Question

因此，我有一个数据集，其中包含2008年至2011年的（商业）每日数据，其中包含5个存储在名为storeddata的pandas DataFrame中的变量。我想计算每天的指数加权移动平均协方差矩阵。我有一个启动期（让我们说从2008-01-01到2009-01-01），我计算了协方差矩阵，一个5x5矩阵，称为covmat1。

现在我想迭代storeddata - DataFrame，并在2009-01-01之后更新一个名为covfinaldict的dict，每个工作日有一个5x5矩阵。我尝试过这段代码：

from pandas.tseries.offsets import BDay
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt

zeromatrix=np.mat(np.zeros((5,5)))

for row in storeddata.iterrows():
    if row[0]>dt.datetime(2009,01,01):
        mat1=covfinaldict[row[0]-BDay(1)]  
        for x in range(5):
            for y in range(5):
                if x==y:
                    zeromatrix[x,y]=sqrt(0.93*(mat1[x,y]**2)+0.07*(row[1][x+1]**2))
                else:
                    zeromatrix[x,y]=0.93*mat1[x,y]+0.07*row[1][x+1]*row[1][y+1]
        covfinaldict[row[0]]=zeromatrix  
    else:
        covfinaldict[row[0]]=covmat1

公式是指数加权移动平均线的近似值，其详细信息无关紧要。从2009-01-01之后的每一天我获得相同的5x5矩阵（尽管它与covmat1不同），计算不起作用。此外，如果我在控制台中运行sqrt(0.93*(mat1[x,y]**2)+0.07*(row[1][x+1]**2))，我会0.1613，如果我运行zeromatrix[x,y]，我会得到0.158（x = 4，y = 4）。这对我来说毫无意义。方程的左边怎么不等于右边？解释非常感谢。

Answer 1

您应该复制zeromatrix对象：

import copy

和

    covfinaldict[row[0]]=copy.copy(zeromatrix)

否则，所有covfinaldict行都将指向同一个对象。

来自Python docs; Python中的赋值语句不复制对象，它们在目标和对象之间创建绑定。对于可变或包含可变项的集合，有时需要一个副本，因此可以更改一个副本而不更改另一个副本。该模块提供了通用的浅层和深层复制操作（如下所述）。

Numpy矩阵不会更新值

1 个答案: