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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

创建一个3x3矩阵，其值范围为0到8 (★☆☆) 从[1,2,0,0,4,0]中查找出所有非零元素 (★☆☆) 创建一个 3 * 3单位矩阵 (★☆☆) 使用随机值创建一个 $333$ 数组(★☆...☆) 使用随机值创建一个10x10数组，并找出其最小值和最大值 (★☆☆) 创建一个大小为30的随机向量并找到平均值 (★☆☆) 创建一个2维数组，边框元素都为1，内部元素都为0 ; 如下图所示...给定一维数组，所有在3到8之间的元素都变成其负数(正->负, 负->正). (★☆☆) 26. 这段脚本的输出是什么？...设有一个四维数组，如何一次获取最后两个轴上元素的总和？（★★★） 68. 设有一个单一维度的向量D, 如何计算D的一个子集的平均值 (该子集使用一个和D相同大小的向量S来存子集元素的索引?...设有两个矢量（X，Y）描述的一条路径，如何使用等距样本法对其进行采样 99. 给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。

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    python怎么定义数组长度_python中如何定义数组

    我遵循的算法是这样的：初始化a = arr 和b = arr 1）执行以下操作直到a的大小等于b的大小 a）如果a较短，则将b分成b1和br，使得br与a具有相同的长度。...现在a处于最后的位置，因此重复出现在b. b）如果a较长，则将a分成al和ar，使得al与b swap … 在python中，下面是获取元素数量的唯一方法吗？ arr....删除列表的第一个值 delsample_list在列表中插入一个值 sample_list = 得到列表的长度 list_length =… datesnew))print(len(publishers...一般… python 环境：python2. 7.12 x64ide ： wing ide professional 5.1. 12-1题目：求数组元素的平均值#求数组元素的平均值 a=b=len(a)...：array(i, ) 获取数组在存储器中的地址…array(i, ) 将数组arr转换为一个具有相同元素的列表： 所有数值类型的字符代码表： ?

    3.9K20

    R语言-因子和表

    tapply执行操作，将x分组，每组对应一个因子水平（多音字情况下，对应一组水平的组合，然后向量应用于函数g），注意：f中每个因子需要与x具有相同的长度，返回值是向量或者矩阵，x必须是向量> data1...，对身高进行求均值，返回男的身高平均值，女的身高平均值 男 女 172 174 > #如果想用分多组，就用因子列表> tapply(data1$hight,list(data1$性别,data1$name...factorial（）函数，求阶乘max（）函数，求最大值，min（）函数，求最小值，range（）函数，同时返回最小值与最大值which.max（）函数返回最大元素的位置，which.min（）函数返回最小元素的位置...n个元素是1加到n的和pmax（a，b）函数返回一个向量，第i个元素是ai与bi中的最大值、pmin（a，b）函数返回一个向量，第i个元素是ai与bi中的最小值match（x，y）函数，返回一个和x的长度相同的向量...，表示x中与y中元素相同的元素在y中的位置（没有则返回NA）choose（n,k），求组合数，从n个中选出Kunique（x），如果x是一个向量或数据框，则返回一个类似的对象但是去掉所有重复的元素，对于重复的元素只取一个

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    python数据分析——数据的选择和运算

    在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...【例】使用Python对给定的数组元素进行求和运算。 关键技术：可以使用Python的sum()函数，程序代码如下所示： 【例】使用Python对给定的数组元素的求乘积运算。...： 四、数据运算 pandas中具有大量的数据计算函数,比如求计数、求和、求平均值、求最大值、最小值、中位数、众数、方差、标准差等。...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。...按照数据进行排序，首先按照C列进行降序排序，在C列相同的情况下，按照B列进行升序排序。

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    python numpy学习笔记

    4.索引与切片  1）标准使用方法  数组元素的存取方法和Python的标准方法相同  a = np.arange(10) a[5] # 用整数作为下标可以获取数组中的某个元素 a[3:5] # 用范围作为下标获取数组的一个切片...3）使用布尔数组  当使用布尔数组b作为下标存取数组x中的元素时，将收集数组x中所有在数组b中对应下标为True的元素。...4）多维数组  多维数组的存取和一维数组类似，因为多维数组有多个轴，因此它的下标需要用多个值来表示，NumPy采用组元(tuple)作为数组的下标。对多维数组的迭代是在第一维进行迭代的。...6.ufunc运算  需要注意的是数组必须具有相同的形状或符合数组广播规则。 ...array_equal(a1, a2) 如果两个数组具有相同的形状和元素，则为真，否则为False。array_equiv(a1, a2) 如果输入数组的形状一致且所有元素相等，则返回True。

