[Python知识库]Python刷题系列(1)_NumPy Basic

NumPy Basic

1、获取numpy版本并显示numpy构建配置

编写一个NumPy程序来获取numpy版本并显示numpy构建配置。

import numpy as np 
print(np.__version__) # 注意这里是两条下划线
print(np.show_config())

'''
1.20.3
blas_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt']
    library_dirs = ['D:/Anaconda\\Library\\lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['D:/Anaconda\\Library\\include']
blas_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt']
    library_dirs = ['D:/Anaconda\\Library\\lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['D:/Anaconda\\Library\\include']
lapack_mkl_info:
    libraries = ['mkl_rt']
    library_dirs = ['D:/Anaconda\\Library\\lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['D:/Anaconda\\Library\\include']
lapack_opt_info:
    libraries = ['mkl_rt']
    library_dirs = ['D:/Anaconda\\Library\\lib']
    define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None), ('HAVE_CBLAS', None)]
    include_dirs = ['D:/Anaconda\\Library\\include']
None
'''

2、获取有关add函数的帮助

编写一个NumPy程序来获取有关add函数的帮助。

import numpy as np 
print(np.info(np.add))

3、测试给定数组的任何元素是否都不为零

编写一个NumPy程序来测试给定数组的任何元素是否都不为零。

只要有一个元素为0，则结果就为False

import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4])
print("Original array:")
print(x)
print("Test if none of the elements of the said array is zero:")
print(np.all(x))

x = np.array([0, 1, 2, 3])
print("Original array:")
print(x)
print("Test if none of the elements of the said array is zero:")
print(np.all(x))

这里涉及python当中的all函数：

any()实现了或(OR)运算，而all()实现了与(AND)运算。

【1】对于any(iterables)，如果可迭代对象iterables中任意存在每一个元素为True则返回True。特例：若可迭代对象为空，比如空列表[]，则返回False。

【2】对于all(iterables)，如果可迭代对象iterables中所有元素都为True则返回True。特例：若可迭代对象为空，比如空列表[]，则返回True。

4、测试给定数组的任何元素是否为非零

只要有一个元素非零，则得到的结果为True.

import numpy as np
x = np.array([0, 0, 0, 0])
print("Original array:")
print(x)
print("Test whether any of the elements of a given array is non-zero:")
print(np.any(x))

x = np.array([0, 0, 2, 0])
print("Original array:")
print(x)
print("Test whether any of the elements of a given array is non-zero:")
print(np.any(x))

这里涉及python当中的any函数：

any()实现了或(OR)运算，而all()实现了与(AND)运算。

【1】对于any(iterables)，如果可迭代对象iterables中任意存在每一个元素为True则返回True。特例：若可迭代对象为空，比如空列表[]，则返回False。

【2】对于all(iterables)，如果可迭代对象iterables中所有元素都为True则返回True。特例：若可迭代对象为空，比如空列表[]，则返回True。

5、逐元素测试给定数组的有限性

编写一个 NumPy 程序来测试给定数组元素的有限性（不是无穷大或不是数字）。

import numpy as np
a = np.array([1, 0, np.nan, np.inf])
print("Original array")
print(a)
print("Test a given array element-wise for finiteness :")
print(np.isfinite(a))

【1】math.isfinite()：是数学模块的库方法，用于检查给定数是否为有限数，它接受数字(整数/浮点数，有限，无限或NaN)。如果 number 是有限数字（或可转换为有限数字），那么返回 true。否则，如果 number 是 NaN（非数字），或者是正、负无穷大的数，则返回 false。

【2】np.nan：表示not a number

【3】np.inf ：表示+∞，是没有确切的数值的,类型为浮点型

6、逐元素测试正无穷大或负无穷大

编写一个 NumPy 程序来逐个元素测试正无穷大或负无穷大

import numpy as np
a = np.array([1, 0, np.nan, np.inf])
print("Original array")
print(a)
print("Test element-wise for positive or negative infinity:")
print(np.isinf(a))

'''
Original array
[  1.   0.  nan  inf]
Test element-wise for positive or negative infinity:
[False False False  True]        
'''

【1】np.isinf(x)：判断x数组当中是否有正无穷大或者负无穷大的数,返回值是布尔类型的list

7、逐元素测试给定数组的 NaN

编写一个 NumPy 程序来逐个元素测试给定数组的 NaN

import numpy as np
a = np.array([1, 0, np.nan, np.inf])
print("Original array")
print(a)
print("Test element-wise for NaN:")
print(np.isnan(a))

'''
Original array
[  1.   0.  nan  inf]
Test element-wise for NaN:
[False False  True False]   
'''

