一、导入相关库:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
查看版本:

- 1、创建一个长度为10的一维全为0的ndarray对象,然后让第5个元素等于1

- 2、创建一个元素为从10到49的ndarray对象

- 3、将第2题的所有元素位置反转

- 4、使用np.random.random创建一个10*10的ndarray对象,并打印出最大最小元素

- 5、创建一个10*10的ndarray对象,且矩阵边界全为1,里面全为0


- 6、创建一个每一行都是从0到4的5*5矩阵


- 7、创建一个范围在(0,1)之间的长度为12的等差数列

- 8、创建一个长度为10的随机数组并排序

- 9、创建一个长度为10的随机数组并将最大值替换为0

- 10、如何根据第3列来对一个5*5矩阵排序?

- 11、给定一个4维矩阵,如何得到最后两维的和?

- 12、给定数组[1, 2, 3, 4, 5],如何得到在这个数组的每个元素之间插入3个0后的新数组?


- 13、给定一个二维矩阵,如何交换其中两行的元素?

- 14、创建一个100000长度的随机数组,使用两种方法对其求三次方,并比较所用时间

- 15、创建一个5*3随机矩阵和一个3*2随机矩阵,求矩阵积

- 16、矩阵的每一行的元素都减去该行的平均值

- 17、打印出以下函数(要求使用np.zeros创建8*8的矩阵):
- [[0 1 0 1 0 1 0 1]
- [1 0 1 0 1 0 1 0]
- [0 1 0 1 0 1 0 1]
- [1 0 1 0 1 0 1 0]
- [0 1 0 1 0 1 0 1]
- [1 0 1 0 1 0 1 0]
- [0 1 0 1 0 1 0 1]
- [1 0 1 0 1 0 1 0]]


- 18、正则化一个5*5随机矩阵
【正则的概念:假设a是矩阵中的一个元素,max/min分别是矩阵元素的最大最小值,则正则化后a = (a - min)/(max - min)】


- 19、将一个一维数组转化为二进制表示矩阵。例如
- [1,2,3]
- 转化为
- [[0,0,1],
- [0,1,0],
- [0,1,1]]



- 20、实现冒泡排序法

博客主要围绕Python的numpy库展开,包含创建不同类型的ndarray对象,如全0数组、指定范围数组等,还涉及数组元素操作,如反转、排序、替换等,以及矩阵运算,如矩阵积、正则化等,最后实现了冒泡排序法。
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