python - Ramer–Douglas–Peucker 算法 (RDP) Python 实现：如何绘制它并将其与数据帧一起使用？

Question

我只是想使用 Ramer–Douglas–Peucker 算法 (RDP) 及其 Python 实现来减少价格图表中的 jitternez。

所以我尝试了以下方法：

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from rdp import rdp


stock = 'AMZN'
start = '2020-11-01'

df = yf.download(stock , start=start)



nfx = []
nfy = []

for index, row in df.iterrows():
    
    x_data = nfx.append(index)
    y_data = nfy.append(row['Close'])
rdpp = [rdp(np.array([nfy]), epsilon=0.2)]


plt.plot(rdpp)
plt.show()

然而这不起作用。我收到错误消息或空白图。

我可以做/改进什么来完成这项工作？

这是文档，但它很小，我真的不知道如何在我的情况下应用它。--> https://pypi.org/project/rdp/

非常感谢，祝好

标签： pythonpandasalgorithmmatplotlib

Answer 1

该rdp函数需要一个N × 2 数组作为输入，其中 N 是点数，2 是维度（也可以是 3D）。

构建此二维数组的一种方法是使用numpy 的 column_stack函数。此外，index必须将其转换为数值，例如转换为秒数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import yfinance as yf
from rdp import rdp

stock = "AMZN"
start = "2020-11-01"

dataframe = yf.download(stock, start=start)

nfx, nfy = [], []
for index, row in dataframe.iterrows():
    nfx.append(index.timestamp())
    nfy.append(row["Close"])

# print(nfx)
points = np.column_stack([nfx, nfy])
print("points.shape:", points.shape)
points_after_rdp = rdp(points, epsilon=80)

# Graph
plt.plot(points_after_rdp[:, 0], points_after_rdp[:, 1], color="red", label="after RDP")
plt.plot(
    points[:, 0], points[:, 1], color="black", label="before", alpha=0.7, linewidth=1
)
plt.xlabel("time (s)")
plt.ylabel("Close")
plt.legend()
plt.show()

图表如下所示：