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文檔簡介

Chapter

04基礎數(shù)據(jù)包—NumPyPython

金融數(shù)據(jù)分析包在金融數(shù)據(jù)分析中，

NumPy

提供數(shù)據(jù)運算功能、

Pandas

提供數(shù)據(jù)分析功能、

Matplotlib

提供可視化功能，三者配合可以覆蓋分析流程中

的絕大部分操作。ndarray基本操作NumPy常用函數(shù)隨機數(shù)操作Series基本操作PandasDataFrame基本操作DataFrame

數(shù)據(jù)處理操作折線圖Matplotlib多圖、子圖其他圖Python

金融數(shù)據(jù)分析包Python

數(shù)據(jù)分析包NumPy

簡

介·NumPy

中的基本對象是多維數(shù)組(ndarray)

和矩陣(matrix),提供類似于Matlab的矩陣運算。用NumPy可以高效地進行包括數(shù)值、邏輯、排序、I/O、線性代數(shù)、統(tǒng)計、隨機模擬等運算。NumPy中的數(shù)組運算有類似于Matlab的向量化機制，因此其運算效率非常

高?！umPy

數(shù)組的基本操作有創(chuàng)建、訪問、修改、變形、復制、數(shù)組運算

等

。基本操作

說明數(shù)組創(chuàng)建可分為用構造函數(shù)直接創(chuàng)建和利用zeros()等特殊函數(shù)創(chuàng)建數(shù)組訪問訪問方式包括單下標索引、數(shù)組多下標索引、切片索引、條件

索引等數(shù)組及元素修改可以對數(shù)組進行變形、復制等操作。元素修改在數(shù)組訪問的基

礎上通過重新賦值進行數(shù)組運算包括標量和數(shù)組、數(shù)組和數(shù)組的逐點運算、函數(shù)對數(shù)組的逐點運算、數(shù)組和數(shù)組的廣播運算以及數(shù)組和數(shù)組的矩陣運算等矩陣運算針對matrix類型

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