100个Numpy练习【1】

时间:2022-05-05
本文章向大家介绍100个Numpy练习【1】,主要内容包括1. 导入numpy库并取别名为np (★☆☆)、2. 打印输出numpy的版本和配置信息 (★☆☆)、3. 创建长度为10的零向量 (★☆☆)、4. 获取数组所占内存大小 (★☆☆)、5. 怎么用命令行获取numpy add函数的文档说明? (★☆☆)、6. 创建一个长度为10的零向量,并把第五个值赋值为1 (★☆☆)、7. 创建一个值域为10到49的向量 (★☆☆)、8**. 将一个向量进行反转(第一个元素变为最后一个元素)** (★☆☆)、9. 创建一个3×3的矩阵,值域为0到8(★☆☆)、10. 从数组[1, 2, 0, 0, 4, 0]中找出非0元素的位置索引 (★☆☆)、11. 创建一个3×3的单位矩阵 (★☆☆)、12. 创建一个3x3x3的随机数组(★☆☆)、13. 创建一个10×10的随机数组,并找出该数组中的最大值与最小值(★☆☆)、14. 创建一个长度为30的随机向量,并求它的平均值 (★☆☆)、15. 创建一个2维数组,该数组边界值为1,内部的值为0 (★☆☆)、16. 如何用0来填充一个数组的边界? (★☆☆)、17. 下面表达式运行的结果是什么?(★☆☆)、18. 创建一个5×5的矩阵,且设置值1, 2, 3, 4在其对角线下面一行(★☆☆)、19. 创建一个8×8的棋盘矩阵(填充为棋盘样式) (★☆☆)、20. 思考一下形状为(6, 7, 8)的数组的形状,且第100个元素的索引(x, y, z)分别是什么?(★☆☆)、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等,并结合实例形式分析了其使用技巧,希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。

Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一,非常适合刚学习完Numpy基础的同学,完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。

Python版本:Python 3.6.2

Numpy版本:Numpy 1.13.1

1. 导入numpy库并取别名为np (★☆☆)

(提示: import … as …)

import numpy as np

2. 打印输出numpy的版本和配置信息 (★☆☆)

(提示: np.__verison__, np.show_config)

print (np.__version__)
np.show_config()

3. 创建长度为10的零向量 (★☆☆)

(提示: np.zeros)

Z = np.zeros(10)
print (Z)

4. 获取数组所占内存大小 (★☆☆)

(提示: size, itemsize)

Z = np.zeros((10, 10))
print (Z.size * Z.itemsize)

5. 怎么用命令行获取numpy add函数的文档说明? (★☆☆)

(提示: np.info)

np.info(np.add)

6. 创建一个长度为10的零向量,并把第五个值赋值为1 (★☆☆)

(提示: array[4])

Z = np.zeros(10)
Z[4] = 1
print (Z)

7. 创建一个值域为10到49的向量 (★☆☆)

(提示: np.arange)

Z = np.arange(10, 50)
print (Z)

8**. 将一个向量进行反转(第一个元素变为最后一个元素)** (★☆☆)

(提示: array[::-1])

Z = np.arange(50)
Z = Z[::-1]
print (Z)

9. 创建一个3×3的矩阵,值域为0到8(★☆☆)

(提示: reshape)

Z = np.arange(9).reshape(3, 3)
print (Z)

10. 从数组[1, 2, 0, 0, 4, 0]中找出非0元素的位置索引 (★☆☆)

(提示: np.nonzero)

nz = np.nonzero([1, 2, 0, 0, 4, 0])
print (NZ)

11. 创建一个3×3的单位矩阵 (★☆☆)

(提示: np.eye)

Z = np.eye(3)
print (Z)

12. 创建一个3x3x3的随机数组(★☆☆)

(提示: np.random.random)

Z = np.random.random((3, 3, 3))
print (Z)

13. 创建一个10×10的随机数组,并找出该数组中的最大值与最小值(★☆☆)

(提示: max, min)

Z = np.random.random((10, 10))
Zmax, Zmin = Z.max(), Z.min()
print (Z.max, Z.min)

14. 创建一个长度为30的随机向量,并求它的平均值 (★☆☆)

(提示: mean)

Z = np.random.random(30)
mean = Z.mean()
print (mean)

15. 创建一个2维数组,该数组边界值为1,内部的值为0 (★☆☆)

(提示: array[1:-1, 1:-1])

Z = np.ones((10, 10))
Z[1:-1, 1:-1] = 0
print (Z)

16. 如何用0来填充一个数组的边界? (★☆☆)

(提示: np.pad)

Z = np.ones((10, 10))
Z = np.pad(Z, pad_width=1, mode='constant', constant_values=0)
print (Z)

17. 下面表达式运行的结果是什么?(★☆☆)

(提示: NaN = not a number, inf = infinity)

(提示:NaN : 不是一个数,inf : 无穷)

# 表达式                           # 结果
0 * np.nan                        nan
np.nan == np.nan                  False
np.inf > np.nan                   False
np.nan - np.nan                   nan
0.3 == 3 * 0.1                    False

18. 创建一个5×5的矩阵,且设置值1, 2, 3, 4在其对角线下面一行(★☆☆)

(提示: np.diag)

Z = np.diag([1, 2, 3, 4], k=-1)
print (Z)

19. 创建一个8×8的棋盘矩阵(填充为棋盘样式) (★☆☆)

(提示: array[::2])

Z = np.zeros((8, 8), dtype=int)
Z[1::2, ::2] = 1
Z[::2, 1::2] = 1
print (Z)

20. 思考一下形状为(6, 7, 8)的数组的形状,且第100个元素的索引(x, y, z)分别是什么?(★☆☆)

(提示: np.unravel_index)

print (np.unravel_index(100, (6, 7, 8)))