    1K50

    python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

    一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数...(条件) 条件查找，返回满足条件的数组元素：np.extract([条件],a) 根据b中元素作为索引，查找a中对应元素：np.take(a,b)一维 数组中最小最大元素的索引：np.argmin...(a)，np.argmax(a) 多个数组的对应位置上元素大小的比较：np.maximum(a,b,c,…..)返回每个索引位置上的最大值，np.minimum(…….)相反 将a中元素都置为b：a.fill...判断两数组是否相等： np.array_equal(a,b) 判断数组元素是否为实数： np.isreal(a) 去除数组中首尾为0的元素：np.trim_zeros(a) 对浮点数取整，但不改变浮点数类型...(poly) 多项式在某点上的值：np.polyval(poly,x[n]),返回poly多项式在横轴点上x[n]上的值 两个多项式做差运算： np.polysub(a,b) Matpoltlib

    1.2K30

    python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

    一、数组方法 创建数组：arange()创建一维数组；array()创建一维或多维数组，其参数是类似于数组的对象，如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数，如a.tolist...(条件) 条件查找，返回满足条件的数组元素：np.extract([条件],a) 根据b中元素作为索引，查找a中对应元素：np.take(a,b)一维 数组中最小最大元素的索引：np.argmin...(a)，np.argmax(a) 多个数组的对应位置上元素大小的比较：np.maximum(a,b,c,…..)返回每个索引位置上的最大值，np.minimum(…….)相反 将a中元素都置为b：a.fill...判断两数组是否相等： np.array_equal(a,b) 判断数组元素是否为实数： np.isreal(a) 去除数组中首尾为0的元素：np.trim_zeros(a) 对浮点数取整，但不改变浮点数类型...(poly) 多项式在某点上的值：np.polyval(poly,x[n]),返回poly多项式在横轴点上x[n]上的值 两个多项式做差运算： np.polysub(a,b) Matpoltlib

    2.1K50

    TensorFlow 常用函数汇总

    中平均值 tf.reduce_all(input_tensor, reduction_indices=None, keep_dims=False, name=None) 对tensor中各个元素求逻辑’...函数返回值 　　　　tf.segment_sum函数返回的是一个Tensor，它与data有相同的类型， 　与data具有相同的形状, 但大小为 k（段的数目）的维度0除外。...函数返回值 　　　　tf.segment_sum函数返回的是一个Tensor，它与data有相同的类型， 　与data具有相同的形状, 但大小为 k（段的数目）的维度0除外。...) 返回input最大值的索引index tf.listdiff(x, y, name=None) 返回x，y中不同值的索引 tf.where(input, name=None) 返回bool型tensor...， 并返回最大值及其相应的索引 tf.nn.avg_pool3d(input, ksize, strides, padding, name=None) 3D平均值pooling tf.nn.max_pool3d

    3.3K31

    Python的常用库的数组定义及常用操作

    ，又或者是想将两个数组元素相加，却没注意到它们都是list（列表），写成了list1+list2，结果变成了两个列表的合并。。。...(condition,x,y) # 条件运算，数组中符合条件condition的更改为数值x，不符合的改为y result = np.amax(array_name,axis=0) # 求矩阵中每一列的最大值...axis=1表示按照行来求。整个矩阵求最大值的话，不用谢axis参数 np.amin(array_name) # 求矩阵最小值。...参数含义同np.amax np.mean(array_name,dtype=np.int) # 求矩阵平均值。参数含义同np.amax np.std(array_name) # 求矩阵方差。..."IR73":np.array(b10)}) 4、列表 import numpy as np a_list = [] # 定义一个空列表 a_list.append() # 在列表最后添加元素 a_list

