极客笔记Numpy TA-Lib numpy “AssertionError: real is not double”错误
在本文中，我们将介绍在使用Numpy和TA-Lib库过程中出现的常见错误 “AssertionError: real is not double”，并提供解决方案。
阅读更多：Numpy 教程
Numpy 和 TA-Lib简介
Numpy是Python的一个常用库，用于处理大型多维数组和矩阵等数值运算问题。而TA-Lib（Technical Analysis Library）则是为金融市场技术分析而生的计算库，为用户提供包括众多技术指标、波形和统计分析等方法。在金融数据分析领域，Numpy和TA-Lib两个库都发挥着至关重要的作用。
问题分析
在使用Numpy和TA-Lib这两个库时，经常会遇到”AssertionError: real is not double”这样的错误。它的错误提示通常是：当您尝试使用TA-Lib代码处理Numpy数组时，TA-Lib代码会引发 “real is not double” Exception。
该错误通常会在以下几种情况下出现：
- 在TA-Lib库的函数中使用特定的参数组合
- 在使用TA-Lib时，将对Numpy数组进行缩放或更改数组中的值
尽管此异常具有比较明显的错误提示，但我们仍需要更多的上下文信息才能明确特定的问题并解决它。
解决方案
我们可以从以下几个方面入手解决 “AssertionError: real is not double” 这个问题：
1. 检查传递给TA-Lib函数的参数
我们可以检查是否正确传递输入参数到TA-Lib函数中，并且特别关注这些参数是否具有正确的数据类型。在TA-Lib的大多数函数中，传递给该函数的参数必须是双精度浮点数。如果传递的参数不是 double 值，TA-Lib就会抛出 “real is not double” 的异常。
import talib
import numpy as np
# 定义输入数据
high = np.array([10, 20, 30, 40, 50, 60, 70], dtype=float)
low = np.array([5, 15, 25, 35, 45, 55, 65], dtype=float)
close = np.array([11, 21, 31, 41, 51, 61, 71], dtype=float)
#应用算法
result = talib.SMA(high, low, timeperiod=5)
print(result)
在这个例子中，我们想要计算高、低和收盘价的SMA，并将所有三个参数传递到TA-Lib函数中。我们可以通过确保每个输入参数的类型都是双精度浮点数来解决异常。
2. 检查Numpy数组是否含有NaN值
如果在输入数据中包含NaN值，TA-Lib无法处理这些NaN值，因此会出现 “AssertionError: real is not double” 这样的异常。
以下是一个经典的例子：
import talib
import numpy as np
# 定义一个Numpy数组，包含 NaN 值
data = np.array([0.0, 1.0, np.nan, 3.0, 4.0])
# 应用算法
result = talib.SMA(data, timeperiod=3)
print(result)
在这个例子中，我们创建了一个包含NaN值的Numpy数组，并将其传递给TA-Lib函数以计算SMA。由于TA-Lib无法处理 NaN 值，因此会出现 “AssertionError: real is not double” 的异常。要解决这个异常，我们需要先去除数组中的 NaN 值。
import talib
import numpy as np
# 定义一个Numpy数组，包含 NaN 值
data = np.array([0.0, 1.0, np.nan, 3.0, 4.0])
# 去除NaN值
data = np.nan_to_num(data)
# 应用算法
result = talib.SMA(data, timeperiod=3)
print(result)
在这个例子中，我们使用 numpy.nan_to_num() 函数将NaN值替换为0，然后将数据传递给TA-Lib函数，成功地计算出了SMA。
3. 检查TA-Lib库和Numpy库的版本
如果 TA-Lib 库和 Numpy 库的版本不兼容，也会导致 “AssertionError: real is not double” 的异常。当TA-Lib的版本与Numpy的版本之间存在不兼容问题时，此错误通常会在调用TA-Lib函数时抛出。
我们可以通过以下命令检查 TA-Lib 库和 Numpy 库的版本是否对应：
import talib
import numpy as np
print(talib.__version__)
print(np.__version__)
如果 TA-Lib 库和 Numpy 库版本不对应，我们可以更新 TA-Lib 库和 Numpy 库到最新版本，保持它们之间的兼容性。
总结
在使用Numpy和TA-Lib库时，”AssertionError: real is not double” 的异常是常见问题之一。该异常通常会在传递给TA-Lib函数的参数不正确或在输入数据中包含NaN值时出现。解决这个异常可以通过确保输入参数不是NaN值，并且传递到TA-Lib的参数具有正确的数据类型。最后，我们也需要确保 TA-Lib 库和 Numpy 库的版本兼容。通过这些解决方案，我们可以成功地解决 “AssertionError: real is not double” 的问题，从而顺利地使用 Numpy 和 TA-Lib 进行金融数据分析。