浅谈/合约跟单系统开发/合约量化系统开发源码功能/方案

简介: Numpy的`ndarray`是同类型的元素表,用整数元组索引,维数称作秩,形状表示各维大小。例如,`[[1, 2, 3], [4, 2, 5]]`秩为2,形状为`(2, 3)`。通过`numpy`的`array`函数、`zeros`, `ones`, `full`, `empty`等创建数组,`arange`和`linspace`生成数字序列,`reshape`改变数组形状,保持元素总数不变。`flatten`方法用于将数组扁平化为一维,默认按行优先(`order='C'`)。

Numpy 中的数组是一个元素表(通常是数字),所有元素类型相同,由正整数元组索引。在 Numpy 中,数组的维数称为数组的秩。给出数组沿每个维的大小的整数元组称为数组的形状。Numpy 中的数组类称为ndarray。Numpy 数组中的元素可以使用方括号访问,并且可以使用嵌套的 Python 列表进行初始化。例子 :[[ 1, 2, 3], [ 4, 2, 5]] Here, rank = 2 (as it is 2-dimensional or it has 2 axes) First dimension(axis) length = 2, second dimension has length = 3 overall shape can be expressed as: (2, 3) 复制代码 # 演示基本数组特征的 Python 程序 import numpy as np # 创建数组对象 arr = np.array( [[ 1, 2, 3], [ 4, 2, 5]] ) # arr 对象的打印类型 print("Array is of type: ", type(arr)) # 打印数组维度(轴) print("No. of dimensions: ", arr.ndim) # 阵列的打印形状 print("Shape of array: ", arr.shape) # 数组的打印大小(元素总数) print("Size of array: ", arr.size) # 打印数组中元素的类型 print("Array stores elements of type: ", arr.dtype)输出 :Array is of type: No. of dimensions: 2 Shape of array: (2, 3) Size of array: 6 Array stores elements of type: int64数组创建在 NumPy 中有多种创建数组的方法。例如,您可以使用array函数从常规 Python列表或元组创建一个数组。 结果数组的类型是从序列中元素的类型推导出来的。**通常,数组的元素最初是未知的,但它的大小是已知的。因此,NumPy 提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。这些最大限度地减少了增长阵列的必要性,这是一项昂贵的操作。例如: np.zeros、np.ones、np.full、np.empty 等。为了创建数字序列,NumPy 提供了一个类似于 range 的函数,它返回数组而不是列表。arange: 返回给定间隔内均匀分布的值。步长是指定的。linspace: 返回给定间隔内均匀分布的值。编号_的元素被返回。重塑数组: 我们可以使用reshape方法来重塑数组。考虑一个形状为 (a1, a2, a3, …, aN) 的数组。我们可以重新整形并将其转换为另一个形状为 (b1, b2, b3, …, bM) 的数组。需要的条件是:a1 x a2 x a3 … x aN = b1 x b2 x b3 … x bM 。(即数组的原始大小保持不变。)扁平化数组: 我们可以使用扁平化方法将数组的副本折叠成一维。它接受order参数。默认值为“C”(用于行优先顺序)。

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