数据分析介绍

目标
发现新的特征
对已有假设进行验证
手段
基于统计学原理
借助数据分析软件或框架处理数据
成果
通常是图文结合的数据分析报告

Python数据分析

优势
简单、易学，适合初学者作为入门语言
拥有一个巨大而活跃的科学计算社区
拥有强大的通用编程能力
人工智能时代的通用语言
Python数据分析常用库
numpy、pandas、matplotlib、scipy
常用开发工具
Jupyter Notebook

Numpy数据分析库

支持高性能运算与矩阵运算
高性能科学和数据分析库的基础包
使用场景
量化交易模型
数据分析中的矩阵运算

ndarray数组

基础数据结构-ndarray
存储单一数据类型的多维数组
适用于高性能运算
矢量运算能力
复杂广播能力
ndarray可用的数据类型
布尔型、整型、浮点型、nan
查看数组数据类型
dtype

ndarray基础属性

构造ndarray
使用list构造ndarray
使用arange()方法构造ndarray
数组的形状
shape属性
ndarray的轴：axis
axis从0开始计数
reshape调整数组形状

ndarray基础运算

相同形状的ndarray数组运算
加减乘除运算是对应位置的元素运算
数组和数值间的运算
数值和数组的每个元素进行运算
支持加减乘除运算