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      3段極簡(jiǎn)代碼帶你入門Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)SciPy

       web3佬總圖書館 2021-03-18
      大數(shù)據(jù)DT
      提供大數(shù)據(jù)、AI等領(lǐng)域干貨學(xué)習(xí)資源的「寶藏號(hào)」,跟50萬(wàn)技術(shù)人共同成長(zhǎng),一起玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)、Python、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能!還會(huì)有各種好玩又奇葩的數(shù)據(jù)解讀,邊學(xué)習(xí)邊吃瓜!
      510篇原創(chuàng)內(nèi)容
      公眾號(hào)

      導(dǎo)讀:SciPy是基于NumPy的,提供了更多的科學(xué)計(jì)算功能,比如線性代數(shù)、優(yōu)化、積分、插值、信號(hào)處理等。


      作者:趙志強(qiáng) 劉志偉
      來(lái)源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju)


      圖片


      01 文件讀寫

      目前在國(guó)內(nèi)Matlab仍然非常流行,Matlab使用的數(shù)據(jù)格式通常是.mat文件。對(duì)此,Scipy.io包提供了可以導(dǎo)入導(dǎo)出.mat文件的接口,這樣,Python和Matlab的協(xié)同工作就變得非常容易了。示例代碼如下所示:

      from scipy import io as spio
      import numpy as np
      a=np.arange(10)
      spio.savemat('a.mat',{'a':a})
      data = spio.loadmat('a.mat', struct_as_record=True)
      data['a']

      Out:

      array([[0123456789]])


      02 線性代數(shù)運(yùn)算

      在SciPy中,線性代數(shù)運(yùn)算使用的是scipy.linalg。

      scipy.linalg.det()可用于計(jì)算矩陣的行列式,示例代碼如下:

      from scipy import linalg
      m=np.array([[1,2],[3,4]])
      linalg.det(m)

      Out:

      -2.0


      03 優(yōu)化和擬合

      求解最大值最小值之類的問題即為優(yōu)化問題,在SciPy中,scipy.optimization提供了最小值、曲線擬合等算法。示例代碼如下:

      import numpy as np
      from scipy import optimize
      import matplotlib.pyplot as plt

      def f(x):
          return x**2+20*np.sin(x)

      x=np.arange(-10,10,0.1)

      plt.plot(x,f(x))

      由圖3-1中可以看到,對(duì)應(yīng)的最小值的橫坐標(biāo)大約是-2。

      我們可以用暴力窮舉法來(lái)計(jì)算最小值,代碼如下:

      grid=(-10,10,0.1)
      x_min=optimize.brute(f,(grid,))
      x_min
      Out:
      array([-1.42754883])

      圖片

      ▲圖3-1

      當(dāng)然,當(dāng)數(shù)據(jù)量較大的時(shí)候,窮舉法速度會(huì)很慢。為了提高效率,scipy.optimize也提供了諸如模擬退火等優(yōu)化算法,這里不再多講。

      關(guān)于作者:趙志強(qiáng),金融量化與建模專家,目前在金融科技公司負(fù)責(zé)金融大數(shù)據(jù)產(chǎn)品工作,專注于研究Al在金融領(lǐng)域的落地應(yīng)用。曾在由諾獎(jiǎng)得主Robert Engle領(lǐng)導(dǎo)的上海紐約大學(xué)波動(dòng)研究所研究全球金融風(fēng)險(xiǎn),并和上交所、中金所合作完成多項(xiàng)科研項(xiàng)目。曾在摩根士丹利華鑫基金、明汯投資負(fù)責(zé)量化投資研究工作,內(nèi)容包括股票多因子、期貨CTA和高頻交易等。
      劉志偉,在中國(guó)銀聯(lián)云閃付事業(yè)部從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等工作。對(duì)自然語(yǔ)言處理、文本分類、實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí),以及大數(shù)據(jù)技術(shù)棧均有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。目前正在探索相關(guān)技術(shù)在金融場(chǎng)景內(nèi)的落地應(yīng)用,包括自動(dòng)知識(shí)圖譜、大規(guī)模文本信息抽取結(jié)構(gòu)化、異常識(shí)別等領(lǐng)域,關(guān)注人工智能行業(yè)前沿技術(shù)發(fā)展。

      本文摘編自Python量化投資:技術(shù)、模型與策略》,
      本文摘編自Python量化投資:技術(shù)、模型與策略》,經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。

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