【1】np.isnan(x)：判断x数组当中是否有Nan值,返回值是布尔类型的list

8、逐元素测试给定数组的复数、实数

编写一个 NumPy 程序来逐个元素测试给定数组的复数、实数。还要测试给定数字是否为标量类型。
【1】np.iscomplex(a)：测试a数组当中是否存在复数，返回值是布尔类型的list
【2】np.isreal(a)：测试a数组当中是否存在实数，返回值是布尔类型的list
【3】np.isscalar(3.1)：测试3.1是否是标量，返回值是布尔类型

import numpy as np
a = np.array([1+1j, 1+0j, 4.5, 3, 2, 2j])
print("Original array")
print(a)
print("Checking for complex number:")
print(np.iscomplex(a))
print("Checking for real number:")
print(np.isreal(a))
print("Checking for scalar type:")
print(np.isscalar(3.1))
print(np.isscalar([3.1]))

9、创建两个给定数组的元素比较

编写一个NumPy程序来创建两个给定数组的元素比较（更大，greater_equal，更少和less_equal）。

import numpy as np
x = np.array([3, 5])
y = np.array([2, 5])
print("Original numbers:")
print(x)
print(y)
print("Comparison - greater")
print(np.greater(x, y))
print("Comparison - greater_equal")
print(np.greater_equal(x, y))
print("Comparison - less")
print(np.less(x, y))
print("Comparison - less_equal")
print(np.less_equal(x, y))

'''
Original numbers:
[3 5]
[2 5]
Comparison - greater
[ True False]
Comparison - greater_equal
[ True  True]
Comparison - less
[False False]
Comparison - less_equal
[False  True]            
'''

【1】np.greater(x, y)：判断x是否大于y
【2】np.greater_equal(x, y)：判断x是否大于等于y
【3】np.less(x, y)：判断x是否小于y
【4】np.less_equal(x, y)：判断x是否小于等于y

10、创建数组，并确定数组占用的内存大小

编写一个NumPy程序来创建一个值为1，7，13，105的数组，并确定数组占用的内存大小。

import numpy as np
X = np.array([1, 7, 13, 105])
print("Original array:")
print(X)
print("Size of the memory occupied by the said array:")
print("%d bytes" % (X.size * X.itemsize))

'''
Original array:
[  1   7  13 105]
Size of the memory occupied by the said array:
32 bytes    
'''

【1】X.size：求数组X当中的元素个数
【2】X.itemsize：X数组中一个元素的长度（字节）

11、创建从 30 到 70 的整数数组

import numpy as np
array=np.arange(30,71)
print("Array of the integers from 30 to70")
print(array)

12、创建3x3单位矩阵

编写一个NumPy程序来创建一个3x3单位矩阵。

import numpy as np
array_2D=np.identity(3)
print('3x3 matrix:')
print(array_2D)

13、创建包含从30到70的所有偶数整数的数组

编写一个NumPy程序来创建一个包含从30到70的所有偶数整数的数组。

import numpy as np
array=np.arange(30,71,2)
print("Array of all the even integers from 30 to 70")
print(array) 

14、创建由10个0,10个1,10个5组成的数组

编写一个NumPy程序来分别创建一个包含10个0，10个1，10个5的数组。

import numpy as np
array=np.zeros(10)
print("An array of 10 zeros:")
print(array)
array=np.ones(10)
print("An array of 10 ones:")
print(array)
array=np.ones(10)*5
print("An array of 10 fives:")
print(array)

'''
An array of 10 zeros:
[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.  0.]
An array of 10 ones:
[ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
An array of 10 fives:
[ 5.  5.  5.  5.  5.  5.  5.  5.  5.  5.]     
'''

15、使用并迭代创建一个3X4数组

编写一个NumPy程序来创建一个3x4矩阵，其中填充了从10到21的值。

import numpy as np
a = np.arange(10,22).reshape((3, 4))
print("Original array:")
print(a)
print("Each element of the array is:")
for x in np.nditer(a):
  print(x,end=" ")
'''
Original array:
[[10 11 12 13]
 [14 15 16 17]
 [18 19 20 21]]
Each element of the array is:
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21    
'''

【1】nditer：使用nditer可以完成逐个访问数组中的元素。
【2】end=" "：表示循环输出的元素后面以空格进行分割。

16、计算正弦曲线上点的x和y坐标并绘制

编写一个 NumPy 程序来计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标，并使用 matplotlib 绘制这些点。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Compute the x and y coordinates for points on a sine curve
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.2)
y = np.sin(x)
print("Plot the points using matplotlib:")
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 得到的x数据：
[0.  0.2 0.4 0.6 0.8 1.  1.2 1.4 1.6 1.8 2.  2.2 2.4 2.6 2.8 3.  3.2 3.4
 3.6 3.8 4.  4.2 4.4 4.6 4.8 5.  5.2 5.4 5.6 5.8 6.  6.2 6.4 6.6 6.8 7.
 7.2 7.4 7.6 7.8 8.  8.2 8.4 8.6 8.8 9.  9.2 9.4]

