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3段极简代码带你入门Python科学计算库SciPy
导读：SciPy是基于NumPy的，提供了更多的科学计算功能，比如线性代数、优化、积分、插值、信号处理等。
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']array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])from scipy import linalg
m=np.array([[1,2],[3,4]])
linalg.det(m)-2.0import 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))grid=(-10,10,0.1)
x_min=optimize.brute(f,(grid,))
x_min
Out:
array([-1.42754883])本文摘编自《Python量化投资：技术、模型与策略》，经出版方授权发布。
转载请联系微信：DoctorData
推荐语：理论与实践相结合，基于Python阐述量化投资理论和策略，深入分析Python在量化投资分析中具体的应用案例。