
numpy是一款功能強(qiáng)大的python庫,通常被用來存儲和處理大型矩陣。numpy可以支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算,此外也針對數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫 。相信大家在數(shù)據(jù)分析過程中一定少不了numpy的幫助,為了幫助大家鞏固numpy的學(xué)習(xí)和實(shí)用成果,一起來跟小編做下邊的20道題吧.
以下內(nèi)容來源: 早起Python
作者:劉早起
大家好,又到了NumPy進(jìn)階修煉專題。
NumPy大家應(yīng)該不陌生了,看了太多的原理講解之后,用刷題來學(xué)習(xí)是最有效的方法,本文將帶來20個(gè)NumPy經(jīng)典問題,附贈(zèng)20段實(shí)用代碼,拿走就用,建議打開Jupyter Notebook邊敲邊看!
01數(shù)據(jù)查找
問:如何獲得兩個(gè)數(shù)組之間的相同元素
輸入:
import numpy as np import pandas as pd import warnings warnings.filterwarnings("ignore") arr1 = np.random.randint(10,6,6) arr2 = np.random.randint(10,6,6)
答案:
arr1 = np.random.randint(10,6,6) arr2 = np.random.randint(10,6,6) print("arr1: %s"%arr1) print("arr2: %s"%arr2) np.intersect1d(arr1,arr2)
02數(shù)據(jù)修改
問:如何從一個(gè)數(shù)組中刪除另一個(gè)數(shù)組存在的元素
輸入:
arr1 = np.random.randint(10,6,6) arr2 = np.random.randint(10,6,6)
答案:
arr1 = np.random.randint(1,10,10) arr2 = np.random.randint(1,10,10) print("arr1: %s"%arr1) print("arr2: %s"%arr2) np.setdiff1d(arr1,arr2)
03數(shù)據(jù)修改
問:如何修改一個(gè)數(shù)組為只讀模式
輸入:
arr1 = np.random.randint(1,10,10)
答案:
arr1 = np.random.randint(1,10,10) arr1.flags.writeable = False
04數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
問:如何將list轉(zhuǎn)為numpy數(shù)組
輸入:
a = [1,2,3,4,5]
答案:
a = [1,2,3,4,5] np.array(a)
05數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
問:如何將pd.DataFrame轉(zhuǎn)為numpy數(shù)組
輸入:
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})
答案:
df.values
06數(shù)據(jù)分析
問:如何使用numpy進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析
輸入:
arr1 = np.random.randint(1,10,10) arr2 = np.random.randint(1,10,10)
答案:
arr1 = np.random.randint(1,10,10) arr2 = np.random.randint(1,10,10) print("arr1的平均數(shù)為:%s" %np.mean(arr1)) print("arr1的中位數(shù)為:%s" %np.median(arr1)) print("arr1的方差為:%s" %np.var(arr1)) print("arr1的標(biāo)準(zhǔn)差為:%s" %np.std(arr1)) print("arr1,arr的相關(guān)性矩陣為:%s" %np.cov(arr1,arr2)) print("arr1,arr的協(xié)方差矩陣為:%s" %np.corrcoef(arr1,arr2))
07數(shù)據(jù)抽樣
問:如何使用numpy進(jìn)行概率抽樣
arr = np.array([1,2,3,4,5])
輸入:
arr = np.array([1,2,3,4,5]) np.random.choice(arr,10,p = [0.1,0.1,0.1,0.1,0.6])
答案:
08數(shù)據(jù)創(chuàng)建
問:如何為數(shù)據(jù)創(chuàng)建副本
輸入:
arr = np.array([1,2,3,4,5])
答案:
#對副本數(shù)據(jù)進(jìn)行修改,不會(huì)影響到原始數(shù)據(jù) arr = np.array([1,2,3,4,5]) arr1 = arr.copy()
09數(shù)據(jù)切片
問:如何對數(shù)組進(jìn)行切片
輸入:
arr = np.arange(10)
備注:從索引2開始到索引8停止,間隔為2
答案:
arr = np.arange(10) a = slice(2,8,2) arr[a] #等價(jià)于arr[2:8:2]
10字符串操作
問:如何使用NumPy操作字符串
輸入:
str1 = ['I love'] str2 = [' Python']
答案:
#拼接字符串 str1 = ['I love'] str2 = [' Python'] print(np.char.add(str1,str2)) #大寫首字母 str3 = np.char.add(str1,str2) print(np.char.title(str3))
11數(shù)據(jù)修改
問:如何對數(shù)據(jù)向上/下取整
輸入:
arr = np.random.uniform(0,10,10)
答案:
arr = np.random.uniform(0,10,10) print(arr) ###向上取整 print(np.ceil(arr)) ###向下取整 print(np.floor(arr) )
12格式修改
問:如何取消默認(rèn)科學(xué)計(jì)數(shù)顯示數(shù)據(jù)
答案:
np.set_printoptions(suppress=True)
13數(shù)據(jù)修改
問:如何使用NumPy對二維數(shù)組逆序
輸入:
arr = np.random.randint(1,10,[3,3])
答案:
arr = np.random.randint(1,10,[3,3]) print(arr) print('列逆序') print(arr[:, -1::-1]) print('行逆序') print(arr[-1::-1, :])
14數(shù)據(jù)查找
問:如何使用NumPy根據(jù)位置查找元素
輸入:
arr1 = np.random.randint(1,10,5) arr2 = np.random.randint(1,20,10)
備注:在arr2中根據(jù)arr1中元素以位置查找
答案:
arr1 = np.random.randint(1,10,5) arr2 = np.random.randint(1,20,10) print(arr1) print(arr2) print(np.take(arr2,arr1))
15數(shù)據(jù)計(jì)算
問:如何使用numpy求余數(shù)
輸入:
a = 10 b = 3
答案:
np.mod(a,b)
16數(shù)據(jù)計(jì)算
問:如何使用NumPy進(jìn)行矩陣SVD分解
輸入:
A = np.random.randint(1,10,[3,3])
答案:
np.linalg.svd(A)
17數(shù)據(jù)篩選
問:如何使用NumPy多條件篩選數(shù)據(jù)
輸入:
arr = np.random.randint(1,20,10)
答案:
arr = np.random.randint(1,20,10) print(arr[(arr>1)&(arr<7)&(arr%2==0)])
18數(shù)據(jù)修改
問:如何使用NumPy對數(shù)組分類
備注:將大于等于7,或小于3的元素標(biāo)記為1,其余為0
輸入:
arr = np.random.randint(1,20,10)
答案:
arr = np.random.randint(1,20,10) print(arr) print(np.piecewise(arr, [arr < 3, arr >= 7], [-1, 1]))
19數(shù)據(jù)修改
問:如何使用NumPy壓縮矩陣
備注:從數(shù)組的形狀中刪除單維度條目,即把shape中為1的維度去掉
輸入:
arr = np.random.randint(1,10,[3,1])
答案:
arr = np.random.randint(1,10,[3,1]) print(arr) print(np.squeeze(arr))
20數(shù)據(jù)計(jì)算
問:如何使用numpy求解線性方程組
輸入:
A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8, 3])
備注:求解Ax=b
答案:
A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]]) b = np.array([9, 8, 3]) x = np.linalg.solve(A, b) print(x)
以上就是我總結(jié)的NumPy經(jīng)典20題,你都會(huì)嗎?并且每題我都只給出了一種解法,而事實(shí)上每題都有多種解法,所以你應(yīng)該思考是否有更好的思路!
走到這里,NumPy80題就結(jié)束了,完整版80題將會(huì)在近期發(fā)布,盡情期待!
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