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지난 예측 프로그램을 가지고 종가 예측해볼 것이다. import numpy as np import pandas as pd kospi = np.load('/kospi.npy') samsung = np.load('./samsung.npy') print(kospi) print(samsung) print(kospi.shape) print(samsung.shape) def split_xy5(dataset, time_steps, y_column): x, y = list(), list() for i in range(len(dataset)): x_end_number = i + time_steps y_end_number = x_end_number + y_column if y_end_number > len(dataset)..

넘 파이와 판 다스를 이용하여 주가 예측을 해볼 것이다. npy와 npz는 에서 지원하는 바이너리 파일이다. Numpy에서 지원하는 .npy는 1개의 ndarray를 저장하고 . npz는 2개 이상의 ndarray를 저장하는 데 사용된다. import numpy as np import pandas as pd csv_file = pd.read_csv('./csv_file.csv', header=0, index_col=0, encoding='CP949',sep=',' ) name_file = pd.read_csv('./name_file.csv', header=0, index_col=0, encoding='CP949', sep=',' ) # csv_file 거래량 for i in range(len(csv_fi..