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<p>谢谢你的回答,我以前没有用过StackOverflow,所以我对答案的数量和速度感到惊讶-太棒了。在</p>
<p>我还没有完全理解答案,但我想我应该在问题说明中添加一些信息。请参见下图。在</p>
<p>我不能在这里发布图像,因为我没有足够的点数,但是你可以看到图像
在<a href="http://journal.acquitane.com/2010-01-20/image003.jpg" rel="nofollow noreferrer">http://journal.acquitane.com/2010-01-20/image003.jpg</a></p>
<p>这张图片可能更接近于我想要达到的目标。所以你可以在横线上看到图表上的价格点。现在你得到了一个0.5%以内的线的聚类,这被认为是一件好事,也是为什么我要自动识别这些簇。您可以在图表中看到S2&MR1、R2&WPP1有一个群集。在</p>
<p>所以每天我都会生产出这些价格点,然后我可以手工确定那些在0.5%以内的价格。-但是这个问题的目的是如何使用python例程来完成它。在</p>
<p>我已经用标签再次复制了这个列表(见下文)。请注意,列表价格点与图片中的价格点不匹配,因为它们来自两个不同的日期。在</p>
<p>[3175.24,8年]
[SR3147.85,6]
[2144.13,8年]
[SR2130.44,6]
[1127.79,8年]
[QR3127.42,5]
[SR1120.94,6]
[QR2120.22,5]
[MR3118.10,3]
[WR3116.73,2]
[DR3116.23,1]
[WR2115.93,2]
[QR1115.83,5]
[MR2115.56,3]
[DR2115.53,1]
[WR1114.79,2]
[DR1114.59,1]
[WPP,113.99,2]
[民进党,113.89,1]
[MR1113.50,3]
[DS1112.95,1]
[WS1112.85,2]
[DS2112.25,1]
[WS2112.05,2]
[DS3111.31,1]
[MPP,110.97,3]
[WS3110.91,2]
[50毫安,110.87,4]
[MS1108.91,3]
[QPP,108.64,5]
[MS2106.37,3]
[MS3104.31,3]
[QS1104.25,5]
[SPP,103.53,6]
[200毫安,99.42,7]
[QS2,97.05,5]
[YPP,96.68,8]
[SS1,94.03,6]
[QS3,92.66,5]
[YS1,80.34,8]
[SS2,76.62,6]
[SS3,67.12,6]
[YS2,49.23,8]
[YS3,32.89,8]</p>
<p>我确实犯了一个错误,原来C组的名单是错误的,不应该被包括在内。谢谢你指出这一点。在</p>
<p>另外,0.5%是不固定的,这个值每天都会变化,但我只是用0.5%作为例子来说明这个问题。在</p>
<p>再次谢谢。
马克</p>
<p>另外,我现在就开始检查答案。在</p>
<p>你好:</p>
<p>我需要操纵股票价格。我刚刚开始使用Python(但我想在任何语言中实现它都会有困难)。我在寻找如何在python中很好地实现这一点的一些想法。在</p>
<p>谢谢
马克</p>
<p><strong>问题</strong>:
我有一个列表列表(FloorLevels(见下文)),其中子列表有两个项(股票价格、权重)。我想把股票价格分成几组,当它们彼此相差不到0.5%时。A组的强度由其总重量决定。例如:</p>
<pre><code>Group-A
115.93,2
115.83,5
115.56,3
115.53,1
-------------
TotalWeight:12
-------------
Group-B
113.50,3
112.95,1
112.85,2
-------------
TotalWeight:6
-------------
FloorLevels[
[175.24,8]
[147.85,6]
[144.13,8]
[130.44,6]
[127.79,8]
[127.42,5]
[120.94,6]
[120.22,5]
[118.10,3]
[116.73,2]
[116.23,1]
[115.93,2]
[115.83,5]
[115.56,3]
[115.53,1]
[114.79,2]
[114.59,1]
[113.99,2]
[113.89,1]
[113.50,3]
[112.95,1]
[112.85,2]
[112.25,1]
[112.05,2]
[111.31,1]
[110.97,3]
[110.91,2]
[110.87,4]
[108.91,3]
[108.64,5]
[106.37,3]
[104.31,3]
[104.25,5]
[103.53,6]
[99.42,7]
[97.05,5]
[96.68,8]
[94.03,6]
[92.66,5]
[80.34,8]
[76.62,6]
[67.12,6]
[49.23,8]
[32.89,8]
]
</code></pre>