 数据不足({len(df)}条)，跳过") pbar.update(1) continue # 转换数据类型 for col in ['open', 'high', 'low', 'close']: df[col] = pd.to_numeric(df[col], errors='coerce').astype(np.float32) df['volume'] = pd.to_numeric(df['volume'], errors='coerce').astype(np.uint32) # 删除包含NaN的行 df = df.dropna(subset=required_cols) if len(df) > 0: stock_data[stock_code] = df loaded_count += 1 logger.debug(f"成功加载股票 {stock_code}，数据条数: {len(df)}") else: logger.warning(f"股票 {stock_code} 过滤后无数据") except Exception as e: logger.error(f"加载股票 {stock_code} 失败: {str(e)}", exc_info=True) pbar.update(1) pbar.close() logger.info(f"成功加载 {len(stock_data)} 只股票数据") return stock_data # ========== 特征工程 ========== class FeatureEngineer: def __init__(self): pass def safe_fillna(self, series, default=0): """安全填充NaN值""" if isinstance(series, pd.Series): return series.fillna(default) elif isinstance(series, np.ndarray): return np.nan_to_num(series, nan=default) return series def transform(self, df): """添加技术指标特征""" try: # 创建临时副本用于TA-Lib计算 df_temp = df.copy() # 将价格列转换为float64以满足TA-Lib要求 for col in ['open', 'high', 'low', 'close']: df_temp[col] = df_temp[col].astype(np.float64) # 基础特征 df['price_change'] = df['close'].pct_change().fillna(0) df['volatility'] = df['close'].rolling(5).std().fillna(0) df['volume_change'] = df['volume'].pct_change().fillna(0) df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean().fillna(0) df['MA20'] = df['close'].rolling(20).mean().fillna(0) # 技术指标 rsi = ta.RSI(df_temp['close'].values, timeperiod=14) df['RSI14'] = self.safe_fillna(rsi, 50) macd, macd_signal, macd_hist = ta.MACD( df_temp['close'].values, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9 ) df['MACD_hist'] = self.safe_fillna(macd_hist, 0) # 新增特征 mom = ta.MOM(df_temp['close'].values, timeperiod=10) df['MOM10'] = self.safe_fillna(mom, 0) atr = ta.ATR( df_temp['high'].values, df_temp['low'].values, df_temp['close'].values, timeperiod=14 ) df['ATR14'] = self.safe_fillna(atr, 0) # 成交量加权平均价 vwap = (df['volume'] * (df['high'] + df['low'] + df['close']) / 3).cumsum() / df['volume'].cumsum() df['VWAP'] = self.safe_fillna(vwap, 0) # 相对强弱指数差值 df['RSI_diff'] = df['RSI14'] - df['RSI14'].rolling(5).mean().fillna(0) # 价格波动比率 df['price_vol_ratio'] = df['price_change'] / (df['volatility'].replace(0, 1e-8) + 1e-8) # 技术指标组合特征 df['MACD_RSI'] = df['MACD_hist'] * df['RSI14'] # 市场情绪指标 df['advance_decline'] = (df['close'] > df['open']).astype(int).rolling(5).sum().fillna(0) # 时间特征 df['day_of_week'] = df['date'].dt.dayofweek df['month'] = df['date'].dt.month # 处理无穷大和NaN df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) df = df.fillna(0) # 优化内存 return reduce_mem_usage(df) except Exception as e: logger.error(f"特征工程失败: {str(e)}", exc_info=True) # 返回基本特征作为回退方案 df['price_change'] = df['close'].pct_change().fillna(0) df['volatility'] = df['close'].rolling(5).std().fillna(0) df['volume_change'] = df['volume'].pct_change().fillna(0) df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean().fillna(0) df['MA20'] = df['close'].rolling(20).mean().fillna(0) # 填充缺失的技术指标 for col in ['RSI14', 'MACD_hist', 'MOM10', 'ATR14', 'VWAP', 'RSI_diff', 'price_vol_ratio', 'MACD_RSI', 'advance_decline']: if col not in df.columns: df[col] = 0 return df # ========== 聚类模型 ========== class StockCluster: def __init__(self, model_path): # 加载聚类模型 if os.path.exists(model_path): model_data = joblib.load(model_path) self.kmeans = model_data['kmeans'] self.scaler = model_data['scaler'] self.cluster_map = model_data['cluster_map'] logger.info(f"从 {model_path} 加载聚类模型") else: logger.error("聚类模型文件不存在") self.cluster_map = {} def transform(self, df, stock_code): """为数据添加聚类特征""" cluster_id = self.cluster_map.get(stock_code, -1) # 默认为-1表示未知聚类 df['cluster'] = cluster_id return df # ========== 预测执行器 ========== class StockPredictor: def __init__(self, config): self.config = config # 加载预测模型 if os.path.exists(self.config.PREDICTION_MODEL_PATH): self.model, self.selected_features = joblib.load(self.config.PREDICTION_MODEL_PATH) logger.info(f"从 {self.config.PREDICTION_MODEL_PATH} 加载预测模型") logger.info(f"模型使用的特征: {self.selected_features}") else: logger.error("预测模型文件不存在") self.model = None self.selected_features = [] # 加载聚类模型 self.cluster_model = StockCluster(self.config.CLUSTER_MODEL_PATH) # 特征工程 self.feature_engineer = FeatureEngineer() def prepare_prediction_data(self, stock_data): """准备预测数据""" logger.info("准备预测数据...") prediction_data = [] for stock_code, df in tqdm(stock_data.items(), desc="处理股票数据"): try: # 特征工程 df = self.feature_engineer.transform(df.copy()) # 添加聚类特征 df = self.cluster_model.transform(df, stock_code) # 只取最新一天的数据 latest_data = df.iloc[-1].copy() # 确保所有特征都存在 for feature in self.selected_features: if feature not in latest_data: latest_data[feature] = 0 # 填充默认值 # 选择所需特征 features = latest_data[self.selected_features].values.reshape(1, -1) prediction_data.append({ 'stock_code': stock_code, 'date': latest_data['date'], 'features': features, 'open': latest_data['open'], 'high': latest_data['high'], 'low': latest_data['low'], 'close': latest_data['close'], 'volume': latest_data['volume'] }) except Exception as e: logger.error(f"处理股票 {stock_code} 失败: {str(e)}", exc_info=True) return prediction_data def predict(self, prediction_data): """执行预测并返回结果""" if self.model is None: logger.error("没有可用的预测模型") return None logger.info("执行预测...") results = [] for data in tqdm(prediction_data, desc="预测股票"): try: # 预测正类概率 proba = self.model.predict_proba(data['features'])[0][1] results.append({ 'stock_code': data['stock_code'], 'date': data['date'], 'probability': proba, 'open': data['open'], 'high': data['high'], 'low': data['low'], 'close': data['close'], 'volume': data['volume'] }) except Exception as e: logger.error(f"预测股票 {data['stock_code']} 失败: {str(e)}", exc_info=True) return results def get_top_stocks(self, results, top_n=20): """获取概率最高的前N只股票""" if not results: return [] # 转换为DataFrame并排序 df = pd.DataFrame(results) df = df.sort_values('probability', ascending=False).head(top_n) # 添加排名 df['rank'] = range(1, len(df) + 1) # 格式化输出 df['probability'] = df['probability'].apply(lambda x: f"{x:.2%}") df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d') return df def save_results(self, df, output_file): """保存结果到CSV文件""" if df is not None and not df.empty: df.to_csv(output_file, index=False) logger.info(f"结果已保存到: {output_file}") return True return False # ========== 主程序 ========== def main(): # 初始化配置 config = PredictionConfig() logger.info("===== 股票上涨概率预测程序 =====") logger.info(f"预测日期: {config.END_DATE}") # 加载股票数据 logger.info(f"加载股票数据: {config.START_DATE} 至 {config.END_DATE}") stock_data = load_stock_data_for_prediction( config.SH_PATH, config.SZ_PATH, config.START_DATE, config.END_DATE ) if not stock_data: logger.error("错误: 没有加载到任何股票数据") return # 初始化预测器 predictor = StockPredictor(config) if predictor.model is None: return # 准备预测数据 prediction_data = predictor.prepare_prediction_data(stock_data) if not prediction_data: logger.error("错误: 没有准备好预测数据") return # 执行预测 results = predictor.predict(prediction_data) if not results: logger.error("错误: 没有预测结果") return # 获取前N名股票 top_stocks = predictor.get_top_stocks(results, config.TOP_N) # 输出结果 logger.info("\n===== 上涨概率最高的前20只股票 =====") print(top_stocks[['rank', 'stock_code', 'probability', 'close', 'date']].to_string(index=False)) # 保存结果 predictor.save_results(top_stocks, config.OUTPUT_FILE) logger.info("===== 程序执行完成 =====") if __name__ == "__main__": main()

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