第七章课后作业

S.sturdy

于 2023-04-07 20:31:22 发布

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文章标签： numpy

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_73947742/article/details/130019932

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本文展示了如何使用Numpy库进行一系列数组操作，包括创建特定条件的数组，如不同数字、奇数索引元素、倒序数组等；还介绍了如何基于已有数组创建新数组，以及对二维数组进行切片和反转。此外，还定义了三个函数fun9、fun10和fun11，分别用于在整数间插入8、替换奇偶数和查找峰值索引。

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1.创建一个长度为10的整型数组v1。所有数字不能全部相同。

v1 = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])

2.创建一个新数组v2，包含第一个问题中创建的v1数组中的所有索引为奇数的元素。

v2 = v1[1::2]

3.采用数组v1的倒序创建一个新数组v3。

v3 = v1[::-1]

4.创建一个命名为m4的任意float类型二维数组,4行5列。所有数据不能完全相同。

m4 = np.linspace(0.1,20,num=20,endpoint=True)
m4.shape=(4,5)

5.以m4为基础创建一个新的二维数组m5，其中每一行都是m4对应行的倒序。

m5 = m4[::,::-1]

6.创建一个新数组m6，行和列都是m4的倒序。

m6 = m4[::-1,::-1]

7.忽略m4的第一行和最后一行，第一列和最后一列后，得到一个新的二维数组m7.

注意：注意：不要修改m4

m7 = m4[1:3,1:4]

8.创建一个2X3X4的全部为7的数组m8，提示：用Numpy的full函数。

m8 = np.full((2,3,4),7)

9.完善函数fun9，参数data是一个整型列表，在任意两个相邻整数之间插入2个8。必须使用numpy。返回结果为Numpy的ndarray类型。

注意：注意：本题严禁使用循环

def fun9(data=[1,2,3,4,5]):
    """
    Arg:
        data : a list as input; e.g. [1,2,3,4,5]
    return a Numpy ndarray; e.g. [1 8 8 2 8 8 3 8 8 4 8 8 5]
    """
    temp=np.array(data)
    nplst=np.full(3*len(data)-2,8)
    nplst[::3]=temp
    return nplst

10.完善函数fun10，参数data是一个整型列表，把data中奇数的数据替换为1, 偶数替换为-1。必须使用numpy，返回结果为Numpy的ndarray类型。

提示：np.where(condition, x, y)

def fun10(data=[9,2,6,4,2,6,7,8,2,10]):
    """
    Arg:
        data : an array as input; e.g. array([9,2,6,4,2,6,7,8,2,10])
    return a Numpy ndarray; e.g. [ 1 -1 -1 -1 -1 -1  1 -1 -1 -1]
    """
    temp=np.array(data)
    nplst=np.where(temp%2==0,-1,1)
    return nplst

11.完成函数fun11()，从一维数组data中找到所有峰值的索引。说明：峰值点大于左右两侧的数据值，不包含端点。

提示: np.diff,np.sign,np.where(condition)

def fun11(data=[1, 3, 7, 1, 2, 6, 0, 1]):
    """
    Arg:
        data : a list as input; e.g. [1, 3, 7, 1, 2, 6, 0, 1]
    return a numpy ndarray; e.g. [2 5]
    
    """
    temp=np.array(data)
    cha=np.diff(temp)
    fuhao=np.sign(cha)
    cha_=np.diff(fuhao)
    ans=np.where(cha_==-2)[0]+1
    return ans