金融量化分析【day110】：NumPy-切片和索引

1、索引和切片

一、數組和標量之間的運算

 

二、一樣大小的數組之間的運算

 

三、數組索引

四、數組切片

一、一維數組

二、多維數組

 

 

2、布爾索引

一、問題

給一個數組，選出數組中全部大於5的數

一、答案

a[a>5]

二、原理

a>5會對a中的每個元素進行判斷，返回一個布爾數組

布爾型索引：將一樣大小的布爾數組傳進索引，會返回一個由全部True對應爲之的元素的數組

二、問題2

一、題目

給一個數組，選出數組中全部大於5的偶數

二、答案

a[(a>5)&(a%2==0)]

三、問題3

一、題目

給一個數組，選出數組中全部大於5的數和偶數

二、答案

a[(a>5)|(a%2==0)]

3、花式索引

問題1：對於一個數組，選出其第1，3，4，6，7個元素，組成新的二維數組

一、答案

a[[1,3,4,6,7]]

二、案例

 

問題2：對於一個二維數組，選出其第一列和第三列，組成新的二維數組

一、答案

a[:,[1,3]]

二、案例　

 

4、浮點數特殊值

浮點數：float

一、浮點數有兩個特殊值

nan（Not a Number）：不等於任何浮點數（nan！=nan）

inf（infinity）：比任何浮點數都打

二、NumPy中建立特殊值：np.nan np.inf

在數據分析中，nan常被用做表示數據缺失值