数组

Python 金融入门

Adina Howe

Professor

安装包

pip3 install package_name_here

pip3 install numpy
Python 金融入门

导入包

import numpy
Python 金融入门

NumPy 与数组

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'>
Python 金融入门

使用别名

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]
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为何在金融分析中用数组？

  • 数组可高效处理大型数据集
    • 计算与内存更高效
    • 比列表计算与分析更快
    • 功能丰富（Python 包提供众多函数）
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有什么区别？

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

print(my_array)

['3' 'is' 'True']
列表
my_list = [3, 'is', True]

print(my_list)

[3, 'is', True]
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数组运算

数组
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]
列表
list_A = [1, 2, 3]
list_B = [4, 5, 6]

print(list_A + list_B)

[1, 2, 3, 4, 5, 6]
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数组索引

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']
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步长切片

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])

print(months_array[0:5:2])

['Jan' 'March' 'May']
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Passons à la pratique !

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