NumPy进阶80题完整版｜附Notebook版本下载-技术圈

文章来源：早起Python

作者：刘早起

前言

大家好，NumPy进阶修改80题现在已经全部更新完毕，80道习题涵盖了NumPy中数组创建、访问、筛选、修改、计算等常用操作，如果不熟悉NumPy的读者可以刷一遍，因为里面的代码大多拿走就能用，所以如果你已经了解NumPy的基本操作，我更建议将这80题当成速查手册使用，随用随查！本文共分为两个部分：

完整版NumPy80题
Notebook版下载方式

NumPy进阶修炼80题完整版

数据查看

题目：导入并查看NumPy版本

难度：⭐

答案

import numpy as np
print(np.__version__)

备注：你需要关注你的NumPy版本，部分方法会随着版本更新而变化

数据创建

题目：创建十个全为0的一维数组

难度：⭐

期望结果

array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])

答案

np.zeros(10)

数据创建

题目：创建10个全为0的一维数据并修改数据类型为整数

难度：⭐

答案

np.zeros(10,dtype = 'int')

数据创建

题目：创建20个0-100固定步长的数

难度：⭐

期望答案

array([ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80,
       85, 90, 95])

答案

np.arange(0,100,5)

数据创建

题目：从list创建数组

难度：⭐

输入

List = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

答案

result = np.array(List)

数据创建

题目：创建一个三行三列全是1的矩阵

难度：⭐

答案

#方法1
np.ones((3,3))
#方法2
np.array([[ 1., 1., 1.],
       [ 1., 1., 1.],
       [ 1., 1., 1.]])

数据创建

题目：创建一个2行2列矩阵并且元素为布尔类型的True

难度：⭐⭐

期望结果

array([[ True, True],
       [ True, True]])

答案

np.full((2,2), True, dtype=bool)

数据创建

题目：创建等差数列

备注：从5开始，50结束，共10个数据

难度：⭐

答案

np.linspace(start=5,stop=50,num=10)

数据创建

题目：创建等差数列

备注1：从5开始，50结束，共10个数据，数据类型为int32

难度：⭐⭐

答案

np.arange(start = 5, stop = 55, step = 5,dtype = 'int32')

备注2:思考与上一题的不同

数据创建

题目：创建3x3矩阵

备注：矩阵元素均为0—10之间的随机数

难度：⭐

答案

np.random.randint(0,10,(3,3))

数据创建

题目：创建3x3矩阵

备注：矩阵元素均为服从标准正态分布的随机数

难度：⭐

答案

np.random.randn(3, 3)

数据重塑

题目：将第五题的result修改为3x3矩阵

难度：⭐

答案

result = result.reshape(3,3)

数据修改

题目：对上一题生成的result取转置

难度：⭐

答案

result.T

数据查看

题目：查看result的数据类型

难度：⭐

答案

result.dtype
#dtype('int64')

数据查看

题目：查看result的内存占用

难度：⭐

备注：直接查看或手动计算

答案

#方法一：直接查看
result.nbytes
#方法2
手动计算
result.itemsize * 9
#72

数据创建

题目：将result的数据类型修改为float

难度：⭐

答案

result = result.astype(float)

数据提取

题目：提取result第三行第三列的元素

难度：⭐

答案

result[2,2]

数据修改

题目：将result第三行第三列的元素放大十倍

难度：⭐

答案

result[2,2] = result[2,2] * 10

数据提取

题目：提取result中的所有偶数

难度：⭐⭐

期望输出

array([ 2., 4., 6., 8., 90.])

答案

result[result % 2 == 0]

数据修改

题目：将result中所有奇数修改为666

难度：⭐⭐

答案

result[result % 2 == 1] = 666

数据创建

题目：创建主对角线都是5的5x5矩阵

难度：⭐

答案

result = np.diag([5,5,5,5,5])

数据修改

题目：交换第一列与第二列

难度：⭐⭐

答案

a = result[:, [1,0,2,3,4]]

数据修改

题目：交换第一行与第二行

难度：⭐⭐

答案

result[result % 2 == 1] = 666

数据查看

题目：判断两个矩阵是否有任何元素不同

难度：⭐⭐

答案

print((a == b).all())

数据计算

题目：计算两个矩阵不同元素的个数

难度：⭐⭐

答案

len(np.argwhere(a != b))

数据查看

题目：找到两个矩阵不同元素的位置

难度：⭐⭐

答案

np.argwhere(a != b)

数据计算

题目：对a和b做矩阵乘法

难度：⭐⭐

答案

np.dot(a,b)

数据计算

题目：计算a和b对应元素相乘

难度：⭐⭐

答案

print(np.multiply(a,b))
print('========方法2========')
print(a * b) #方法2

数据计算

题目：计算行列式(使用21题生成的矩阵)

难度：⭐⭐

答案

np.linalg.det(result)

数据计算

题目：矩阵求逆(使用21题生成的矩阵)

难度：⭐⭐

答案

np.linalg.inv(result)

