100个Numpy练习【2】

2018-03-01 11:05:41来源:网络收集作者:〃人点击

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接上文: 100个Numpy练习【1】


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





21. 用tile函数创建一个8×8的棋盘矩阵(★☆☆)

( 提示 : np.tile)


Z = np.tile(np.array([[1, 0], [0, 1]]), (4, 4))
print (Z)
22. 对5×5的随机矩阵进行归一化(★☆☆)

( 提示 : (x – min) / (max – min))


Z = np.random.random((5, 5))
Zmax, Zmin = Z.max(), Z.min()
Z = (Z-Zmin)/(Zmax-Zmin)
print (Z)
23. 创建一个dtype来表示颜色(RGBA)(★☆☆)

( 提示 : np.dtype)


color = np.dtype([("r", np.ubyte, 1),
("g", np.ubyte, 1),
("b", np.ubyte, 1),
("a", np.ubyte, 1)])
c = np.array((255, 255, 255, 1), dtype=color)
print (c)
Out[80]:
array((255, 255, 255, 1),
dtype=[('r', 'u1'), ('g', 'u1'), ('b', 'u1'), ('a', 'u1')])
24. 一个5×3的矩阵和一个3×2的矩阵相乘,结果是什么?(★☆☆)

( 提示 : np.dot | @)


Z = np.dot(np.zeros((5, 3)), np.zeros((3, 2)))
# 或者
Z = np.zeros((5, 3))@ np.zeros((3, 2))
print (Z)
25. 给定一个一维数组把它索引从3到8的元素进行取反(★☆☆)

( 提示 : >, <=)


Z = np.arange(11)
Z[(3 <= Z) & (Z < 8)] *= -1
print (Z)
26. 下面的脚本的结果是什么?(★☆☆)

( 提示 : np.sum)


# Author: Jake VanderPlas # 结果
print(sum(range(5),-1)) 9
from numpy import *
print(sum(range(5),-1)) 10 #numpy.sum(a, axis=None)
27. 关于整形的向量Z下面哪些表达式正确?(★☆☆)
Z**Z True
2 << Z >> 2 False
Z <- Z True
1j*Z True #复数
Z/1/1 True
ZZ False
28. 下面表达式的结果分别是什么?(★☆☆)
np.array(0) / np.array(0) nan
np.array(0) // np.array(0) 0
np.array([np.nan]).astype(int).astype(float) -2.14748365e+09
29. 如何从零位开始舍入浮点数组?(★☆☆)

( 提示 : np.uniform, np.copysign, np.ceil, np.abs)


# Author: Charles R Harris
Z = np.random.uniform(-10,+10,10)
print (np.copysign(np.ceil(np.abs(Z)), Z))
30. 如何找出两个数组公共的元素?(★☆☆)

( 提示 : np.intersect1d)


Z1 = np.random.randint(0, 10, 10)
Z2 = np.random.randint(0, 10, 10)
print (np.intersect1d(Z1, Z2))
31. 如何忽略numpy的警告信息(不推荐)?(★☆☆)

( 提示 : np.seterr, np.errstate)


# Suicide mode on
defaults = np.seterr(all="ignore")
Z = np.ones(1) / 0
# Back to sanity
_ = np.seterr(**defaults)
# 另一个等价的方式, 使用上下文管理器(context manager)
with np.errstate(divide='ignore'):
Z = np.ones(1) / 0
32. 下面的表达式是否为真?(★☆☆)

( 提示 : 虚数)


np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1) Faslse
33. 如何获得昨天,今天和明天的日期?(★☆☆)

( 提示 : np.datetime64, np.timedelta64)


yesterday = np.datetime64('today', 'D') - np.timedelta64(1, 'D')
today = np.datetime64('today', 'D')
tomorrow = np.datetime64('today', 'D') + np.timedelta64(1, 'D')
34. 怎么获得所有与2016年7月的所有日期?(★★☆)

( 提示 : np.arange(dtype=datetime64[’D’]))


Z = np.arange('2016-07', '2016-08', dtype='datetime64[D]')
print (Z)
35. 如何计算 ((A+B)*(-A/2)) (不使用中间变量)?(★★☆)

( 提示 : np.add(out=), np.negative(out=), np.multiply(out=), np.divide(out=))


A = np.ones(3) * 1
B = np.ones(3) * 1
C = np.ones(3) * 1
np.add(A, B, out=B)
np.divide(A, 2, out=A)
np.negative(A, out=A)
np.multiply(A, B, out=A)
36. 用5种不同的方法提取随机数组中的整数部分(★★☆)

( 提示 : %, np.floor, np.ceil, astype, np.trunc)


Z = np.random.uniform(0, 10, 10)
print (Z - Z % 1)
print (np.floor(Z))
print (np.cell(Z)-1)
print (Z.astype(int))
print (np.trunc(Z))
37. 创建一个5×5的矩阵且每一行的值范围为从0到4(★★☆)

( 提示 : np.arange)


Z = np.zeros((5, 5))
Z += np.arange(5)
print (Z)
38. 如何用一个生成10个整数的函数来构建数组(★☆☆)

( 提示 : np.fromiter)


def generate():
for x in range(10):
yield x
Z = np.fromiter(generate(), dtype=float, count=-1)
print (Z)
39. 创建一个大小为10的向量, 值域为0到1,不包括0和1(★★☆)

( 提示 : np.linspace)


Z = np.linspace(0, 1, 12, endpoint=True)[1: -1]
print (Z)
40. 创建一个大小为10的随机向量,并把它排序(★★☆)

( 提示 : sort)


Z = np.random.random(10)
Z.sort()
print (Z)

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