前言正如我前面所讲，量化交易背后是有着一套严谨计算的过程的。我们进行量化交易时，如果进行原始数据的分析，一般避免不了进行数据的运算。所以，按照我跟大家讲的量化交易学习路线，我们需要先学习下numpy和pandas，这两个是python进行数据运算和处理的两个比较重要的依赖包。我们本篇文章先来看下，量化交易计算的Numpy。这里，我必须先友情提示下，接下去两章的内容会比较枯燥，因为涉及到一些数据计算
参考了https://www.yiibai.com/numpy/numpy_ndarray_object.html。其实opencv对像素进行运算用的就是numpy，它的MATLAB真的很像。学会了numpy，后面像素运算就完全看得懂了，或者说必须会numpy，否则的话，没办法往下学，那么废话不多说，直接开始吧。 下图中可以看到，二维数组的单维是可以元素个数不
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2024-05-23 21:37:14
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基本统计方法在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。前面三个指标：均值、方差、标准差都很好理解，我们直接看代码就行。
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2024-06-20 06:11:29
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numpy基础知识1：创建数组import numpy as np
#数组的基本属性
#二维数组
A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print('A=\n',A)
print('数组的尺寸（几行几列）：',A.shape)
print('查看第一个维度的大小（即行数）：',A.shape[0])
print('查看第二个维度的大小（即列数）：',A.shape[1]
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2024-05-29 09:29:24
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简介 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。可以把二维数组想象成一个excel表格，如果表格没有列名，操作起来会非常麻烦，针对这种情况，Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常
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2024-05-30 22:45:10
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1、什么是Numpy简单来说：Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。Numpy支持常见的数组和矩阵操作。对于同样的数值计算任务，使用Numpy比直接使用Python要简洁的多。Numpy使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器。NumPy提供了一个N维数组类型ndarray，它描述了相同类型的“
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2023-10-27 11:10:26
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【数据分析：工具篇】NumPy（3）NumPy深度使用详解-2NumPy深度使用详解-2数组的切片常规切片方法高级切片方法数组操作调整形状连接数组分割数组数组展平维度转置最大值的索引最小值的索引总结 NumPy深度使用详解-2NumPy是Python的一个常用科学计算库，它是Numerical Python的缩写。它的核心是一个多维数组对象（ndarray），这个对象是一个快速而灵活的容器，可以
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2023-12-13 04:04:34
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数组
可以存储多个元素的容器（多个元素必须是同一个数据类型）
格式：
数据类型 [ ] 数组名；例，int [ ] arr
数据类型 数组名 [ ]；例，int arr [ ]数组初始化
动态初始化：具体数组中的元素值，由系统默认给定，数组长度由开发者定义！格式：
数据类型 [ ] 数组名 = new 数据类型 [ 数组长度 ] ；
数据类型 数组名 [ ] = new 数据类型 [ 数
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2024-06-01 14:10:12
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一、numpy简介NumPy 是一个 Python 包， 它代表 “Numeric Python”。 它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库，支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库。二、使用numpy创建数组首先导入numpyimport numpy
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2023-08-12 20:11:53
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Numpy NumPy
（
Numerical Python
的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包， 其中包含了数组对象
(
向量、矩阵、图像等
)
以及线性代数等。 NumPy库主要功能 •
ndarray(
数组
)
是具有矢量算术运算和复杂广播能力的多维数组。 •
具有用于对数组数据进行快速运算的标准数学函数。 •
具
numpy的操作（一）一、 numpy简介二、numpy应用1.数组创建和基本属性2.numpy中专门构造数组的函数3.数组的访问4.数组的运算 — ufunc函数5.ufunc广播机制 一、 numpy简介1、numpy是用于科学计算基础的模块，主要被用作高效的多维储存容器，可以用来储存容器，可以用来储存和处理大型的矩阵。 2、numpy 提供了两种基本的对象：ndarray（数组，表示储存单
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2023-08-10 15:15:25
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Numpy首先要安装numpy，这里我们下载了anaconda，便于调用,创建一个二维数组，类型为floatimport numpy as np#array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0,like=None)
array=np.array([[1,2,3],[1,1,2]],dtype=float
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2024-03-25 15:28:38
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numpy上手01 numpy创建数组02 numpy数组运算03 数组的index04 numpy的数组合并、分割、赋值©() 01 numpy创建数组知识点：一般使用list类型创建矩阵，然后np.array()转换成数组;（维度）数组名.ndim; （形状）数组名.shape； （元素个数）数组名.size控制元素类型，np.array(xxx,dtype=int)，也可以是float二维
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2024-04-07 12:47:25
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Numpy提供大量用数组操作的函数，其中不乏常见的排序函数。这里讲一下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。1、如何对数组元素进行快速排序？使用numpy.sort函数可以对数组进行排序，并返回排序好的数组。使用方法： numpy.sort(a, axis=-1, kind=None, order=None) 参数：a : 要排序的数组；a
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2024-10-16 20:43:43
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简介 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。可以把二维数组想象成一个excel表格，如果表格没有列名，操作起来会非常麻烦，针对这种情况，Numpy提供了结构化数组用来操作每列数据。 之前我们操作Numpy的数组时，都是通过索引来操作的。针对二维数组，使用索引可以完成对行、列的操作。但是这是非常不直观的。
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2023-12-28 14:15:30
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numpy是python中进行矩阵运算的库，提供了很多高性能的计算、处理方法。 numpy中有大量的方法，在此记录一些自己用过的方法，不定期更新。# 首先需要导入numpy模块
import numpy as np
# 定义数组
a = np.array([1,2,3]) #一维数组
a = np.array([[1,2,3],[1,2,3]]) #二维数组
print a.shape
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2024-05-15 06:08:01
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NumPy是一个专门用来进行数学计算的第三方库，对线性代数的支持较好。（Matlab与Python一较高下？期待...）2.1 NumPy库安装和基本方法安装好pip后，在cmd窗口输入：pip install numpy口令就好了。Python没有数组类型，只能用列表这种类似数组的类型替代，但这一缺陷就可以有NumPy库来弥补。由NumPy官方手册介绍，NumPy库的主要对象是由同种类
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2023-11-06 12:40:26
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numpy学习笔记一、数组的创建1.1 创建一维数组1.2 创建二维数组1.3 numpy的基础知识1.4 创建全是0、全是1、空值（初始值为任意值）的特殊数组1.5 创建维度确定、值范围确定的特殊数组1.6 创建序列升值数组1.7 创建一定区间内n等分的一维数组 numpy官方文档一、数组的创建1.1 创建一维数组import numpy as np
# 创建一维的numpy数组
a = n
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2023-10-16 20:15:50
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目录一、NumPy是什么？二、利用array创建数组三、利用arange创建数组四、随机数创建数组五、ndarray对象六、其他方式创建数组七、数组的切片与索引一、NumPy是什么？1.NumPy是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，如数据统计，随机数生成，其提供最核心类型为多维数组（ndarray），支持大量的维度数组与矩阵运算，支持向量处理ndarray对象，提高程序运算速度。2.Num
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2023-10-16 07:06:46
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前言NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。随着大数据技术不断发展，numpy在数据处理中的作用越来越重要。Numpy中最重要的数据结构是ndarray，下面我们将从多种方式来创建ndarray。一、依据现有数据创建ndarray1. 通过array()函数创建#一维数组
a =
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2023-09-30 21:07:46
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