金融量化分析【day110】：NumPy多维数组

 一、Numpy简介

NumPy 是高性能科学计算和数据分析的基础包，它是pandas等其他各种工具的基础

1、主要功能

1、ndarray，一个多维数组结构，高效且节省空间

2、无序循环对整组数据进行快速预算的数学函数

3、*读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具

4、*线性代数、随机数生成和傅里叶变换功能

5、*用于继承c、c++等待吗的工具

2、安装

pip install numpy

3、引用方式

import numpy as np

二、ndarray多维数组对象

1、为什么要使用ndarray

1、已知若干家跨国公司额市值(美元)，将其换算为人民币

2、已知购物车中每件商品的价格与商品件数，求总金额

2、创建ndarray

2、ndarray与列表的区别

1、数组对象内的元素类型必须相同

2、数组大小不可修改

3、ndarray常用属性

1、T:数组的转置(对高维数组而言) 

2、dtype：数组元素的数据类型

3、size：数组元素的个数

4、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

5、shape数组的维度大小(以元组为例)

三、ndarray数据类型

1、布尔型：bool_

2、整型：int_ int8 int16 int32 int64

3、无符号整型：uint8 uint16 uint32 uint64

4、浮点型：float_ float16 float32 float64

5、复数型：complex_  complex64 complex128

注意事项

1、Python没有限制，其他语言是有限制的

2、加下划线是为了和系统的区别

3、后面的数字是什么意思？

Python的语言是封装好的，是可以无穷大的，

4、为什么要这样限制？

因为所有的数组都是连续存的

四、ndarray数据创建

1、array() 将列表转为数组，可选择显式指定dtype

2、arange() range的numpy版，支持浮点数

3、linspace() 类似arange，第三个参数为数组长度

4、zeros() 根据指定形状和dtype创建全0数组

5、ones() 根据指定形状和dtype创建全1数组

 

6、empty() 根据指定形状和dtype创建空数组(随机值)

7、eye() 根据指定形状和dtype创建全单位矩阵