ㅁ. 이차원 배열은 Matrix 같은 형태를 의미한다.

ㅁ.이차원 배열도 배열이기에 초기화를 반드시 해줘야만 한다.

( 그렇지 않으면 초기값으로 heap상에 돌아다니는 메모리가 붙는 경우가 생김. )

ㅁ. 이차원 배열의 초기화 방법은

1. Do Loop를 통한 초기화

2. array constructor를 통한 초기화

3. 변수 선언과 동시에 초기화

4. read를 통한 초기화

등이 있다.

ㅁ. array constructor를 통한 초기화

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ㅁ. 결과

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4. READ를 통한 이차원 배열의 초기화

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ㅁ. 결과

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ㅁ. 암시적 Do Loop를 이용한 READ를 통한 이차원 배열의 초기화

ㅁ. 결과

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ㅁ. 다음 코드를 보고 결과값을 예상해보자.

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ㅁ. 결과

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출처 : https://github.com/FinanceData/FinanceDataReader

Install

pip3 install finance_datareader

Quick Start

import FinanceDataReader as fdr

# Apple(AAPL), 2017-01-01 ~ Now
df = fdr.DataReader('AAPL', '2017')

# AMAZON(AMZN), 2017
df = fdr.DataReader('AMZN', '2017-01-01', '2017-12-31')

# Samsung(005930), 1992-01-01 ~ 2018-10-31
df = fdr.DataReader('068270', '1992-01-01', '2018-10-31')

# country code: ex) 000150: Doosan(KR), Yihua Healthcare(CN)
df = fdr.DataReader('000150', '2018-01-01', '2018-10-30') # default: 'KR' 
df = fdr.DataReader('000150', '2018-01-01', '2018-10-30', country='KR')
df = fdr.DataReader('000150', '2018-01-01', '2018-10-30', country='CN')

# KOSPI index, 2015~Now
df = fdr.DataReader('KS11', '2015-01-01')

# Dow Jones Industrial(DJI), 2015년~Now
df = fdr.DataReader('DJI', '2015-01-01')

# USD/KRW, 1995~Now
df = fdr.DataReader('USD/KRW', '1995-01-01')

# Bitcoin KRW price (Bithumbs), 2016 ~ Now
df = fdr.DataReader('BTC/KRW', '2016-01-01')

# KRX stock symbol list and names
df_krx = fdr.StockListing('KRX')

# S&P 500 symbol list
df_spx = fdr.StockListing('S&P500')

ㅁ. 배열의 입출력

ㅁ. 암시적 Do Loop

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ㅁ. 결과

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ㅁ. 배열의 입출력

ㅁ. 명시적 Do Loop

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ㅁ. 결과

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