numpy學(xué)得還不錯(cuò)？來(lái)試試這20題?。ㄉ希?/h5>

2020-08-27

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作者：劉早起

來(lái)源：早起Python

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(lái)學(xué)習(xí)是最有效的方法，本文將帶來(lái)20個(gè)NumPy經(jīng)典問(wèn)題，附贈(zèng)20段實(shí)用代碼，拿走就用，建議打開(kāi)Jupyter Notebook邊敲邊看！

01數(shù)據(jù)查找

問(wèn)：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(wèn):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(wèn)：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(wèn)：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(wèn)：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(wèn)：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(wèn)：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(wèn)：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(duì)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(wèn)：如何對(duì)數(shù)組進(jìn)行切片

輸入：

arr = np.arange(10)

備注：從索引2開(kāi)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(wèn)：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(xiě)首字母
str3 = np.char.add(str1,str2)
print(np.char.title(str3))

以上就是我總結(jié)的NumPy經(jīng)典20題中的10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，下一篇繼續(xù)給你列出另外10題哈！

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