100 个 Numpy 实用小栗子(上）

原创

程序员小二

发布于 2022-01-13 17:50:51

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发布于 2022-01-13 17:50:51

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Numpy是Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一，以下题是github上的开源项目，主要为了检测你的Numpy能力，同时对你的学习作为一个补充。

1. 导入numpy库并取别名为np (★☆☆)

(提示: import … as …)

import numpy as np

2. 打印输出numpy的版本和配置信息 (★☆☆)

(提示: np.version, np.show_config)

print(np.__version__)
print(np.show_config())

3. 创建一个长度为10的空向量 (★☆☆)

(提示: np.zeros)

Z = np.zeros(10)
print(Z)

4. 如何找到任何一个数组的内存大小？(★☆☆)

(提示: size, itemsize)

Z = np.zeros((10,10))
print("%d bytes" % (Z.size * Z.itemsize))

5. 如何从命令行得到numpy中add函数的说明文档? (★☆☆)

(提示: np.info)

import numpy
numpy.info(numpy.add)

6. 创建一个长度为10并且除了第五个值为1的空向量 (★☆☆)

(提示: array[4])

Z = np.zeros(10)
Z[4] = 1
print(Z)

7. 创建一个值域范围从10到49的向量(★☆☆)

(提示: np.arange)

Z = np.arange(10,50)
print(Z)

8. 反转一个向量(第一个元素变为最后一个) (★☆☆)

(提示: array[::-1])

Z = np.arange(50)
Z = Z[::-1]
print(Z)

9. 创建一个 3x3 并且值从0到8的矩阵(★☆☆)

(提示: reshape)

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
print(Z)

10. 找到数组[1,2,0,0,4,0]中非0元素的位置索引 (★☆☆)

(提示: np.nonzero)

nz = np.nonzero([1,2,0,0,4,0])
print(nz)

11. 创建一个 3x3 的单位矩阵 (★☆☆)

(提示: np.eye)

Z = np.eye(3)
print(Z)

12. 创建一个 3x3x3的随机数组 (★☆☆)

(提示: np.random.random)

Z = np.random.random((3,3,3))
print(Z)

13. 创建一个 10x10 的随机数组并找到它的最大值和最小值 (★☆☆)

(提示: min, max)

Z = np.random.random((10,10))
Zmin, Zmax = Z.min(), Z.max()
print(Zmin, Zmax)

14. 创建一个长度为30的随机向量并找到它的平均值 (★☆☆)

(提示: mean)

Z = np.random.random(30)
m = Z.mean()
print(m)

15. 创建一个二维数组，其中边界值为1，其余值为0 (★☆☆)

(提示: array[1:-1, 1:-1])

Z = np.ones((10,10))
Z[1:-1,1:-1] = 0
print(Z)

16. 对于一个存在在数组，如何添加一个用0填充的边界? (★☆☆)

(提示: np.pad)

Z = np.ones((5,5))
Z = np.pad(Z, pad_width=1, mode='constant', constant_values=0)
print(Z)

17. 下面表达式运行的结果是什么？(★☆☆)

(提示: NaN = not a number, inf = infinity) (提示：NaN : 不是一个数，inf : 无穷)

# 表达式                           # 结果
0 * np.nan                        nan
np.nan == np.nan                  False
np.inf > np.nan                   False
np.nan - np.nan                   nan
0.3 == 3 * 0.1                    False

18. 创建一个 5x5的矩阵，并设置值1,2,3,4落在其对角线下方位置 (★☆☆)

(提示: np.diag)

Z = np.diag(1+np.arange(4),k=-1)
print(Z)

19. 创建一个8x8 的矩阵，并且设置成棋盘样式 (★☆☆)

(提示: array[::2])

Z = np.zeros((8,8),dtype=int)
Z[1::2,::2] = 1
Z[::2,1::2] = 1
print(Z)

20. 考虑一个 (6,7,8) 形状的数组，其第100个元素的索引(x,y,z)是什么?

