驾驭Python数据分析基本功：探索经济金融领域的奥秘

人工智能

2023-11-12 02:04:05

数据结构之numpy数组

Python数据分析中，numpy数组是不可或缺的利器。numpy数组是一种优化后的数据结构，专为快速处理大型数据而设计。它具备出色的性能和丰富的功能，可轻松实现各种数据操作。

1.1 创建numpy数组

创建numpy数组的方式多种多样。以下介绍几种常用的方法：

直接创建：使用numpy.array()函数，将列表、元组等数据结构转换为numpy数组。
从现有数组创建：借助numpy的数组切片或索引操作，从现有数组中提取指定元素，创建新数组。
使用numpy函数创建：numpy提供了丰富的函数库，可用于创建特定形状和元素值的数组。

1.2 数组切片

numpy数组切片与Python列表切片类似，可通过指定索引范围来获取数组的子集。

一维数组切片：使用单一对整数索引指定切片范围。
多维数组切片：使用逗号分隔的整数索引序列，指定各维度上的切片范围。

1.3 数组属性

numpy数组提供了丰富的属性，可帮助我们快速了解数组的基本信息。

.shape：返回数组的形状，即各维度上的元素个数。
.dtype：返回数组元素的数据类型。
.size：返回数组元素的总数。

1.4 广播操作

广播操作是一种在不同形状的数组之间进行算术或逻辑运算的机制。当数组形状不同时，numpy会自动调整较小数组的形状，使其与较大数组形状一致。

2. 经济金融数据分析

在经济金融领域，Python数据分析有着广阔的应用前景。例如：

分析历史金融数据，寻找市场规律，预测未来走势。
处理经济数据，评估经济状况，为政策制定提供依据。
分析公司财务数据，评估公司财务状况，为投资决策提供参考。

3. 实例：分析房价数据

以下是一个使用Python进行房价数据分析的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载房价数据
data = np.loadtxt('房价数据.csv', delimiter=',')

# 提取特征和目标变量
features = data[:, :-1]
target = data[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)
print('模型得分：', score)

# 绘制预测结果与真实值对比图
plt.scatter(y_test, model.predict(X_test))
plt.xlabel('真实房价')
plt.ylabel('预测房价')
plt.show()