知网中在金融科技相关文章中有某些作者的某些文章的被引用数，h指数的定义：一名科学家的h指数是指其发表的Np篇论文中有h篇每篇至少被引h次、而其余Np-h篇论文每篇被引均小于或等于h次，利用Python求出金融科技领域h指数最高的10位作者

首先，您需要准备好可供分析的数据。如果您已经有了这些数据，您可以使用Python的pandas库和numpy库来对数据进行处理。

假设您的数据已经存储在一个CSV文件中，文件名为"finance_tech.csv"，包含以下列：

- 作者 (Author)
- 论文标题 (Title)
- 被引用次数 (Citation)

以下是可能的Python代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('finance_tech.csv')

# 按照作者和被引用次数进行分组，并计算每个作者的h指数
def calculate_h_index(group):
    citations = group['Citation'].values
    h_index = np.sum(citations >= np.arange(1, len(citations)+1))
    return pd.Series({'h_index': h_index})

h_index_df = df.groupby('Author').apply(calculate_h_index)

# 按照h指数进行排序，并取出前10位作者
top_10_authors = h_index_df.sort_values('h_index', ascending=False).head(10)

# 输出结果
print(top_10_authors)

上述代码首先使用pandas库读取CSV文件，然后定义了一个函数`calculate_h_index`来计算每个作者的h指数。接着，使用`groupby`方法按照作者进行分组，并应用`calculate_h_index`函数来计算每个作者的h指数。最后，按照h指数进行排序，并取出前10位作者。