    1.3K20

    R语言入门系列之一

    对象赋值一般使用赋值符号“值符号“=”代替，也即“=”具有二义性，区别在于在函数内部时“=”只具有参数传递作用，举例如下： 在函数的括号内部使用“=”则将一个值传递给函数的内置参数...a, b)求两个向量并集intersect()求两个向量的交集setdiff()setdiff(a, b)求在a中而不在b中的部分setequal()setequal(a, b)检验ab是否完全相同...1.2矩阵与数组 矩阵（matrix）是一个二维数组，矩阵内所有元素必须具有相同的模式（数值型、字符型、逻辑型），矩阵可以使用向量、数据框等数据赋值转换，方法如下所示： matrix(vector, nrow...x) #判断对象是否为矩阵 具体示例如下： 矩阵通过行、列id或者行列name对元素进行索引，也可以使用向量，id前加负号“-”则表示删除改行、列的元素，索引值也可以引入逻辑判断，如下所示： 注意，...可以看到对于数值变量age会计算最大值、最小值、平均值等，但是对于因子变量，只会计算频数。变量类型不同，在统计中其处理方法也不同（例如RDA、CCA等），结果也不相同。

    4.2K30

    看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

    和Python列表相比，Numpy数组具有以下特点： 更紧凑，尤其是在一维以上的维度；向量化操作时比Python列表快，但在末尾添加元素比Python列表慢。 ?...△在末尾添加元素时，Python列表复杂度为O(1)，NumPy复杂度为O(N) 向量运算 向量初始化 创建NumPy数组的一种方法是从Python列表直接转换，数组元素的类型与列表元素类型相同。...比较浮点数 函数np.allclose(a, b)用于比较具有给定公差的浮点数组： ? np.allclose假设所有的比较数字的等级是1个单位。...除此之外np.allclose在绝对和相对公差公式中还存在一些小问题，例如，对某些数存在allclose(a, b) != allclose(b, a)。...默认情况下，一维数组在二维操作中被视为行向量。因此，将矩阵乘以行向量时，可以使用(n，)或(1，n)，结果将相同。 如果需要列向量，则有转置方法对其进行操作： ?

    6K20

    R语言的数据结构与转换

    x <- seq(from = 3, to = 100, by = 7) # 显示第5个元素 x[5] # 显示第4，6，7个元素 x[c(4, 6, 7)] 在方括号“[ ]”中的数字被称为 下标，它指定向量的索引位置...在上面的命令里，x[5] 表示向量的第 5 个元素，其值为 31。 下标中的向量可以取负值，表示去除指定位置上的元素。...矩阵里的每个元素具有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）。在大多数情况下，矩阵里的元素是数值型的，它具有很多数学特性和运算方式，可以用来进行统计计算，例如因子分析、广义线性模型等。...常见的矩阵运算都可以在R 中实现，如矩阵加法、矩阵乘法、求逆矩阵、矩阵转置、求方阵的行列式、求方阵的特征值和特征向量等。...很多函数的返回值是一个列表。例如： # 为了使结果具有可重复性，我们在该命令前用函数 set.seed( ) 设置了生成随机数的种子。如果不设定种子，每次显示的结果很可能不同。

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    day06-列表

    列表 (List) 是一种有序、可变且允许重复元素的数据结构 列表中的每个元素均会分配一个数字，用以记录位置，我们称之为 索引 (Indexes)，索引值从 0 开始，依次往后计数。...len() 函数用于获取字符的个数，就是我们使用元素的长度来进行比较 我们接下来做几个简单的编程题熟悉一下 1、有该列表my_list = [10, 20, 30, 40, 50]，求该列表的所有元素的平均值...2、有该列表["apple", "banana", "orange", "kiwi"]，求列表中最长的字符串，并返回其长度 第一题我们思路应该是先求出各个元素的和，然后在求出元素的个数，相除就可以了...(index, element） 在指定索引位置插入一个元素 修改 list[索引] = 要修改的值 通过下标直接修改 删除 list.remove(element) 移除列表中第一个匹配的指定元素...如果未提供索引，则默认移除并返回最后一个元素 list.clear() 移除列表中的所有元素，使其变为空列表 统计个数 list.count(element) 返回指定元素在列表中出现的次数 获取元素下标

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    数据科学篇| Numpy 库的使用（一）

    实际上，标准的Python中，用列表保存数组的值。由于列表中的元素是任意的对象，所以列表中list保存的是对象的指针。...这是因为列表 list 的元素在系统内存中是分散存储的，而 NumPy 数组存储在一个均匀连续的内存块中。...这样数组计算遍历所有的元素，不像列表 list 还需要对内存地址进行查找，从而节省了计算资源。 另外在内存访问模式中，缓存会直接把字节块从 RAM 加载到 CPU 寄存器中。...我还以 x1, x2 数组为例，求这两个数组之间的加、减、乘、除、求 n 次方和取余数。在 n 次方中，x2 数组中的元素实际上是次方的次数，x1 数组的元素为基数。...同样，percentile() 代表着第 p 个百分位数，这里 p 的取值范围是 0-100，如果 p=0，那么就是求最小值，如果 p=50 就是求平均值，如果 p=100 就是求最大值。

