python numpy是什么庫(kù)

NumPy是Python語(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)充程序庫(kù)。支持高級(jí)大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算，此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)。Numpy內(nèi)部解除了CPython的GIL（全局解釋器鎖），運(yùn)行效率極好，是大量機(jī)器學(xué)習(xí)框架的基礎(chǔ)庫(kù)！

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NumPy的全名為Numeric Python，是一個(gè)開(kāi)源的Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)，它包括：

·一個(gè)強(qiáng)大的N維數(shù)組對(duì)象ndrray；

·比較成熟的（廣播）函數(shù)庫(kù)；

·用于整合C/C++和Fortran代碼的工具包；

·實(shí)用的線(xiàn)性代數(shù)、傅里葉變換和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)。

NumPy的優(yōu)點(diǎn)：

·對(duì)于同樣的數(shù)值計(jì)算任務(wù)，使用NumPy要比直接編寫(xiě)Python代碼便捷得多；

·NumPy中的數(shù)組的存儲(chǔ)效率和輸入輸出性能均遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于Python中等價(jià)的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，且其能夠提升的性能是與數(shù)組中的元素成比例的；

·NumPy的大部分代碼都是用C語(yǔ)言寫(xiě)的，其底層算法在設(shè)計(jì)時(shí)就有著優(yōu)異的性能，這使得NumPy比純Python代碼高效得多。

當(dāng)然，NumPy也有其不足之處，由于NumPy使用內(nèi)存映射文件以達(dá)到最優(yōu)的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)性能，而內(nèi)存的大小限制了其對(duì)TB級(jí)大文件的處理；此外，NumPy數(shù)組的通用性不及Python提供的list容器。因此，在科學(xué)計(jì)算之外的領(lǐng)域，NumPy的優(yōu)勢(shì)也就不那么明顯。

使用python做量化交易策略測(cè)試和回驗(yàn)，有哪些比較成熟一些的庫(kù)

比較成熟的庫(kù)可以參考如下幾個(gè)：

pybacktest

pyalgotrader

zipline

bt

backtrader

pybacktest基于vector，不是event based，快得多得多，缺點(diǎn)也明顯。

第1章 為什么將Python用于金融

Python在金融中的應(yīng)用

在過(guò)去的十年里，隨著自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)，科技最終成為杰出的金融機(jī)構(gòu)，銀行，保險(xiǎn)和投資公司，股票交易公司，對(duì)沖基金，券商等公司的一部分。根據(jù)2013年的Crosman 報(bào)告，與2013年相比，銀行和金融公司2014年在科技上的花費(fèi)要高出4.2%。預(yù)計(jì)在2020年，一年的金融服務(wù)的技術(shù)成本將達(dá)到5億美元。正值系統(tǒng)需要維護(hù)和不斷升級(jí)的時(shí)候，一些著名的銀行雇傭一些開(kāi)發(fā)者是很正常的事情。那么Python用在哪里呢?

Python的語(yǔ)法很容易實(shí)現(xiàn)那些金融算法和數(shù)學(xué)計(jì)算，每個(gè)數(shù)學(xué)語(yǔ)句都能轉(zhuǎn)變成一行Python代碼，每行允許超過(guò)十萬(wàn)的計(jì)算量。

沒(méi)有其他語(yǔ)言能像Python這樣適用于數(shù)學(xué)，Python精通于計(jì)算，以及數(shù)學(xué)和科學(xué)中的排列組合問(wèn)題。Python的第二個(gè)特性是表示數(shù)字，序列和算法。比如SciPy庫(kù)，很適合用來(lái)做技術(shù)領(lǐng)域和科學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算，SicPy庫(kù)被很多工程師，科學(xué)家和分析人員使用。NumPy，也是Python的一個(gè)擴(kuò)展，它可以很好地處理數(shù)學(xué)函數(shù)，數(shù)組和矩陣。同時(shí)，Python也支持嚴(yán)格的編碼模式，因此，使它成為一個(gè)平衡的選擇，或者說(shuō)方法。

使用更少的人達(dá)到相同的結(jié)果以及實(shí)現(xiàn)其他編程語(yǔ)言不能實(shí)現(xiàn)的事，是Python首要的優(yōu)點(diǎn)。Python語(yǔ)法的精確和簡(jiǎn)潔，以及它大量寶貴的第三方工具使它成為處理金融行業(yè)的錯(cuò)綜復(fù)雜的事務(wù)的唯一可靠的選擇。

Cititec(英格蘭倫敦的職業(yè)介紹所)的技術(shù)招聘經(jīng)理Stephen Grant說(shuō)：跨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理和交易系統(tǒng)都在使用Python(有時(shí)會(huì)混合使用c++)，很多銀行從建立銀行的前端到資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)都會(huì)選擇使用Python。使用Python的金融公司包括荷蘭銀行，德國(guó)證券交易所集團(tuán)，Bellco信用社，摩根大通以及阿爾蒂斯投資管理。

