100道练习题，玩转Numpy模块！(上)_创建一个长度为30的随机向量并计算它的平均值

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Z = np.arange(5)
1j*Z # legal

array([0.+0.j, 0.+1.j, 0.+2.j, 0.+3.j, 0.+4.j])

Z = np.arange(5)
Z/1/1 # legal

array([0., 1., 2., 3., 4.])

Z = np.arange(5)
ZZ # false

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()


## 28. 下列表达式的结果分别是什么?(★☆☆)


np.array(0) / np.array(0)  
 np.array(0) // np.array(0)  
 np.array([np.nan]).astype(int).astype(float)

print(np.array(0) / np.array(0))
print(np.array(0) // np.array(0))
print(np.array([np.nan]).astype(int).astype(float))

## 29. 如何从零位对浮点数组做舍入 ? (★☆☆)


(提示: np.uniform, np.copysign, np.ceil, np.abs)

Z = np.random.uniform(-10,+10,10)
print (np.copysign(np.ceil(np.abs(Z)), Z))

## 30. 如何找到两个数组中的共同元素? (★☆☆)


(提示: np.intersect1d)

Z1 = np.random.randint(0,10,10)
Z2 = np.random.randint(0,10,10)
print(np.intersect1d(Z1,Z2))

## 31. 如何忽略所有的 numpy 警告(尽管不建议这么做)? (★☆☆)


(提示: np.seterr, np.errstate)

Suicide mode on

defaults = np.seterr(all=“ignore”)
Z = np.ones(1) / 0

Back to sanity

_ = np.seterr(**defaults)

An equivalent way, with a context manager:

with np.errstate(divide=‘ignore’):
Z = np.ones(1) / 0

## 32. 下面的表达式是正确的吗? (★☆☆)


(提示: imaginary number)


np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1)

np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1)

False


## 33. 如何得到昨天，今天，明天的日期? (★☆☆)


(提示: np.datetime64, np.timedelta64)

yesterday = np.datetime64(‘today’, ‘D’) - np.timedelta64(1, ‘D’)
today = np.datetime64(‘today’, ‘D’)
tomorrow = np.datetime64(‘today’, ‘D’) + np.timedelta64(1, ‘D’)
print ("Yesterday is " + str(yesterday))
print ("Today is " + str(today))
print ("Tomorrow is "+ str(tomorrow))

## 34. 如何得到所有与2016年7月对应的日期？(★★☆)


(提示: np.arange(dtype=datetime64[‘D’]))

Z = np.arange(‘2016-07’, ‘2016-08’, dtype=‘datetime64[D]’)
print(Z)

## 35. 如何直接在位计算(A+B)\*(-A/2)(不建立副本)? (★★☆)


(提示: np.add(out=), np.negative(out=), np.multiply(out=), np.divide(out=))

A = np.ones(3)*1
B = np.ones(3)*2
C = np.ones(3)*3
np.add(A,B,out=B)
np.divide(A,2,out=A)
np.negative(A,out=A)
np.multiply(A,B,out=A)
array([-1.5, -1.5, -1.5])

## 36. 用五种不同的方法去提取一个随机数组的整数部分(★★☆)


(提示: %, np.floor, np.ceil, astype, np.trunc)


Z = np.random.uniform(0,10,10)

print (Z - Z%1)
print (np.floor(Z))
print (np.ceil(Z)-1)
print (Z.astype(int))
print (np.trunc(Z))

## 37. 创建一个5x5的矩阵，其中每行的数值范围从0到4 (★★☆)


(提示: np.arange)

Z = np.zeros((5,5))
Z += np.arange(5)
print (Z)

## 38. 通过考虑一个可生成10个整数的函数，来构建一个数组(★☆☆)


(提示: np.fromiter)

def generate():
for x in range(10):
yield x
Z = np.fromiter(generate(),dtype=float,count=-1)
print (Z)

[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]


## 39. 创建一个长度为10的随机向量，其值域范围从0到1，但是不包括0和1 (★★☆)


(提示: np.linspace)

Z = np.linspace(0,1,11,endpoint=False)[1:]
print (Z)

## 40. 创建一个长度为10的随机向量，并将其排序 (★★☆)


(提示: sort)

Z = np.random.random(10)
Z.sort()
print (Z)

## 41.对于一个小数组，如何用比 np.sum更快的方式对其求和？(★★☆)


(提示: np.add.reduce)

Z = np.arange(10)
np.add.reduce(Z)

## 42. 对于两个随机数组A和B，检查它们是否相等(★★☆)


(提示: np.allclose, np.array\_equal)

A = np.random.randint(0,2,5)
B = np.random.randint(0,2,5)

Assuming identical shape of the arrays and a tolerance for the comparison of values

equal = np.allclose(A,B)
print(equal)

False

方法2

Checking both the shape and the element values, no tolerance (values have to be exactly equal)

equal = np.array_eq