我有一个包含96个价格值的数组,叫做price_array
,并希望有一个4维数组,每个dimensions具有以下特征:
1.第一维量化了price_array
应该具有的分区的数量。第一个条目只是意味着,整个数组只是被视为一个整体。对于第二个条目意味着price_array
被划分为2个部分,第三个条目意味着price_array
被划分为3个部分。这里应该有4个条目
1.第二维精确定位来自price_array
的数据的特定分区。这里,来自维度1的每个条目也应该有4个条目。第一个条目(对于维度1的每个条目)应该指定它引用的分区的哪一部分。对于第一维度的条目1,仅存在包括所有值的1个分区。因此,在这里,该维度(第二维)的其他条目应该具有值-1。对于第一维度的第二个条目,在该维度中应该有2个分区。该维度的第一个条目包含价格的前半部分,而该维度的第二个条目包含价格的后半部分。对于第一维度的第3个条目,应该有3个分区等。
1.在第三维中,应该有5个条目。每个条目指定分区从第二维度起的第1、第2、第3、第4和第5最高k值。
1.第四维度实际上包含由第三维度的值指定的k个highes值。
1条答案
按热度按时间ymdaylpp1#
一个numpy数组在这里似乎并不合适。
这里有一个替代方案: