Tablice

Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Adina Howe

Professor

Instalowanie pakietów

pip3 install package_name_here
pip3 install numpy
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Importowanie pakietów

import numpy
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

NumPy i tablice

import numpy

my_array = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(my_array)
[0, 1, 2, 3, 4]
print(type(my_array))
<class 'numpy.ndarray'>
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Używanie aliasu

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]
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Dlaczego używać tablic w analizie finansowej?

  • Tablice efektywnie obsługują bardzo duże zbiory danych
    • Wydajne obliczeniowo i pamięciowo
    • Szybsze obliczenia i analizy niż listy
    • Bogata funkcjonalność (wiele funkcji w pakietach Pythona)
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Czym się różnią?

Tablice NumPy
my_array = np.array([3, 'is', True])

print(my_array)
['3' 'is' 'True']
Listy
my_list = [3, 'is', True]

print(my_list)
[3, 'is', True]
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Operacje na tablicach

Tablice
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]
Listy
list_A = [1, 2, 3]
list_B = [4, 5, 6]

print(list_A + list_B)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Indeksowanie tablic

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']
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Wycinanie tablic z krokiem

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[0:5:2])
['Jan' 'March' 'May']
Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do Pythona dla finansów

Preparing Video For Download...