金融量化分析【day110】：NumPy-切片和索引

一、索引和切片

1、数组和标量之间的运算

 

2、同样大小的数组之间的运算

 

3、数组索引

4、数组切片

1、一维数组

2、多维数组

 

 

二、布尔索引

1、问题

给一个数组，选出数组中所有大于5的数

1、答案

a[a>5]

2、原理

a>5会对a中的每一个元素进行判断，返回一个布尔数组

布尔型索引：将同样大小的布尔数组传进索引，会返回一个由所有True对应为之的元素的数组

2、问题2

1、题目

给一个数组，选出数组中所有大于5的偶数

2、答案

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

3、问题3

1、题目

给一个数组，选出数组中所有大于5的数和偶数

2、答案

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

三、花式索引

问题1：对于一个数组，选出其第1，3，4，6，7个元素，组成新的二维数组

1、答案

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

2、案例

 

问题2：对于一个二维数组，选出其第一列和第三列，组成新的二维数组

1、答案

a[:,[1,3]]

2、案例　

 

四、浮点数特殊值

浮点数：float

1、浮点数有两个特殊值

nan（Not a Number）：不等于任何浮点数（nan！=nan）

inf（infinity）：比任何浮点数都打

2、NumPy中创建特殊值：np.nan np.inf

在数据分析中，nan常被用作表示数据缺失值