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序言什么是 NumPy 呢？  NumPy 这个词来源于两个单词 -- Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景： 执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。 计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数来快速处理图像。例如，镜像图像、按特定角度旋转图像等。 在编写机器学习算法时，需要对矩阵进行各种数值计算。如：矩阵乘法、求逆、换位、加法等。NumPy 数组用于存储训练数据和机器学习模型的参数。
练习作业1. 创建从0到9的一维数字数组。 【知识点：数组的创建】 【答案】 import numpy as np
arr = np.arange(10)
print(arr)
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
2. 创建一个元素全为True的 3×3 数组。 【知识点：数组的创建】 【答案】 import numpy as np
arr = np.full([3, 3], True, dtype=np.bool)
print(arr)
# [[ True True True]
# [ True True True]
# [ True True True]]
3. 从arr中提取所有奇数。 【知识点：搜索】 【答案】 import numpy as np
arr = np.arange(10)
# 方法1
index = np.where(arr % 2 == 1)
print(arr[index])
# [1 3 5 7 9]
# 方法2
x = arr[arr % 2 == 1]
print(x)
# [1 3 5 7 9]
4. 将arr中的偶数元素替换为0。 【知识点：搜索】 【答案】 import numpy as np
arr = np.arange(10)
index = np.where(arr % 2 == 0)
arr[index] = 0
print(arr)
# [0 1 0 3 0 5 0 7 0 9]
5. 将 arr 中的所有偶数元素替换为0，而不改变arr。 【知识点：搜索】 【答案】 import numpy as np
arr = np.arange(10)
# 方法1
x = np.where(arr % 2 == 0, 0, arr)
print(x)
# [0 1 0 3 0 5 0 7 0 9]
print(arr)
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
# 方法2
x = np.copy(arr)
x[x % 2 == 0] = 0
print(x)
# [0 1 0 3 0 5 0 7 0 9]
print(arr)
# [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
6. 将 arr转换为2行的2维数组。 【知识点：数组的操作】 【答案】 import numpy as np
arr = np.arange(10)
# 方法1
x = np.reshape(arr, newshape=[2, 5])
print(x)
# [[0 1 2 3 4]
# [5 6 7 8 9]]
# 方法2
x = np.reshape(arr, newshape=[2, -1])
print(x)
# [[0 1 2 3 4]
# [5 6 7 8 9]]
7. 垂直堆叠数组a和数组b。 a = np.arange(10).reshape([2, -1])
b = np.repeat(1, 10).reshape([2, -1])
【知识点：数组操作】 【答案】 import numpy as np
a = np.arange(10).reshape([2, -1])
b = np.repeat(1, 10).reshape([2, -1])
print(a)
# [[0 1 2 3 4]
# [5 6 7 8 9]]
print(b)
# [[1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1]]
# 方法1
print(np.concatenate([a, b], axis=0))
# [[0 1 2 3 4]
# [5 6 7 8 9]
# [1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1]]
# 方法2
print(np.vstack([a, b]))
# [[0 1 2 3 4]
# [5 6 7 8 9]
# [1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1]]
8. 将数组a与数组b水平堆叠。 a = np.arange(10).reshape([2, -1])
b = np.repeat(1, 10).reshape([2, -1])
【知识点：数组的操作】 【答案】 import numpy as np
a = np.arange(10).reshape([2, -1])
b = np.repeat(1, 10).reshape([2, -1])
print(a)
# [[0 1 2 3 4]
# [5 6 7 8 9]]
print(b)
# [[1 1 1 1 1]
# [1 1 1 1 1]]
# 方法1
print(np.concatenate([a, b], axis=1))
# [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1]
# [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]
# 方法2
print(np.hstack([a, b]))
# [[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1]
# [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]
9. 获取数组a和数组b之间的公共项。 a = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6])
b = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])
【知识点：集合操作】 【答案】 import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6])
b = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])
x = np.intersect1d(a, b)
print(x) # [2 4]
10. 从数组a中删除数组b中的所有项。 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([5, 6, 7, 8, 9])
【知识点：集合操作】 【答案】 import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([5, 6, 7, 8, 9])
x = np.setdiff1d(a, b)
