python中NumPy的矢量运算

多凡

发布于 2019-11-01 01:20:46

98100

代码可运行

文章被收录于专栏：sringbootsringboot

运行总次数：0

代码可运行

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/101981194

接下来了解下矢量运算的能力，矢量的特性可以理解为并行化的运算，也就是说在对数组执行复杂计算时会作用到元素级别，这样仅仅用简洁的表达式就可以代替Python的for循环。

我们先使用NumPy的random.normalvariate()生成一个平均收盘股价为10元（即期望为10），振幅为1元（即标准差为1），样本数量为1000的正态分布随机数组，如下所示：

stock_data = np.random.normal(loc=10.0, scale=1.0, size=1000)
print("stock_data：\n {}".format(stock_data))
"""
stock_data：
[10.78547256  9.76528172  9.22565839  9.88816694  9.98375121  8.82134049
 10.35872851  9.47037456 10.10779769  8.90763374  9.87537764 10.19336141
 10.23045668  9.56778185  .......  11.52876708  9.31758815  9.92082024]
"""

我们规整化所有浮点型随机数据的精度，以便于后续显示和运算。此处使用np.around()方法将所有数据保留2位小数，由于矢量运算的能力，此处仅需一行代码就可实现，如下所示：

stock_data = np.around(stock_data,2)#保留2位小数
print("stock_data：\n {}".format(stock_data))
"""
stock_data：
[11.97  9.34 12.14 11.28 11.7   8.65  8.81  8.63 11.93  9.48  8.93  9.83
 10.54  9.38 10.93  9.09 10.4   9.88 10.35 11.67  7.97 12.19 10.1  11.22
  9.85 10.91 10.38  9.16  9.46  ...... 10.02  9.27 11.2   9.4   9.83  8.99]
"""