NumPy數(shù)據(jù)科學基礎4BasicsofNumPyDataScience內(nèi)容概覽本章學習目標財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析（1）掌握NumPy的ndarray對象，及其簡單應用；；（4）掌握NumPy用于生成隨機數(shù)或隨機序列入；（2）了解NumPy提供的數(shù)學函數(shù)應用；（3）理解NumPy處理不同形狀數(shù)組進行數(shù)學運算的廣播機制；目錄CONTENTS財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析4.1NumPy基礎.NumPyndarray對象NumPy區(qū)間數(shù)組NumPy廣播機制

4.2?隨機函數(shù)Python標準庫randomnp.random模塊4.3NumPy常用數(shù)學運算函數(shù)【Python財務數(shù)據(jù)分析】——A股上市公司歷年每股收益指標統(tǒng)計分析

NumPy基礎PartOne01財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析NumPy的全稱“NumericPython”，用于實現(xiàn)科學計算的第三方擴展包，主要是利用多維數(shù)組（ndarray）進行矢量算術運算和復雜廣播。理解NumPy數(shù)組以及面向數(shù)組的計算將有助于更加高效地使用Pandas等工具。NumPy有以下主要功能：多維數(shù)組：提供高效的多維數(shù)組對象。數(shù)學運算：快速進行數(shù)組的加、減、乘、除等運算。矩陣操作：支持矩陣的轉(zhuǎn)置、乘法等操作。數(shù)據(jù)處理：對數(shù)組進行切片、索引、排序等操作。線性代數(shù)：提供矩陣分解、求逆等功能。隨機數(shù)生成：生成各種分布的隨機數(shù)。傅里葉變換：進行快速傅里葉變換。與其他庫集成：與許多科學計算庫兼容。財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析創(chuàng)建ndarray財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析4.1.3NumPy廣播機制NumPy中的廣播機制（Broadcast）解決不同形狀數(shù)組之間的算術運算問題。圖

中a數(shù)組（二維4x3）與b數(shù)組（一維1x3）相加，NumPy把b數(shù)組在縱向從上向下拓展3次（將第一行重復3次），從而生成與a數(shù)組相同形狀的數(shù)組，之后再與a數(shù)組進行運算。隨機函數(shù)PartTwo02財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析NumPy常用函數(shù)PartThree03財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析【Python財務數(shù)據(jù)分析】

A股上市公司歷年每股收益指標統(tǒng)計分析 PartFour04財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析財務數(shù)據(jù)分析【本章小結】NumPy是Python數(shù)值計算的基石，其ndarray對象適合數(shù)值計算，廣播機制處理不同形狀ndarray運算，還提供了大量數(shù)學函數(shù)，與其他庫集成可形成強大科學計算環(huán)境，應用于多個領域。完成本章的學習，我們基本掌握的Pa