numpy基础入门100关

NumPy 基础入门 100 关 NumPy 是 Python 中一种非常流行的科学计算库，它提供了多种高效的数据结构和操作方法，可以应用于科学计算、数据分析、人工智能等多个领域。下面是 NumPy 基础入门 100 关的知识点总结： 1. 导入 NumPy 库并取别名为 np 在使用 NumPy 之前，需要先导入 NumPy 库，并取一个易于使用的别名，如 np。可以使用 import 语句来实现，例如：import numpy as np。 2. 打印输出 NumPy 的版本和配置信息 使用 np.version 和 np.show_config() 函数可以打印输出 NumPy 的版本和配置信息。 3. 创建一个长度为 10 的空向量 使用 np.zeros() 函数可以创建一个长度为 10 的空向量，所有元素的值都为 0。 4. 如何找到任何一个数组的内存大小？ 使用 array.size 和 array.itemsize 属性可以找到任何一个数组的内存大小。 5. 如何从命令行得到 NumPy 中 add 函数的说明文档？ 可以使用 numpy.info() 函数来获取 NumPy 中函数的说明文档。 6. 创建一个长度为 10 并且除了第五个值为 1 的空向量 使用 np.zeros() 函数创建一个长度为 10 的空向量，然后将第五个元素的值设置为 1。 7. 创建一个值域范围从 10 到 49 的向量 使用 np.arange() 函数可以创建一个值域范围从 10 到 49 的向量。 8. 反转一个向量 使用 array[::-1] 语法可以反转一个向量，使得第一个元素变为最后一个元素。 9. 创建一个 3x3 并且值从 0 到 8 的矩阵 使用 np.arange() 和 reshape() 函数可以创建一个 3x3 并且值从 0 到 8 的矩阵。 10. 找到数组 [1,2,0,0,4,0] 中非 0 元素的位置索引 使用 np.nonzero() 函数可以找到数组中非 0 元素的位置索引。 11. 创建一个 3x3 的单位矩阵 使用 np.eye() 函数可以创建一个 3x3 的单位矩阵。 12. 创建一个 3x3x3 的随机数组 使用 np.random.random() 函数可以创建一个 3x3x3 的随机数组。 13. 创建一个 10x10 的随机数组并找到它的最大值和最小值 使用 np.random.random() 函数可以创建一个 10x10 的随机数组，然后使用 min() 和 max() 函数可以找到它的最大值和最小值。 14. 创建一个长度为 30 的随机向量并找到它的平均值 使用 np.random.random() 函数可以创建一个长度为 30 的随机向量，然后使用 mean() 函数可以找到它的平均值。 15. 创建一个二维数组，其中边界值为 1，其余值为 0 使用 np.ones() 函数可以创建一个二维数组，其中边界值为 1，其余值为 0。 16. 对于一个存在在数组，如何添加一个用 0 填充的边界？ 使用 np.pad() 函数可以添加一个用 0 填充的边界。 17. 下面表达式运行的结果是什么？ NumPy 中的 NaN（Not a Number）和 inf（infinity）是特殊的浮点数值，它们可以用于表示数学运算的结果。 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 使用 np.diag() 函数可以创建一个 5x5 的矩阵，并设置值 1,2,3,4 落在其对角线下方位置。 19. 创建一个 8x8 的矩阵，并且设置成棋盘样式 使用 np.zeros() 和 array[::2] 语法可以创建一个 8x8 的矩阵，并且设置成棋盘样式。 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） 可以使用 NumPy 的索引机制来访问数组中的元素，例如：array[x,y,z]。 这些知识点涵盖了 NumPy 库的基础知识，包括数据类型、数组操作、矩阵操作、随机数生成等多个方面，可以帮助初学者快速掌握 NumPy 库的使用。