金融量化numpy教程完整版

金融量化-numy教程我们需要了解一下numy的应用场景
NumPy提供了大量的数值编程工具，可以方便地处理向量、矩阵等运算，极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面，Python是免费，相比于花费高额的费用使用Matlab，NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
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数组
NumPy中的基本对象是同类型的多维数组（homogeneousmultidimensionalarray），这和C++中的数组是一致的，例如字符型和数值型就不可共存于同一个数组中。先上例子
a=numy.arange(20)
通过函数shae，我们可以重新构造一下这个数组，例如，我们可以构造一个4*5的二维数组，其中shae的参数表示各维度的大小，且按各维顺序排列（两维时就是按行排列，这和R中按列是不同的）：
a=a.shae(4,5)
构造更高维的也没问题:
a=a.shae(2,2,5)
既然a是array，我们还可以调用array的函数进一步查看a的相关属性：ndim查看维度；shae查看各维度的大小；size查看全部的元素个数，等于各维度大小的乘积；dtye可查看元素类型；dsize查看元素占位（bytes）大小创建数组
数组的创建可通过转换列表实现，高维数组可通过转换嵌套列表实现：
raw=[0,1,2,3,4]
a=numy.array(raw)
raw=[[0,1,2,3,4],[5,6,7,8,9]]
b=numy.array(raw)
一些特殊的数组有特别定制的命令生成，如4*5的全零矩阵：
d=(4,5)
numy.zeros(d)
默认生成的类型是浮点型，可以通过指定类型改为整型：
d=(4,5)
numy.ones(d,dtye=int)
[0,1)区间的随机数数组：
numy.random.rand(5)
数组操作
简单的四则运算已经重载过了，全部的+，-，*，运算都是基于全部的数组元素的，以加法为例：
类似C++，+=、-=、*=、=操作符在NumPy中同样支持：开根号求指数也很容易：需要知道二维数组的最大最小值怎么办？想计算全部元素的和、按行求和、按列求和怎么办？for循环吗？不，NumPy的ndarray类已经做好函数了：