金融数据挖掘—科学计算语言—基础篇2
一、Python基础
二、Numpy科学计算包
（一）数组的创建与运算
数组是一个同一类型的数据的有限类集合
列表是由一系列按特定顺序排列的元素组成，元素可以是多种类型，元素之间没有任何关系
; 练习1.
from numpy import *
a1=array([1,2,3,4])
a2=array([5,6,7,8])
a_float=array([[1,2,3,3.3],[4,5,6,6.6],[7,8,9,9.9],[10,11,12,12.12]],dtype=float)
a_complex=array([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]],dtype=complex)
print(a1)
print(a2)
print("数据结构类型",type(a2))
print("元素类型",a1.dtype)
print("数组维度",a1.ndim)
print("数组形状",a1.shape)
print("元素总个数",a1.size)
print(a_float)
print("数据结构类型",type(a_float))
print("元素类型",a_float.dtype)
print("数组维度",a_float.ndim)
print("数组形状",a_float.shape)
print("元素总个数",a_float.size)
print(a_complex)
print("数据结构类型",type(a_complex))
print("元素类型",a_complex.dtype)
print("数组维度",a_complex.ndim)
print("数组形状",a_complex.shape)
print("元素总个数",a_complex.size)
练习2.
; 练习3.
练习4.
; 练习5.
（二）矩阵运算
矩阵从外观上看，是一个按m行n列 (m，n>=1) 排列的数据 (复数或实数) 集合。
from scipy.linalg impot solve
scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
子模块：
cluster—聚类算法
linalg —线性代数
练习1.
; 三、Pandas数据分析包
四、图形绘制
五、数据源处理
六、文本处理
Original: https://blog.csdn.net/m0_66309026/article/details/123845408
Author: 一只敲代码的嗷呜
Title: 金融数据挖掘—科学计算语言—基础篇2
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/759906/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！