【1】np.sin(x)： 表示对x元素取正弦
【2】我们做出来的x是离散的点，可以看到这里用plt.plot(x, y)把离散的点变成了光滑的曲线
【3】np.pi：就是π（3.1415926…）

17、查找给定数组中缺少的数据

编写一个NumPy程序来查找给定数组中缺少的数据。这题和第七题是一样的，都是使用isnan函数。

import numpy as np 
 
nums = np.array([[3, 2, np.nan, 1],
              [10, 12, 10, 9],
              [5, np.nan, 1, np.nan]])

print("Original array:") 
print(nums)
print("\nFind the missing data of the said array:")
print(np.isnan(nums))

'''
Original array:
[[ 3.  2. nan  1.]
 [10. 12. 10.  9.]
 [ 5. nan  1. nan]]

Find the missing data of the said array:
[[False False  True False]
 [False False False False]
 [False  True False  True]]
'''

18、检查两个数组是否相等

编写一个NumPy程序来检查两个数组是否相等。

import numpy as np
nums1 = np.array([0.5, 1.5, 0.2])
nums2 = np.array([0.4999999999, 1.500000000, 0.2])
np.set_printoptions(precision=15)
print("\nTest said two arrays are equal (element wise) or not:?")
print(nums1 == nums2)

'''
Test said two arrays are equal (element wise) or not:?
[False  True  True]
'''

nums1 = np.array([0.5, 1.5, 0.23])
nums2 = np.array([0.4999999999, 1.5000000001, 0.23])
print("\nOriginal arrays:")
np.set_printoptions(precision=15)
print("\nTest said two arrays are equal (element wise) or not:?")
print(np.equal(nums1, nums2))

'''
Test said two arrays are equal (element wise) or not:?
[False False  True]
'''

【1】nums1 == nums2：可以直接比较各个元素是否相等
【2】np.set_printoptions：用于控制Python中小数的显示精度
【3】np.equal(nums1, nums2)：equals()方法用于验证数据是否等效

==和equal的区别

【1】这题当中可以看到，使用==和equals返回值都是一个布尔类型的list
【2】关于在pandas中的区别，看这篇文章： ==和equal的区别

19、创建从正态分布当中选的随机数组

创建一个形状为（10，4）的随机数的二维数组，从正态分布（200，7）中选择随机数。

import numpy as np 
np.random.seed(20) 
cbrt = np.cbrt(7) # 开立方根
nd1 = 200 
print(cbrt * np.random.randn(10, 4) + nd1) 

'''
[[201.6908267  200.37467631 200.68394275 195.51750123]
 [197.92478992 201.07066048 201.79714021 198.1282331 ]
 [200.96238963 200.77744291 200.61875865 199.05613894]
 [198.48492638 198.38860811 197.55239946 200.47003621]
 [199.91545839 202.99877319 202.01069857 200.77735483]
 [199.67739161 193.89831807 202.14273593 202.54951299]
 [199.53450969 199.7512602  199.79145727 202.97687757]
 [200.24634413 196.04606934 198.30611253 197.88701546]
 [201.78450912 203.94032834 198.21152803 196.91446071]
 [201.0082481  197.03285104 200.63052763 197.82590294]]
'''

【1】np.random.seed(int)：用于制定随机数生成时所用算法开始的整数值，使得随机数据可预测。如果使用相同的seed()值，则每次产生的随机数都相同；如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，因此每次生成的随机数会因为时间差异而不同。
【2】numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)：randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布。dn表示每个维度，返回值为指定维度的array。np.random.randn(10, 4) 表示生成二维数组，有10行4列。
【3】numpy.cbrt(x)：立方根。

20、按行和列升序对给定数组进行排序

编写一个NumPy程序，按行和列升序对给定数组进行排序。

import numpy as np  
nums = np.array([[5.54, 3.38, 7.99],
              [3.54, 4.38, 6.99],
              [1.54, 2.39, 9.29]])
print("Original array:")
print(nums)
print("\nSort the said array by row in ascending order:")
print(np.sort(nums)) # 按行排序
print("\nSort the said array by column in ascending order:")
print(np.sort(nums, axis=0)) # 按列排序

'''
Original array:
[[5.54 3.38 7.99]
 [3.54 4.38 6.99]
 [1.54 2.39 9.29]]

Sort the said array by row in ascending order:
[[3.38 5.54 7.99]
 [3.54 4.38 6.99]
 [1.54 2.39 9.29]]

Sort the said array by column in ascending order:
[[1.54 2.39 6.99]
 [3.54 3.38 7.99]
 [5.54 4.38 9.29]]
'''

