金融量化分析【day110】：NumPy多维数组

 1、Numpy简介

NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包，它是pandas等其余各类工具的基础

一、主要功能

一、ndarray，一个多维数组结构，高效且节省空间

二、无序循环对整组数据进行快速预算的数学函数

 

三、*读写磁盘数据的工具以及用于操做内存映射文件的工具

四、*线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能

五、*用于继承c、c++等待吗的工具

二、安装

pip install numpy

三、引用方式

import numpy as np

2、ndarray多维数组对象

一、为何要使用ndarray

一、已知若干家跨国公司额市值(美圆)，将其换算为人民币

二、已知购物车中每件商品的价格与商品件数，求总金额

二、建立ndarray

二、ndarray与列表的区别

一、数组对象内的元素类型必须相同

二、数组大小不可修改

三、ndarray经常使用属性

一、T:数组的转置(对高维数组而言) 

二、dtype：数组元素的数据类型

三、size：数组元素的个数

四、ndim：数组元素的维数

一维列表:是一条线
二维列表:是一张纸
三维列表:是一本书

五、shape数组的维度大小(以元组为例)

3、ndarray数据类型

一、布尔型：bool_

二、整型：int_ int8 int16 int32 int64

三、无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64

四、浮点型：float_ float16 float32 float64

五、复数型：complex_  complex64 complex128

注意事项

一、Python没有限制，其余语言是有限制的

二、加下划线是为了和系统的区别

三、后面的数字是什么意思？

Python的语言是封装好的，是能够无穷大的，

四、为何要这样限制？

由于全部的数组都是连续存的

4、ndarray数据建立

一、array() 将列表转为数组，可选择显式指定dtype

二、arange() range的numpy版，支持浮点数

三、linspace() 相似arange，第三个参数为数组长度

四、zeros() 根据指定形状和dtype建立全0数组

五、ones() 根据指定形状和dtype建立全1数组

 

六、empty() 根据指定形状和dtype建立空数组(随机值)

七、eye() 根据指定形状和dtype建立全单位矩阵