数据计算

题目：将22与23题生成的np.array对象修改为np.matrix对象

难度：⭐⭐

答案

a = np.matrix(a)
b = np.matrix(b)

数据计算

题目：计算上一题生成的两个np.matrix格式矩阵的对应元素乘积（对比异同）

难度：⭐⭐

答案

np.multiply(a,b)

数据计算

题目：对31题生成的两个np.matrix格式矩阵做矩阵乘法（对比异同）

难度：⭐⭐

答案

a * b

数据计算

题目：将ab两个矩阵按照行拼接

难度：⭐⭐

答案

np.hstack((a,b))

数据计算

题目：将ab两个矩阵按照列拼接

难度：⭐⭐

答案

np.vstack((a,b))

数据计算

题目：思考下面代码运行后new的结果

难度：⭐⭐⭐

答案

new = np.pad(result,pad_width = 1,constant_values=1)

数据查找

题目：找到new中大于1的元素的位置

难度：⭐⭐

答案

np.argwhere(new > 1)

数据修改

题目：将new中大于1的元素修改为8

难度：⭐⭐

答案

new[new > 1] = 8

数据计算

题目：对new矩阵按列求和

难度：⭐⭐

答案

np.sum(new, 0)

数据计算

题目：对new矩阵按行求和

难度：⭐⭐

答案

np.sum(new, 1)

数据创建

题目：生成6行6列的二维数组，值为1-100随机数

难度：⭐

答案

data = np.random.randint(1,100, [6,6])

数据查找

题目：找到每列的最大值

难度：⭐⭐

答案

np.amax(data, axis=0)

数据查找

题目：找到每行的最小值

难度：⭐⭐

答案

np.amin(data, axis=1)

数据计算

题目：计算data每个元素的出现次数

难度：⭐⭐

答案

np.unique(data,return_counts=True)

数据计算

题目：计算data每行元素大小排名

难度：⭐⭐

答案

data.argsort()

数据处理

题目：将data按行重复一次

难度：⭐⭐

答案

np.repeat(data, 2, axis=0)

数据处理

题目：去除data的重复行

难度：⭐⭐

答案

np.unique(data,axis = 0)

数据抽样

题目：从data的第一行中不放回抽3个元素

难度：⭐⭐

答案

np.random.choice(data[0:1][0], 3, replace=False)

数据计算

题目：计算data第二行中不含第三行的元素的元素

难度：⭐⭐

答案

a = data[1:2]
b = data[2:3]
index=np.isin(a,b)
array=a[~index]
array

数据计算

题目：判断data是否有空行

难度：⭐⭐

答案

(~data.any(axis=1)).any()

数据排序

题目：将data的每行升序排列

难度：⭐⭐

答案

data.sort(axis = 1)

数据转换

题目：将data的数据格式转换为float

难度：⭐⭐

答案

data1 = data.astype(float)

思考：为什么不能在data本身转换

数据修改

题目：将data1小于5的元素修改为nan

难度：⭐⭐

答案

data1[data1 < 5] = np.nan

数据处理

题目：删除data1含有空值的行

难度：⭐⭐

答案

data1 = data1[~np.isnan(data1).any(axis=1), :]

数据计算

题目：计算data1第一行出现频率最高的值

难度：⭐⭐⭐

答案

vals, counts = np.unique(data1[0,:], return_counts=True)
print(vals[np.argmax(counts)])

数据计算

题目：计算data1中与100最接近的元素

难度：⭐⭐⭐

答案

a = 100
data1.flat[np.abs(data1 - a).argmin()]

数据计算

题目：计算data1每一行的元素减去每一行的平均值

难度：⭐⭐

答案

data1 - data1.mean(axis=1, keepdims=True)

数据计算

题目：将data1归一化至区间[0,1]

难度：⭐⭐

答案

a = np.max(data1) - np.min(data1)
(data1 - np.min(data1)) / a

数据计算

题目：将data1标准化

难度：⭐⭐⭐

答案

mu = np.mean(data1, axis=0)
sigma = np.std(data1, axis=0)
(data1 - mu) / sigma

数据存储

题目：将data1存储至本地

难度：⭐

答案

np.savetxt('test.txt',data1)

数据查找

问：如何获得两个数组之间的相同元素

输入：

import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
arr1 = np.random.randint(10,6,6)
arr2 = np.random.randint(10,6,6)

答案：

arr1 = np.random.randint(10,6,6)
arr2 = np.random.randint(10,6,6)
print("arr1: %s"%arr1)
print("arr2: %s"%arr2)
np.intersect1d(arr1,arr2)

数据修改

问：如何从一个数组中删除另一个数组存在的元素

输入：

arr1 = np.random.randint(10,6,6)
arr2 = np.random.randint(10,6,6)

答案：

arr1 = np.random.randint(1,10,10)
arr2 = np.random.randint(1,10,10)
print("arr1: %s"%arr1)
print("arr2: %s"%arr2)
np.setdiff1d(arr1,arr2)

