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附录
……检查是否是两位数,如果也是假……
……剩下的唯一情况是三位数的情况。
用随机数值
a
调用函数。
NumPy
计算金融中的许多操作发生在大量数值数据上。
NumPy
是一个
Python
包,允许高
效处理和操作此类数据结构。虽然这是一个功能丰富的强大包,但对于本书的目的
来说,涵盖
NumPy
的基础知识就足够了。一本关于
NumPy
的免费在线书籍是
From
Python to NumPy
(
https://oreil.ly/Yxequ
)。它详细涵盖了下面省略的许多重要内容。
常规
ndarray
对象
NumPy ndarray
类是主力,它为
n
维数组对象提供数据结构。例如,你可以从列表
对象生成
ndarray
对象。
In [82]: import numpy as np
In [83]: a = np.array(range(24))
In [84]: a
Out[84]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14,
15, 16,
17, 18, 19, 20, 21, 22, 23])
In [85]: b = a.reshape((4, 6))
In [86]: b
Out[86]: array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
[ 6, 7, 8, 9, 10, 11],
[12, 13, ...