【1】np.sort(a, axis, kind, order) :对数组进行排序。
axis=1 是按照最后一个轴排序，axis=0 每一列各元素排序 axis=1 每一行各元素排序，默认-1 是按最后一个轴排序。

21、从给定数组中提取小于和大于指定数的数字

编写一个NumPy程序，从给定数组中提取所有小于和大于指定数字的数字。

import numpy as np  
nums = np.array([[5.54, 3.38, 7.99],
              [3.54, 4.38, 6.99],
              [1.54, 2.39, 9.29]])
print("Original array:")
print(nums)
n = 5
print("\nElements of the said array greater than",n)
print(nums[nums > n]) # 找出所有大于5的元素，返回array
n = 6
print("\nElements of the said array less than",n)
print(nums[nums < n]) # 找出所有小于6的元素，返回array

'''
Original array:
[[5.54 3.38 7.99]
 [3.54 4.38 6.99]
 [1.54 2.39 9.29]]

Elements of the said array greater than 5
[5.54 7.99 6.99 9.29]

Elements of the said array less than 6
[5.54 3.38 3.54 4.38 1.54 2.39]
'''

这里应该也是使用了布尔索引

22、创建与原数组相同形状和数据类型的数组

编写一个NumPy程序来创建给定数组的相同形状和数据类型的数组。用 0.0 填充新数组。

import numpy as np  
nums = np.array([[5.54, 3.38, 7.99],
              [3.54, 8.32, 6.99],
              [1.54, 2.39, 9.29]])
print("Original array:")
print(nums)
print("\nNew array of equal shape and data type of the said array filled by 0:")
print(np.zeros_like(nums))

【1】np.zeros_like(nums)函数：主要是想实现构造一个矩阵W_update，其维度与矩阵W一致，并为其初始化为全0；这个函数方便的构造了新矩阵，无需参数指定shape大小。

23、以相反的顺序交换给定数组的行和列

编写一个NumPy程序，以相反的顺序交换给定数组的行和列。

import numpy as np
nums = np.array([[[1, 2, 3, 4],
               [0, 1, 3, 4],
               [90, 91, 93, 94],
               [5, 0, 3, 2]]])
print("Original array:")
print(nums)
print("\nSwap rows and columns of the said array in reverse order:")
new_nums = print(nums[::-1, ::-1])
print(new_nums)

'''
Original array:
[[[ 1  2  3  4]
  [ 0  1  3  4]
  [90 91 93 94]
  [ 5  0  3  2]]]

Swap rows and columns of the said array in reverse order:
[[[ 5  0  3  2]
  [90 91 93 94]
  [ 0  1  3  4]
  [ 1  2  3  4]]]
None
'''

【1】关于[：：-1]

【2】关于[::-1, ::-1]

import numpy as np
a=np.random.rand(5)
print(a)
[ 0.64061262  0.8451399   0.965673    0.89256687  0.48518743]
 
print(a[-1]) ###取最后一个元素
[0.48518743]
 
print(a[:-1])  ### 除了最后一个取全部
[ 0.64061262  0.8451399   0.965673    0.89256687]
 
print(a[::-1]) ### 取从后向前（相反）的元素
[ 0.48518743  0.89256687  0.965673    0.8451399   0.64061262]
 
print(a[2::-1]) ### 取从下标为2的元素翻转读取
[ 0.965673  0.8451399   0.64061262]

24、将两个相同大小的给定数组逐个元素相乘

编写一个NumPy程序，将两个相同大小的给定数组逐个元素相乘。

import numpy as np 
nums1 = np.array([[2, 5, 2],
              [1, 5, 5]])
nums2 = np.array([[5, 3, 4],
              [3, 2, 5]])
print("Array1:") 
print(nums1)
print("Array2:") 
print(nums2)
print("\nMultiply said arrays of same size element-by-element:")
print(np.multiply(nums1, nums2))

【1】multiply(a,b)：表示乘法，如果a,b是两个数组，那么对应元素相乘

25、转换给定数组

编写一个NumPy程序来创建一个给定形状（5，6）和类型的新数组，并用零填充。
更改以下格式的所述数组：

给定数组：

[[0 0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0 0]]

新数组：

[[3 0 3 0 3 0]
[7 0 7 0 7 0]
[3 0 3 0 3 0]
[7 0 7 0 7 0]
[3 0 3 0 3 0]]

import numpy as np
nums = np.zeros(shape=(5, 6), dtype='int')
print("Original array:")
print(nums)
nums[::2, ::2] = 3
nums[1::2, ::2] = 7
print("\nNew array:")
print(nums)

'''
Original array:
[[0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]]

New array:
[[3 0 3 0 3 0]
 [7 0 7 0 7 0]
 [3 0 3 0 3 0]
 [7 0 7 0 7 0]
 [3 0 3 0 3 0]]
'''

创作打卡挑战赛

赢取流量/现金/CSDN周边激励大奖