    1.6K41

    数据结构和算法

    数组：数组是一种基于索引的数据结构，这意味着每个元素都由索引引用。数组包含相同的数据类型元素。 ? image 链表：链表是一系列节点，其中每个节点都连接到其后的节点。这形成了数据存储的链接。...它可以具有最少的零个节点，这在节点具有NULL值时发生。 ? image 二进制搜索树：二叉搜索树（BST）是二叉树。左子树包含其键小于节点键值的节点，而右子树包含其键大于或等于节点键值的节点。...O（n 2）平均值和最差值。 ? image 搜索：搜索是基于密钥查找内容。有线性搜索和二进制搜索。 线性搜索：线性搜索是一种在列表中查找目标值的方法。...它按顺序检查列表中每个元素的目标值，直到找到匹配项或者直到搜索完所有元素为止。 ? image 二进制搜索：二进制搜索是一种有效的算法，用于从有序的项目列表中查找项目。...合并排序：将数组分成两半，对每一半进行排序，然后将它们合并在一起。这些半部分中的每一部分都应用了相同的排序算法。最终，它合并了两个单元素数组。O（nlogn）平均值和最差值。 ?

    2K40

    手撕Python之序列类型

    #而remove是删除列表中值为这个数的数字 #平均值=总和/数量 ''' 1.求总和 1.通过循环遍历列表中的数据 2.通过sum这个函数进行求和的操作 ''' sum_b=0...for i in scores: sum_b+=i print(sum_b) #那么我们现在就拿到了总和了 #后面就能进行平均值的求了 #我们通过len函数获取序列元素的个数 3.字符串 字符串基础操作...没有指定替换次数，那么编译器就会将这个字符串中我们提出要替换的字符的所有相同的字符都进行替换了 默认是替换全部 如果指定次数，那么就替换指定的次数 对指定的次数进行替换： s1="hahaha".replace...,name,123 字符串中的对字母的判断操作 上面的操作都是对单词开头或者所有字母进行大小写的操作 那么我们这里就是判断字符串中字母的操作实现了没 下面的操作中一般都会有逗号，如果是判断字符串中是否全是字母的话...#我们也是可以用其他的符号进行连接的 我们先将字符串转类型为列表，然后利用索引对元素进行修改 因为字符串是不能对数据进行修改的 我们在修改完数据之后 我们利用join函数对列表中的单个字符元素进行拼接

    12310

    0423上课练习（list、while、

    """ 循环录入3个正整数，求最大值，最小值，总和，平均值 访问列表中的元素: 列表的长度: len(列表名) 索引值的范围:【0，len(列表名)-1】 列表名[索引值] """ #定义一个空列表...， nums.append(num) # i += 1 i = i + 1 print(nums) #如何逐个元素印列表中的多个元素 #索引值 列表[索引值] # max_value...#max()可以获取到列表中的最大值 print(max(nums)) # min()可以获取到列表中的最小值 print(min(nums)) # sum() 可以得到列表中所有元素的和 print...i += 1 #函数的调用 func1(3,5) print('-----------------') func1(6,10) import random #随机数函数在调用时，就给了2个实际参数 num...= random.randint(1,6) """ #需求： 封装一个函数： 1.打印a-b之间所有3的倍数 2.n个数字一行 """ def func1(a,b): i = a

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    我的Python分析成长之路8

    8 print("使用diag函数生成数组:",np.diag([1,2,3,4])) 3.数组的数据类型 在Numpy中，所欲数组的数据类型是同质的,即数组中的所有元素必须是一致的。...[False True False False False False] 4 print(data[names=='B']) #在索引数组中引入布尔数组 选择names=="B"的行 5 print...:",np.maximum(x,y)) #求x,y中数组元素的最大值 9 print("数组求模:",np.mod(x,y)) #相当于% 9.ufunc函数的广播机制 广播是指不同形状的数组之间执行算术运算的方式...需要遵循四个原则:（1）让所有的输入数组向其中shape最大的数组看齐，shape中不足的地方通过在前面补1. （2）输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值. (3)如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者长度为一...(np.repeat(arr1,2,axis=0)) #对arr1中的元素进行横向复制2次 12 print(np.repeat(arr1,2,axis=1)) #对arr1中元素进行列向复制2次

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