2016년 1월 10일을 기준으로 전후 주식 8개의 가격을 기록해 다음과 같이 1차원 배열인 stocks에 기록했다.

stocks = np.array([140.49, 0.97, 40.68, 41.53, 55.7 , 57.21, 98.2 ,

                    99.19, 109.96, 111.47, 35.71, 36.27, 87.85, 89.11,

                    30.22, 30.91])

stocks

>>>

array([ 140.49, 0.97, 40.68, 41.53, 55.7 , 57.21, 98.2 ,

        99.19, 109.96, 111.47, 35.71, 36.27, 87.85, 89.11,

        30.22, 30.91])

주말 동안 어떤 주식의 가격이 떨어졌는지 알아보자. 먼저 가격을 주식 기호로 묶고, 기준 시점 전 그룹과 후 그룹으로 나열해서 2×8 행렬로 만든다.

stocks = stocks.reshape(8, 2).T

stocks

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array([[ 140.49, 40.68, 55.7 , 98.2 , 109.96, 35.71, 87.85,

         30.22],

       [ 0.97, 41.53, 57.21, 99.19, 111.47, 36.27, 89.11,

         30.91]])