NNDL 实验一 numpy

numpy 的array操作

1.导入numpy库


2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型(type)(2)输出a的各维度的大小(shape)(3)输出 a的第一个元素(值为4)


3.建立一个二维数组 b,初始化为 [ [4, 5, 6],[1, 2, 3]] (1)输出各维度的大小(shape)(2)输出 b(0,0),b(0,1),b(1,1) 这三个元素(对应值分别为4,5,2)


4. (1)建立一个全0矩阵 a, 大小为 3x3; 类型为整型(提示: dtype = int)(2)建立一个全1矩阵b,大小为4x5; (3)建立一个单位矩阵c ,大小为4x4; (4)生成一个随机数矩阵d,大小为 3x2.


5. 建立一个数组 a,(值为[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]] ) ,(1)打印a; (2)输出 下标为(2,3),(0,0) 这两个数组元素的值


6.把上一题的 a数组的 0到1行 2到3列,放到b里面去,(此处不需要从新建立a,直接调用即可)(1),输出b;(2) 输出b 的(0,0)这个元素的值


7. 把第5题中数组a的最后两行所有元素放到 c中,(提示: a[1:2, :])(1)输出 c ; (2) 输出 c 中第一行的最后一个元素(提示,使用 -1 表示最后一个元素)


8.建立数组a,初始化a为[[1, 2], [3, 4], [5, 6]],输出 (0,0)(1,1)(2,0)这三个元素(提示: 使用 print(a[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]) )


9.建立矩阵a ,初始化为[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]],输出(0,0),(1,2),(2,0),(3,1) (提示使用 b = np.array([0, 2, 0, 1]) print(a[np.arange(4), b]))


10.对9 中输出的那四个元素,每个都加上10,然后重新输出矩阵a.(提示: a[np.arange(4), b] += 10 )


array 的数学运算

11. 执行 x = np.array([1, 2]),然后输出 x 的数据类型


12.执行 x = np.array([1.0, 2.0]) ,然后输出 x 的数据类类型


13.执行 x = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float64) ,y = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.float64),然后输出 x+y ,和 np.add(x,y)


14. 利用 13题目中的x,y 输出 x-y 和 np.subtract(x,y)


15. 利用13题目中的x,y 输出 x*y ,和 np.multiply(x, y) 还有 np.dot(x,y),比较差异。然后自己换一个不是方阵的试试。


16. 利用13题目中的x,y,输出 x / y .(提示 : 使用函数 np.divide())


17. 利用13题目中的x,输出 x的 开方。(提示: 使用函数 np.sqrt() )


18.利用13题目中的x,y ,执行 print(x.dot(y)) 和 print(np.dot(x,y))


19.利用13题目中的 x,进行求和。提示:输出三种求和 (1)print(np.sum(x)): (2)print(np.sum(x,axis =0 )); (3)print(np.sum(x,axis = 1))


20.利用13题目中的 x,进行求平均数(提示:输出三种平均数(1)print(np.mean(x)) (2)print(np.mean(x,axis = 0))(3) print(np.mean(x,axis =1)))


21.利用13题目中的x,对x 进行矩阵转置,然后输出转置后的结果,(提示: x.T 表示对 x 的转置)


22.利用13题目中的x,求e的指数(提示: 函数 np.exp())


23.利用13题目中的 x,求值最大的下标(提示(1)print(np.argmax(x)) ,(2) print(np.argmax(x, axis =0))(3)print(np.argmax(x),axis =1))


24,画图,y=x*x 其中 x = np.arange(0, 100, 0.1) (提示这里用到 matplotlib.pyplot 库)


25.画图。画正弦函数和余弦函数, x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)(提示:这里用到 np.sin() np.cos() 函数和 matplotlib.pyplot 库)


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