(提示: np.unravel_index)

print(np.unravel_index(100,(6,7,8)))

21. 用tile函数去创建一个 8x8的棋盘样式矩阵(★☆☆)

(提示: np.tile)

Z = np.tile( np.array([[0,1],[1,0]]), (4,4))
print(Z)

22. 对一个5x5的随机矩阵做归一化(★☆☆)

(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. 创建一个将颜色描述为(RGBA)四个无符号字节的自定义dtype？(★☆☆)

(提示: np.dtype)

color = np.dtype([("r", np.ubyte, 1),
                  ("g", np.ubyte, 1),
                  ("b", np.ubyte, 1),
                  ("a", np.ubyte, 1)])
color

24. 一个5x3的矩阵与一个3x2的矩阵相乘，实矩阵乘积是什么？(★☆☆)

(提示: np.dot | @)

Z = np.dot(np.ones((5,3)), np.ones((3,2)))
print(Z)

25. 给定一个一维数组，对其在3到8之间的所有元素取反 (★☆☆)

(提示: >, <=)

Z = np.arange(11)
Z[(3 < Z) & (Z <= 8)] *= -1
print(Z)

26. 下面脚本运行后的结果是什么? (★☆☆)

(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. 考虑一个整数向量Z,下列表达合法的是哪个? (★☆☆)

（提示：这里还有“位运算符”）

Z**Z                        True
2 << Z >> 2                 False
Z <- Z                      True
1j*Z                        True  #复数           
Z/1/1                       True
Z<Z>Z                       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. 如何忽略所有的 numpy 警告(尽管不建议这么做)? (★☆☆)

(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5x5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)

41. 对一个小数组进行求和有没有办法比np.sum更快? (★★☆)

(提示: np.add.reduce)

# Author: Evgeni Burovski

Z = np.arange(10)
np.add.reduce(Z)

# np.add.reduce 是numpy.add模块中的一个ufunc(universal function)函数,C语言实现

42. 如何判断两和随机数组相等 (★★☆)

(提示: np.allclose, np.array_equal)

A = np.random.randint(0, 2, 5)
B = np.random.randint(0, 2, 5)

# 假设array的形状(shape)相同和一个误差容限（tolerance）
equal = np.allclose(A,B)
print(equal)

# 检查形状和元素值，没有误差容限（值必须完全相等）
equal = np.array_equal(A,B)
print(equal)

43. 把数组变为只读 (★★☆)

(提示: flags.writeable)

Z = np.zeros(5)
Z.flags.writeable = False
Z[0] = 1

44. 将一个10x2的笛卡尔坐标矩阵转换为极坐标 (★★☆)

(提示: np.sqrt, np.arctan2)

Z = np.random.random((10, 2))
X, Y = Z[:, 0], Z[:, 1]
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
T = np.arctan2(Y, X)
print (R)
print (T)

45. 创建一个大小为10的随机向量并且将该向量中最大的值替换为0(★★☆)

(提示: argmax)

Z = np.random.random(10)
Z[Z.argmax()] = 0
print (Z)

46. 创建一个结构化数组，其中x和y坐标覆盖[0, 1]x[1, 0]区域 (★★☆)

(提示: np.meshgrid)

Z = np.zeros((5, 5), [('x', float), ('y', float)])
Z['x'], Z['y'] = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 5), np.linspace(0, 1, 5))
print (Z)

47. 给定两个数组X和Y，构造柯西(Cauchy)矩阵C () (★★☆)

(提示: np.subtract.outer)

# Author: Evgeni Burovski

X = np.arange(8)
Y = X + 0.5
C = 1.0 / np.subtract.outer(X, Y)
print (C)
print(np.linalg.det(C)) # 计算行列式

48. 打印每个numpy 类型的最小和最大可表示值 (★★☆)

(提示: np.iinfo, np.finfo, eps)

for dtype in [np.int8, np.int32, np.int64]:
   print(np.iinfo(dtype).min)
   print(np.iinfo(dtype).max)
for dtype in [np.float32, np.float64]:
   print(np.finfo(dtype).min)
   print(np.finfo(dtype).max)
   print(np.finfo(dtype).eps)

49. 如何打印数组中所有的值？(★★☆)

(提示: np.set_printoptions)

np.set_printoptions(threshold=np.nan)
Z = np.zeros((16,16))
print(Z)

50. 如何在数组中找到与给定标量接近的值? (★★☆)

(提示: argmin)

Z = np.arange(100)
v = np.random.uniform(0, 100)
index = (np.abs(Z-v)).argmin()
print(Z[index])

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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