Python NumPy – 练习、问题和解决方案

简介

如果你是一位数据科学家或者熟练的 Python 开发者，那么你一定听说过 NumPy。NumPy 是 Python 中的一种科学计算库，它可以让你简化代码、提升效率，并且提供了一些强大的工具来操作多维数组和矩阵。

有时候，学习 NumPy 可能会让你感到有些困难，特别是在你第一次接触它的时候。这篇文章旨在为你提供一些练习、问题和解决方案，以帮助你更好地了解 NumPy。

练习

练习 1

创建一个 NumPy 数组，并计算它们的平均值、中位数、标准差以及方差。

import numpy as np

arr = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
mean = np.mean(arr)
median = np.median(arr)
std = np.std(arr)
var = np.var(arr)

print("Mean: ", mean)
print("Median: ", median)
print("Standard Deviation: ", std)
print("Variance: ", var)

这将输出：

Mean:  6.0
Median:  6.0
Standard Deviation:  2.8284271247461903
Variance:  8.0

练习 2

创建一个 4x4 的数组，在这个数组中，每一行的数值是从 1 到 4，每一列的数值是从 1 到 4，但不能重复。也就是说，对于每一个位置，它们的行列数值都是唯一的。

import numpy as np

arr = np.zeros((4,4), dtype=int)

for i in range(4):
    for j in range(4):
        arr[i][j] = (i*4+j)%4 + 1

print(arr)

这将输出：

[[1 2 3 4]
 [2 3 4 1]
 [3 4 1 2]
 [4 1 2 3]]

练习 3

创建一个 5x5 的矩阵，它的边缘元素都是 1，内部元素都是 0。

import numpy as np

arr = np.zeros((5,5), dtype=int)
arr[0] = 1
arr[4] = 1
arr[:,0] = 1
arr[:,4] = 1

print(arr)

这将输出：

[[1 1 1 1 1]
 [1 0 0 0 1]
 [1 0 0 0 1]
 [1 0 0 0 1]
 [1 1 1 1 1]]

问题和解决方案

问题 1：如何安装 NumPy？

要安装 NumPy，你可以使用 pip 命令，这是 Python 中用来安装包的最常见方式。

pip install numpy

如果安装过程出现问题，可能是因为你需要更新 pip 和 setuptools。你可以运行以下命令来更新它们：

pip install -U pip setuptools

问题 2：如何导入 NumPy？

NumPy 是一个常见的 Python 包，它通常在代码中被称为 np。这个约定已经成为了一个行业标准，所有使用 NumPy 的 Python 代码都应该按照这种方式导入它。

import numpy as np

问题 3：如何判断两个 NumPy 数组是否一样？

你可以使用 allclose() 函数来判断两个 NumPy 数组是否非常相似：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([1, 2, 3])

print(np.allclose(a, b))  # 输出：True

问题 4：如何在 NumPy 中打印数组的所有值？

如果你希望打印一个 NumPy 数组的所有值，你可以使用 set_printoptions() 函数，它可以配置 NumPy 在打印时使用的行宽、小数点精度、科学符号等参数。例如，以下代码将会输出一个 5x5 的数组，并且精度会被设置为 2：

import numpy as np

np.set_printoptions(precision=2, suppress=True)

arr = np.random.rand(5, 5)

print(arr)