NumPy进阶修炼80题｜41-60
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本文是NumPy进阶修炼系列的第六篇
这种形式的题目对于读者来说，尤其是新手朋友们，很容易被我的思路带进去，实际上不论我的pandas还是numpy的习题，每一题都有多种解法，并且我的解法有时也并不是最佳方法，所以为了让大家多一点自己思考的时间，在numpy以及后面的其他系列习题中，我将换一种方式整理习题?
就像上图一样，我将同时发布两个Notebook版本习题，一份习题单独版，一份带有我的答案的单独版本，大家可以先试着在只有习题的版本中思考，写代码，并与我的答案对比，也欢迎给我提交不一样的答案！
好了，废话不多说，我们来看今天的20题，主要将涉及到用NumPy对矩阵的一些操作！
data = np.random.randint(1,100, [6,6])np.amax(data, axis=0)np.amin(data, axis=1)np.unique(data,return_counts=True)data.argsort()np.repeat(data, 2, axis=0)np.unique(data,axis = 0)np.random.choice(data[0:1][0], 3, replace=False)a = data[1:2]
b = data[2:3]
index=np.isin(a,b)
array=a[~index]
array(~data.any(axis=1)).any()data.sort(axis = 1)data1 = data.astype(float)思考：为什么不能在data本身转换
data1[data1 < 5] = np.nandata1 = data1[~np.isnan(data1).any(axis=1), :]vals, counts = np.unique(data1[0,:], return_counts=True)
print(vals[np.argmax(counts)])a = 100
data1.flat[np.abs(data1 - a).argmin()]data1 - data1.mean(axis=1, keepdims=True)a = np.max(data1) - np.min(data1)
(data1 - np.min(data1)) / amu = np.mean(data1, axis=0)
sigma = np.std(data1, axis=0)
(data1 - mu) / sigmanp.savetxt('test.txt',data1)
以上就是本期20题的全部内容，欢迎思考与我不同的解法，你可以在早起Python后台回复numpy来获取Notebook的两种版本习题来练习，其实NumPy中的操作没有Pandas中的多变，所以全部大概在80题左右，本周会更新完毕，如果你也喜欢这种形式的习题可以给我点个在看，我们下期见。
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