print(x) # [1 2 3 4]
11. 获取a和b元素匹配的位置。 a = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6])
b = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])
【知识点：逻辑函数】 【答案】 import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6])
b = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])
mask = np.equal(a, b)
# 方法1
x = np.where(mask)
print(x) # (array([1, 3, 5, 7], dtype=int64),)
# 方法2
x = np.nonzero(mask)
print(x) # (array([1, 3, 5, 7], dtype=int64),)
12. 获取5到10 之间的所有元素。 a = np.array([2, 6, 1, 9, 10, 3, 27])
【知识点：逻辑函数】 【答案】 import numpy as np
a = np.array([2, 6, 1, 9, 10, 3, 27])
mask = np.logical_and(np.greater_equal(a, 5), np.less_equal(a, 10))
# 方法1
x = np.where(mask)
print(a[x]) # [ 6 9 10]
# 方法2
x = np.nonzero(mask)
print(a[x]) # [ 6 9 10]
# 方法3
x = a[np.logical_and(a >= 5, a <= 10)]
print(x) # [ 6 9 10]
13. 交换数组arr中的列1和列2。 【知识点：索引与切片】 【答案】 import numpy as np
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
print(arr)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]
x = arr[:, [2, 1, 0]]
print(x)
# [[2 1 0]
# [5 4 3]
# [8 7 6]]
14. 交换数组arr中的第1行和第2行。 【知识点：索引与切片】 【答案】 import numpy as np
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
print(arr)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]
x = arr[[1, 0, 2], :]
print(x)
# [[3 4 5]
# [0 1 2]
# [6 7 8]]
15. 反转二维数组arr的行。 【知识点：索引与切片】 【答案】 import numpy as np
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
print(arr)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]
x = arr[::-1, :]
print(x)
# [[6 7 8]
# [3 4 5]
# [0 1 2]]
16. 反转二维数组arr的列。 【知识点：索引与切片】 【答案】 import numpy as np
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
print(arr)
# [[0 1 2]
# [3 4 5]
# [6 7 8]]
x = arr[:, ::-1]
print(x)
# [[2 1 0]
# [5 4 3]
# [8 7 6]]
17. 创建一个形为5×3的二维数组，以包含5到10之间的随机数。 【知识点：随机抽样】 【答案】 import numpy as np
x = np.random.randint(5, 10, [5, 3])
print(x)
# [[5 8 8]
# [5 6 8]
# [8 8 7]
# [6 7 9]
# [6 5 8]]
x = np.random.uniform(5, 10, [5, 3])
print(x)
# [[6.73675226 8.50271284 9.66526032]
# [9.42365472 7.56513263 7.86171898]
# [9.31718935 5.71579324 9.92067933]
# [8.90907128 8.05704153 6.0189007 ]
# [8.70753644 7.75056151 5.71714203]]
18. 只打印或显示numpy数组rand_arr的小数点后3位。 【知识点：输入和输出】 【答案】 import numpy as np
rand_arr = np.random.random([5, 3])
print(rand_arr)
# [[0.33033427 0.05538836 0.05947305]
# [0.36199439 0.48844555 0.26309599]
# [0.05361816 0.71539075 0.60645637]
# [0.95000384 0.31424729 0.41032467]
# [0.36082793 0.50101268 0.6306832 ]]
np.set_printoptions(precision=3)
print(rand_arr)
# [[0.33 0.055 0.059]
# [0.362 0.488 0.263]
# [0.054 0.715 0.606]
# [0.95 0.314 0.41 ]
# [0.361 0.501 0.631]]
19. 将numpy数组a中打印的项数限制为最多6个元素。 【知识点：输入和输出】 【答案】 import numpy as np
a = np.arange(15)
print(a)
# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
np.set_printoptions(threshold=6)
print(a)
# [ 0 1 2 ... 12 13 14]
20. 打印完整的numpy数组a而不中断。 【知识点：输入和输出】 【答案】 import numpy as np
a = np.arange(15)
np.set_printoptions(threshold=6)
print(a)
# [ 0 1 2 ... 12 13 14]
np.set_printoptions(threshold=np.iinfo(np.int).max)
print(a)
# [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
当前活动
我是 终身学习者“老马”，一个长期践行“结伴式学习”理念的 中年大叔。 我崇尚分享，渴望成长，于2010年创立了“LSGO软件技术团队”，并加入了国内著名的开源组织“Datawhale”，也是“Dre@mtech”、“智能机器人研究中心”和“大数据与哲学社会科学实验室”的一员。 愿我们一起学习，一起进步，相互陪伴，共同成长。
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