Python常用的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)以及第三方庫(kù)有哪些？

推薦5個(gè)常用的Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)：

1、os：提供了不少與操作系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的函數(shù)庫(kù)

os包是Python與操作系統(tǒng)的接口。我們可以用os包來(lái)實(shí)現(xiàn)操作系統(tǒng)的許多功能，比如管理系統(tǒng)進(jìn)程，改變當(dāng)前路徑，改變文件權(quán)限等。但要注意，os包是建立在操作系統(tǒng)的平臺(tái)上的，許多功能在Windows系統(tǒng)上是無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已經(jīng)被其他的包取代。

我們通過(guò)文件系統(tǒng)來(lái)管理磁盤(pán)上儲(chǔ)存的文件。查找、刪除、復(fù)制文件以及列出文件列表等都是常見(jiàn)的文件操作。這些功能通?？梢栽诓僮飨到y(tǒng)中看到，但現(xiàn)在可以通過(guò)Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函數(shù)等，在Python內(nèi)部實(shí)現(xiàn)。

2、sys：通常用于命令行參數(shù)的庫(kù)

sys包被用于管理Python自身的運(yùn)行環(huán)境。Python是一個(gè)解釋器，也是一個(gè)運(yùn)行在操作系統(tǒng)上的程序。我們可以用sys包來(lái)控制這一程序運(yùn)行的許多參數(shù)，比如說(shuō)Python運(yùn)行所能占據(jù)的內(nèi)存和CPU，Python所要掃描的路徑等。另一個(gè)重要功能是和Python自己的命令行互動(dòng)，從命令行讀取命令和參數(shù)。

3、random：用于生成隨機(jī)數(shù)的庫(kù)

Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的random函數(shù)，可以生成隨機(jī)浮點(diǎn)數(shù)、整數(shù)、字符串，甚至幫助你隨機(jī)選擇列表序列中的一個(gè)元素，打亂一組數(shù)據(jù)等。

4、math：提供了數(shù)學(xué)常數(shù)和數(shù)學(xué)函數(shù)

標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中，Python定義了一些新的數(shù)字類(lèi)型，以彌補(bǔ)之前的數(shù)字類(lèi)型可能的不足。標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)還包含了random包，用于處理隨機(jī)數(shù)相關(guān)的功能。math包補(bǔ)充了一些重要的數(shù)學(xué)常數(shù)和數(shù)學(xué)函數(shù)，比如pi、三角函數(shù)等等。

5、datetime：日期和時(shí)間的操作庫(kù)

日期和時(shí)間的管理并不復(fù)雜，但容易犯錯(cuò)。Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中對(duì)日期和時(shí)間的管理頗為完善，你不僅可以進(jìn)行日期時(shí)間的查詢(xún)和變換，還可以對(duì)日期時(shí)間進(jìn)行運(yùn)算。通過(guò)這些標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，還可以根據(jù)需要控制日期時(shí)間輸出的文本格式

python數(shù)據(jù)分析需要哪些庫(kù)？

1.Numpy庫(kù)

是Python開(kāi)源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展工具，提供了Python對(duì)多維數(shù)組的支持，能夠支持高級(jí)的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算。此外，針對(duì)數(shù)組運(yùn)算也提供了大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)，Numpy是大部分Python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)，具有很多功能。

2.Pandas庫(kù)

是一個(gè)基于Numpy的數(shù)據(jù)分析包，為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas中納入了大量庫(kù)和標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需要的函數(shù)和方法，使用戶(hù)能快速便捷地處理數(shù)據(jù)。

3.Matplotlib庫(kù)

是一個(gè)用在Python中繪制數(shù)組的2D圖形庫(kù)，雖然它起源于模仿MATLAB圖形命令，但它獨(dú)立于MATLAB，可以通過(guò)Pythonic和面向?qū)ο蟮姆绞绞褂?，是Python中Z出色的繪圖庫(kù)。主要用純Python語(yǔ)言編寫(xiě)的，它大量使用Numpy和其他擴(kuò)展代碼，即使對(duì)大型數(shù)組也能提供良好的性能。

4.Seaborn庫(kù)

是Python中基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化工具，提供了很多高層封裝的函數(shù)，幫助數(shù)據(jù)分析人員快速繪制美觀的數(shù)據(jù)圖形，從而避免了許多額外的參數(shù)配置問(wèn)題。

5.NLTK庫(kù)

被稱(chēng)為使用Python進(jìn)行教學(xué)和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)工作的Z佳工具，以及用自然語(yǔ)言進(jìn)行游戲的神奇圖書(shū)館。NLTK是一個(gè)領(lǐng)先的平臺(tái)，用于構(gòu)建使用人類(lèi)語(yǔ)言數(shù)據(jù)的Python程序，它為超過(guò)50個(gè)語(yǔ)料庫(kù)和詞匯資源提供了易于使用的接口，還提供了一套文本處理庫(kù)，用于分類(lèi)、標(biāo)記化、詞干化、解析和語(yǔ)義推理、NLP庫(kù)的包裝器和一個(gè)活躍的討論社區(qū)。