NumPy Упражнения, Практика, Решение
NumPy
NumPy - это пакет Python, предоставляющий быстрые, гибкие и выразительные структуры данных, разработанные для того, чтобы сделать работу с «реляционными» или «помеченными» данными как простой, так и интуитивно понятной. Он призван стать фундаментальным строительным блоком высокого уровня для практического анализа данных в реальном мире в Python.
Лучший способ научиться чему-либо - это тренироваться и задавать вопросы. Здесь у вас есть возможность попрактиковаться в концепциях NumPy, решая упражнения, начиная с базовых и заканчивая более сложными. Пример решения предоставляется для каждого упражнения. Рекомендуется выполнять эти упражнения самостоятельно, прежде чем проверять решение.
Надеюсь, что эти упражнения помогут вам улучшить свои навыки кодирования NumPy. В настоящее время доступны следующие разделы, мы прилагаем все усилия, чтобы добавить больше упражнений .... Счастливого кодирования!
Список упражнений NumPy:
- NumPy Basic [41 упражнение с решением]
- NumPy массивы [160 упражнений с решением]
- NumPy Linear Algebra [19 упражнений с решением]
- NumPy Random [16 упражнений с решением]
- NumPy Сортировка и поиск [8 упражнений с решением]
- Математика NumPy [41 упражнение с решением]
- NumPy Статистика [14 упражнений с решением]
- NumPy DateTime [7 упражнений с решением]
- NumPy String [18 упражнений с решением]
- Еще не все
Основы NumPy
| оператор | Описание |
|---|---|
| np.array ([1,2,3]) | 1d массив |
| np.array ([(1,2,3), (4,5,6)]) | 2d массив |
| np.arange (старт, стоп, шаг) | массив диапазона |
Заполнители
| оператор | Описание |
|---|---|
| np.linspace (0,2,9) | Добавить равномерно распределенные значения между интервалами в массив длины |
| np.zeros ((1,2)) | Создать и массив заполнен нулями |
| np.ones ((1,2)) | Создает массив, заполненный единицами |
| np.random.random ((5,5)) | Создает случайный массив |
| np.empty ((2,2)) | Создает пустой массив |
массив
| Синтаксис | Описание |
|---|---|
| array.shape | Размеры (строки, столбцы) |
| Len (массив) | Длина массива |
| array.ndim | Количество размеров массива |
| array.dtype | Тип данных |
| array.astype (тип) | Преобразует в тип данных |
| Тип (массив) | Тип массива |
Копирование / Сортировка
| операторы | Описание |
|---|---|
| np.copy (массив) | Создает копию массива |
| other = array.copy () | Создает глубокую копию массива |
| Array.sort () | Сортирует массив |
| Array.sort (ось = 0) | Сортирует ось массива |
Манипуляции с массивами
Добавление или удаление элементов
| оператор | Описание |
|---|---|
| np.append (а, б) | Добавить элементы в массив |
| np.insert (массив, 1, 2, ось) | Вставить элементы в массив по оси 0 или 1 |
| np.resize ((2,4)) | Изменить размер массива по форме (2,4) |
| np.delete (массив, 1, ось) | Удаляет элементы из массива |
Объединение массивов
| оператор | Описание |
|---|---|
| np.concatenate ((а, б), ось = 0) | Объединяет 2 массива, добавляет к концу |
| np.vstack ((а, б)) | Массив стеков по строкам |
| np.hstack ((а, б)) | Столбец массива стека |
Расщепление массивов
| оператор | Описание |
|---|---|
| numpy.split () | Разбить массив на несколько подмассивов. |
| np.array_split (массив, 3) | Разбить массив на подмассивы (почти) одинакового размера |
| numpy.hsplit (массив, 3) | Разбить массив по горизонтали на 3-й индекс |
Больше
| оператор | Описание |
|---|---|
| other = ndarray.flatten () | Сглаживает массив 2d до 1d |
| array = np.transpose (other) array.T | Транспонировать массив |
| обратный = np.linalg.inv (матрица) | Инверсия данной матрицы |
Математика
операции
| оператор | Описание |
|---|---|
| np.add (х, у) х + у | прибавление |
| np.substract (х, у) х - у | Вычитание |
| np.divide (х, у) х / у | разделение |
| np.multiply (х, у) х @ у | умножение |
| np.sqrt (х) | Квадратный корень |
| np.sin (х) | Элементный синус |
| np.cos (х) | Элементный косинус |
| np.log (х) | Элементарный натуральный бревно |
| np.dot (х, у) | Скалярное произведение |
| np.roots ([1,0, -4]) | Корни заданных полиномиальных коэффициентов |
сравнение
| оператор | Описание |
|---|---|
| == | равных |
| знак равно | Не равный |
| < | Меньше чем |
| > | Лучше чем |
| <= | Меньше или равно |
| > = | Больше или равно |
| np.array_equal (х, у) | Массивное сравнение |
Основная статистика
| оператор | Описание |
|---|---|
| np.mean (массив) | Имею в виду |
| np.median (массив) | медиана |
| array.corrcoef () | Коэффициент корреляции |
| np.std (массив) | Стандартное отклонение |
Больше
| оператор | Описание |
|---|---|
| array.sum () | Массив |
| array.min () | Массив минимальное значение |
| array.max (ось = 0) | Максимальное значение указанной оси |
| array.cumsum (ось = 0) | Накопленная сумма указанной оси |
Нарезка и подмножество
| оператор | Описание |
|---|---|
| массив [я] | Массив 1d по индексу i |
| массив [I, J] | 2d массив по индексу [i] [j] |
| массив [г <4] | Булево индексирование, см. Трюки |
| Массив [0: 3] | Выберите элементы с индексами 0, 1 и 2 |
| Массив [0: 2,1] | Выберите элементы строк 0 и 1 в столбце 1 |
| Массив [1] | Выберите элементы строки 0 (равен массиву [0: 1,:]) |
| массив [1: 2,:] | Выберите элементы строки 1 |
| [комментарий]: <> ( | массив [1, ...] |
| массив [:: -1] | Обращает массив |
[Хотите внести свой вклад в упражнения Python Pandas? Отправьте ваш код (прикрепленный к ZIP-файлу) нам на w3resource [at] yahoo [dot] com. Пожалуйста, избегайте материалов, защищенных авторским правом.]
Новый контент: Composer: менеджер зависимостей для PHP , R программирования