数据修改

问：如何修改一个数组为只读模式

输入：

arr1 = np.random.randint(1,10,10)

答案：

arr1 = np.random.randint(1,10,10)
arr1.flags.writeable = False

数据转换

问：如何将list转为numpy数组

输入：

a = [1,2,3,4,5]

答案：

a = [1,2,3,4,5]
np.array(a)

数据转换

问：如何将pd.DataFrame转为numpy数组

输入：

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})

答案：

df.values

数据分析

问：如何使用numpy进行描述性统计分析

输入：

arr1 = np.random.randint(1,10,10)
arr2 = np.random.randint(1,10,10)

答案：

arr1 = np.random.randint(1,10,10)
arr2 = np.random.randint(1,10,10)

print("arr1的平均数为:%s" %np.mean(arr1))
print("arr1的中位数为:%s" %np.median(arr1))
print("arr1的方差为:%s" %np.var(arr1))
print("arr1的标准差为:%s" %np.std(arr1))
print("arr1,arr的相关性矩阵为:%s" %np.cov(arr1,arr2))
print("arr1,arr的协方差矩阵为:%s" %np.corrcoef(arr1,arr2))

数据抽样

问：如何使用numpy进行概率抽样

arr = np.array([1,2,3,4,5])

输入：

arr = np.array([1,2,3,4,5])
np.random.choice(arr,10,p = [0.1,0.1,0.1,0.1,0.6])

答案：

数据创建

问：如何为数据创建副本

输入：

arr = np.array([1,2,3,4,5])

答案：

#对副本数据进行修改，不会影响到原始数据
arr = np.array([1,2,3,4,5])
arr1 = arr.copy()

数据切片

问：如何对数组进行切片

输入：

arr = np.arange(10)

备注：从索引2开始到索引8停止，间隔为2

答案：

arr = np.arange(10)
a = slice(2,8,2)
arr[a] #等价于arr[2:8:2]

字符串操作

问：如何使用NumPy操作字符串

输入：

str1 = ['I love']
str2 = [' Python']

答案：

#拼接字符串
str1 = ['I love']
str2 = [' Python']
print(np.char.add(str1,str2))

#大写首字母
str3 = np.char.add(str1,str2)
print(np.char.title(str3))

数据修改

问：如何对数据向上/下取整

输入：

arr = np.random.uniform(0,10,10)

答案：

arr = np.random.uniform(0,10,10)
print(arr)
###向上取整
print(np.ceil(arr))
###向下取整
print(np.floor(arr) )

格式修改

问：如何取消默认科学计数显示数据

答案：

np.set_printoptions(suppress=True)

数据修改

问：如何使用NumPy对二维数组逆序

输入：

arr = np.random.randint(1,10,[3,3])

答案：

arr = np.random.randint(1,10,[3,3])
print(arr)
print('列逆序')
print(arr[:, -1::-1])
print('行逆序')
print(arr[-1::-1, :])

数据查找

问：如何使用NumPy根据位置查找元素

输入：

arr1 = np.random.randint(1,10,5)
arr2 = np.random.randint(1,20,10)

备注：在arr2中根据arr1中元素以位置查找

答案：

arr1 = np.random.randint(1,10,5)
arr2 = np.random.randint(1,20,10)
print(arr1)
print(arr2)
print(np.take(arr2,arr1))

数据计算

问：如何使用numpy求余数

输入：

a = 10
b = 3

答案：

np.mod(a,b)

数据计算

问：如何使用NumPy进行矩阵SVD分解

输入：

A = np.random.randint(1,10,[3,3])

答案：

np.linalg.svd(A)

数据筛选

问：如何使用NumPy多条件筛选数据

输入：

arr = np.random.randint(1,20,10)

答案：

arr = np.random.randint(1,20,10)
print(arr[(arr>1)&(arr<7)&(arr%2==0)])

数据修改

问：如何使用NumPy对数组分类

备注：将大于等于7，或小于3的元素标记为1，其余为0

输入：

arr = np.random.randint(1,20,10)

答案：

arr = np.random.randint(1,20,10)
print(arr)
print(np.piecewise(arr, [arr < 3, arr >= 7], [-1, 1]))

数据修改

问：如何使用NumPy压缩矩阵

备注：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉

输入：

arr = np.random.randint(1,10,[3,1])

答案：

arr = np.random.randint(1,10,[3,1])
print(arr)
print(np.squeeze(arr))

数据计算

问：如何使用numpy求解线性方程组

输入：

A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]])
b = np.array([9, 8, 3])

备注：求解Ax=b

答案：

A = np.array([[1, 2, 3], [2, -1, 1], [3, 0, -1]])
b = np.array([9, 8, 3])
x = np.linalg.solve(A, b)
print(x)

下载方式

为了让各位读者更方便的刷题，我已经将NumPy80题整理在Notebook中，共分为两个版本，一份无答案版可以用来刷题?

一份有答案版本用来参考学习?

因为我每题仅给出一种解法，因此在刷题过程中也应该思考是否有不一样/更高效的方法。

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