金融量化分析【day110】：NumPy-切片和索引

1、索引和切片

一、数组和标量之间的运算

 

二、一样大小的数组之间的运算

 

三、数组索引

四、数组切片

一、一维数组

二、多维数组

 

 

2、布尔索引

一、问题

给一个数组，选出数组中全部大于5的数

一、答案

a[a>5]

二、原理

a>5会对a中的每个元素进行判断，返回一个布尔数组

布尔型索引：将一样大小的布尔数组传进索引，会返回一个由全部True对应为之的元素的数组

二、问题2

一、题目

给一个数组，选出数组中全部大于5的偶数

二、答案

a[(a>5)&(a%2==0)]

三、问题3

一、题目

给一个数组，选出数组中全部大于5的数和偶数

二、答案

a[(a>5)|(a%2==0)]

3、花式索引

问题1：对于一个数组，选出其第1，3，4，6，7个元素，组成新的二维数组

一、答案

a[[1,3,4,6,7]]

二、案例

 

问题2：对于一个二维数组，选出其第一列和第三列，组成新的二维数组

一、答案

a[:,[1,3]]

二、案例　

 

4、浮点数特殊值

浮点数：float

一、浮点数有两个特殊值

nan（Not a Number）：不等于任何浮点数（nan！=nan）

inf（infinity）：比任何浮点数都打

二、NumPy中建立特殊值：np.nan np.inf

在数据分析中，nan常被用做表示数据缺失值