金融数据分析—以Python为工具 课件 四、基础数据包—NumPy .pptx

Python金融数据分析

基础数据包—NumPyChapter04

Python金融数据分析包在金融数据分析中，NumPy提供数据运算功能、Pandas提供数据分析功能、Matplotlib提供可视化功能，三者配合可以覆盖分析流程中的绝大部分操作。

Python金融数据分析包

NumPy简介NumPy中的基本对象是多维数组（ndarray）和矩阵（matrix），提供类似于Matlab的矩阵运算。用NumPy可以高效地进行包括数值、逻辑、排序、I/O、线性代数、统计、随机模拟等运算。NumPy中的数组运算有类似于Matlab的向量化机制，因此其运算效率非常高。NumPy数组的基本操作有创建、访问、修改、变形、复制、数组运算等。

基本操作说明数组创建可分为用构造函数直接创建和利用zeros()等特殊函数创建数组访问访问方式包括单下标索引、数组多下标索引、切片索引、条件索引等数组及元素修改可以对数组进行变形、复制等操作。元素修改在数组访问的基础上通过重新赋值进行数组运算包括标量和数组、数组和数组的逐点运算、函数对数组的逐点运算、数组和数组的广播运算以及数组和数组的矩阵运算等矩阵运算针对matrix类型，有矩阵的加、减、乘、求逆等运算NumPy简介

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