NumPy库的主要作用及常用函数大全

由bqadm创建，最终由small_q更新于2024-05-20 02:35 被浏览 60 用户

主要作用

NumPy（Numerical Python的简称）是Python中用于处理数组、矩阵、数值计算以及高级数学函数的一个强大的库。在金融量化分析中，NumPy扮演着至关重要的角色，因为它提供了快速、高效的数值计算能力，适用于处理大量的金融数据。

NumPy的主要特点包括：

1. 多维数组对象：NumPy提供了一个称为ndarray的多维数组对象，用于存储和处理大型数据集。
2. 数学函数：NumPy包含了大量的数学函数，用于执行基本的数学运算（如加、减、乘、除）以及更复杂的数学运算（如线性代数运算、统计函数、随机数生成等）。
3. 广播功能：NumPy的广播功能允许在不同形状的数组之间执行数学运算，而无需显式地重塑它们的形状。
4. 高效计算：NumPy的数组操作通常比Python的内置列表操作更快，因为它们是在C语言级别实现的，并且针对性能进行了优化。
5. 线性代数：NumPy包含了一个名为numpy.linalg的线性代数模块，提供了用于解决线性方程组、计算特征值和特征向量等问题的函数。
6. 随机数生成：NumPy提供了一个强大的随机数生成器，可以生成各种分布（如正态分布、均匀分布等）的随机数。

常用函数大全

以下是一些NumPy库中常用的函数：

1. 数组创建：
   • numpy.array(): 从已有的数据创建数组。
   • numpy.zeros(): 创建一个全0的数组。
   • numpy.ones(): 创建一个全1的数组。
   • numpy.eye(): 创建一个单位矩阵。
   • numpy.arange(): 类似于Python的range，但返回的是一个数组。
   • numpy.linspace(): 创建一个等差数列。
   • numpy.empty(): 创建一个未初始化的数组。
   • numpy.reshape(): 改变数组的形状。
   • numpy.flatten(): 将多维数组展平为一维数组。
2. 数组操作：
   • numpy.shape(): 获取数组的形状。
   • numpy.reshape(): 改变数组的形状。
   • numpy.append(): 在数组的末尾添加值。
   • numpy.insert(): 在指定位置插入值。
   • numpy.delete(): 删除数组中的元素。
   • numpy.concatenate(): 连接两个或多个数组。
3. 数学函数：
   • numpy.sum(): 计算数组的和。
   • numpy.prod(): 计算数组的积。
   • numpy.mean(): 计算数组的平均值。
   • numpy.median(): 计算数组的中位数。
   • numpy.std(): 计算数组的标准差。
   • numpy.var(): 计算数组的方差。
   • numpy.min() 和 numpy.max(): 找到数组中的最小值和最大值。
   • numpy.add(): 数组元素相加。
   • numpy.subtract(): 数组元素相减。
   • numpy.multiply(): 数组元素相乘。
   • numpy.divide(): 数组元素相除。
   • numpy.power(): 数组元素求幂。
   • numpy.sqrt(): 计算数组元素的平方根。
   • numpy.exp(): 计算数组元素的自然指数。
   • numpy.log(): 计算数组元素的自然对数。
   • numpy.sin(), numpy.cos(), numpy.tan(): 三角函数。
4. 统计函数：
   • numpy.mean(): 计算数组的平均值。
   • numpy.median(): 计算数组的中位数。
   • numpy.std(): 计算数组的标准差。
   • numpy.var(): 计算数组的方差。
   • numpy.min(): 返回数组中的最小值。
   • numpy.max(): 返回数组中的最大值。
   • numpy.argmin(): 返回最小元素的索引。
   • numpy.argmax(): 返回最大元素的索引。
5. 线性代数：
   • numpy.linalg.inv(): 计算矩阵的逆。
   • numpy.linalg.det(): 计算矩阵的行列式。
   • numpy.linalg.eig(): 计算矩阵的特征值和特征向量。
   • numpy.linalg.solve(): 解线性方程组。
   • numpy.linalg.dot(): 计算两个数组的点积。
6. 随机数生成：
   • numpy.random.rand(): 生成[0, 1)之间的随机浮点数。
   • numpy.random.randn(): 生成标准正态分布的随机数。
   • numpy.random.randint(): 生成指定范围的随机整数。
   • numpy.random.choice(): 从指定的一维数组中随机选择元素。
7. 逻辑函数：
   • numpy.where(): 返回满足条件的元素的索引。
   • numpy.logical_and(), numpy.logical_or(), numpy.logical_not(): 逻辑与、或、非操作。
8. 排序和搜索：
   • numpy.sort(): 对数组进行排序。
   • numpy.argsort(): 返回排序后的索引数组。
   • numpy.lexsort(): 使用键序列进行间接排序。
   • numpy.searchsorted(): 找到应插入以保持顺序的索引。
9. 集合操作：
   • numpy.unique(): 返回唯一元素。
   • numpy.intersect1d(): 返回两个数组的交集。
   • numpy.union1d(): 返回两个数组的并集。
   • numpy.in1d(): 测试一个数组的元素是否在另一个数组中。
   • numpy.setdiff1d(): 返回两个数组的差集。
   • numpy.setxor1d(): 返回两个数组的对称差集。

这些函数只是NumPy库功能的一小部分，NumPy还提供了许多其他高级功能和函数，可以满足各种复杂的数值计算需求。在金融量化分析中，NumPy通常是数据处理和分析工作流程中的核心组件之一。