numpy 常用函数按功能归纳（二）

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三、实例

fromnumpy.random import rand

x=rand(3,4)

fromnumpy.random import randn

y=randn(3,4)

y

例：一只股票每日预期收益率为0.1%，每日波动率为0.5%，求100日后的预期收益估计

mu=0.1,signa=0.5  如果x服从N(0,1)的正态分布，那么Y=x*signa+mu 服从N(mu,signa)

解：  

    sigma=0.5  

    mu=0.1

    x=randn(100)

    y=sigma*x+mu

    y.sum(0) #0表示一个维度

或者：模拟100天100次

    x=randn(100,100)

    y=sigma*x+mu

    ya=y.sum(0)

    ya.mean(0)

    ya.std(0)

(1)创建一维数组、二维数组，并进行提取数据，排序，切片

importnumpy

#创建一维数组 numpy.array([元素1,元素2,...元素n])

x=numpy.array(['s','d','g','b'])

#提取第二个元素

x[1]

(2)创建二维数组，最外层是第一维度，里层是第二维度

#numpy.array([[元素1,元素2,...,元素n],[元素1,元素2,...,元素n],...,[元素1,元素2,...,元素n]])

y=numpy.array([[1,2,3],[3,2,4],[5,2,1],[6,8,3]])

#提取第二行数据

y[1]

#提取第二列数据的两种方法

y.T[1]

y[:,1]

#提取第三行第三列数据的两种方法

y[2][2]

y[2,2]

(3)数组中每行进行排序

x.sort()

y.sort()

#取数组中的最大值与最小值

y1=y.max()

y2=y.min()

(4)一维数组切片：按照下标取某几行元素  数组[起始下标：最终小标+1]

x1=x[1:3]

x[:]

x[:3]

x[2:]

#二维数组切片

f=y[1:3,1:3]

(5)随机生成几行几列为0的数组

a=numpy.zeros((8,4))

b=numpy.zeros(20)

c=numpy.ones(20)

d=numpy.ones((4,3))

(6)随机数的生成

data=numpy.random.random_integers(1,20,30)#生成随机整数

data=numpy.random.normal(5,1,30)#正态分布的随机数（均值，标准差，个数）

data=numpy.arange(0,200,20)#(起点，终点，步长)

data=numpy.eye(5)#单位矩阵

(7)查看数据类型

data.dtype#数据类型

data.shape#几行几列

data.ndim#几位数组

(8)矩阵点乘

a=np.ones((3,3))

data=np.dot(a.T,a)

(9)常用计算函数

abs(计算绝对值),fads

sqrt(平方根),square(平方的),exp(指数函数),log,log*,loglp

sign,ceiling,floor,modf

isnan(Nota Number),isfinite,isinf

cos,sin,tan,arccos,arcsin,arctan

add(加),substract(减),multiply,divide,power

maximum,minimum,mod,copysign

greater,greater_equal(大于等于),less,less_equal

(10)产生数组

np.meshgrid

np.linspace(start,end,Number)

np.arange(start,end,step)

(11)逻辑操作

np.where(逻辑表达式，a,b) #表达式为真返回a,为假返回b)

(12)统计

sum,mean,std,var

min,max,argmin(返回最大值，对应的是下标),argmax

cumsum(累积和),cumprod(累积的乘积)

data.sum(1)#1表示对行进行求和，0表示对列求和

(13)排序相关

sort(axis)

unique()

(14)随机数生成

numpy.random

简单的随机数据

rand(d0,d1,...,dn)

rand(d0,d1,...,dn)

   sigma*np.random.randn(...)+mu

randint(low[,high,size])

random_integers(low[,high,size])

choice(a[,size,replace,p])

(15)排列

shuffle(x)

permutation

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关键词：Numpy 常用函数 NUM Permutation multiply numpy

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