配列
ファイナンスのためのPython入門
Adina Howe
Professor
パッケージのインストール
pip3 install package_name_here
pip3 install numpy
パッケージのインポート
import numpy
NumPyと配列
import numpymy_array = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4])print(my_array)
[0, 1, 2, 3, 4]
print(type(my_array))
<class 'numpy.ndarray'>
別名の使用
import package_name
package_name.function_name(...)
import numpy as np
my_array = np.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(my_array)
[0, 1, 2, 3, 4]
金融分析で配列を使う理由
- 配列は非常に大きなデータを効率的に処理できます
- 計算・メモリ効率が高い
- リストより計算と解析が速い
- 機能が豊富（多くのPythonパッケージで利用可能）
違いは何か
NumPy配列
my_array = np.array([3, 'is', True])print(my_array)
['3' 'is' 'True']
リスト
my_list = [3, 'is', True]print(my_list)
[3, 'is', True]
配列の演算
配列
import numpy as np
array_A = np.array([1, 2, 3])
array_B = np.array([4, 5, 6])
print(array_A + array_B)
[5 7 9]
リスト
list_A = [1, 2, 3]
list_B = [4, 5, 6]
print(list_A + list_B)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
配列のインデックス指定
import numpy as np months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])print(months_array[3])
Apr
print(months_array[2:5])
['March' 'Apr' 'May']
ステップ付きスライス
import numpy as np
months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[0:5:2])
['Jan' 'March' 'May']
Passons à la pratique !
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