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這些有用的片段在面試中會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)，也可以作為日常的numpy練習(xí)。

1、導(dǎo)入numpy

import numpy as np

2、打印numpy信息

print(np.__version__)
np.show_config()

3、創(chuàng)建空向量

Z = np.zeros(10)
print(Z)

4、獲取numpy 函數(shù)的文檔

python -c 'import numpy; numpy.info(numpy.add)'

5、創(chuàng)建大小為10但第5個(gè)值為1的空向量

Z = np.zeros(10)
Z[4] = 1
print(Z)

6、創(chuàng)建一個(gè)值從10到49的向量

Z = np.arange(10,50)
print(Z)

7、反轉(zhuǎn)一個(gè)向量(第一個(gè)元素變成最后一個(gè)元素)

Z = np.arange(50)
Z = Z[::-1]

8、創(chuàng)建一個(gè)值從0到8的3x3矩陣

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
print(Z)

9、從[1,2,0,0,4,0]中找到非零元素的下標(biāo)

nz = np.nonzero([1,2,0,0,4,0])
print(nz)

10、創(chuàng)建一個(gè)3x3單位矩陣

Z = np.eye(3)
print(Z)

11、創(chuàng)建一個(gè)帶有隨機(jī)值的3x3x3數(shù)組

Z = np.random.random((3,3,3))
print(Z)

12、創(chuàng)建一個(gè)帶有隨機(jī)值的10x10數(shù)組，并找到最小值和最大值

Z = np.random.random((10,10))
Zmin, Zmax = Z.min(), Z.max()
print(Zmin, Zmax)

13、創(chuàng)建一個(gè)大小為30的隨機(jī)向量，并找出平均值

Z = np.random.random(30)
m = Z.mean()
print(m)

14、創(chuàng)建一個(gè)邊界為1，內(nèi)部為0的2d數(shù)組

Z = np.ones((10,10))
Z[1:-1,1:-1] = 0

15 、下面表達(dá)式的結(jié)果是什么?

0 * np.nan
np.nan == np.nan
np.inf > np.nan
np.nan - np.nan
0.3 == 3 * 0.1

16、創(chuàng)建一個(gè)5 × 5矩陣，對(duì)角線值為1,2,3,4

Z = np.diag(1+np.arange(4),k=-1)
print(Z)

17、創(chuàng)建一個(gè)8x8的矩陣，并使用0，1間隔填充

Z = np.zeros((8,8),dtype=int)
Z[1::2,::2] = 1
Z[::2,1::2] = 1
print(Z)

18、一個(gè)(6,7,8)形狀數(shù)組，第100個(gè)元素的下標(biāo)(x,y,z)是多少?

print(np.unravel_index(100,(6,7,8)))

19、使用tile函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)8x8的0，1間隔填充矩陣

Z = np.tile( np.array([[0,1],[1,0]]), (4,4))
print(Z)

20、標(biāo)準(zhǔn)化一個(gè)5x5隨機(jī)矩陣

Z = np.random.random((5,5))
Zmax, Zmin = Z.max(), Z.min()
Z = (Z - Zmin)/(Zmax - Zmin)
print(Z)

21、創(chuàng)建一個(gè)自定義的dtype，將顏色描述為4個(gè)unisgned字節(jié)(RGBA)

color = np.dtype([('r', np.ubyte, 1),
('g', np.ubyte, 1),
('b', np.ubyte, 1),
('a', np.ubyte, 1)])

22、將一個(gè)5x3矩陣乘以一個(gè)3x2矩陣(實(shí)矩陣乘積)

Z = np.dot(np.ones((5,3)), np.ones((3,2)))
print(Z)

23、給定一個(gè)一維數(shù)組，對(duì)3到8之間的所有元素求反、

# Author: Evgeni Burovski
Z = np.arange(11)
Z[(3 < Z) & (Z <= 8)] *= -1

24、以下腳本的輸出是什么?

# Author: Jake VanderPlas
print(sum(range(5),-1))
from numpy import *
print(sum(range(5),-1))
##結(jié)果 ：10

25、整數(shù)向量Z，下面哪個(gè)表達(dá)式是合法的?

Z**Z
2 << Z >> 2
Z <- Z
1j*Z
Z/1/1
Z<Z>Z #除這個(gè)外都合法

26、下列表達(dá)式的結(jié)果是什么?

np.array(0) // np.array(0)
np.array(0) // np.array(0.)
np.array(0) / np.array(0)
np.array(0) / np.array(0.)

27、如何四舍五入?

# Author: Charles R Harris
Z = np.random.uniform(-10,+10,10)
print (np.trunc(Z + np.copysign(0.5, Z)))

28、使用 5 種不同的方法提取隨機(jī)數(shù)組的整數(shù)部分

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))

29、創(chuàng)建一個(gè)值范圍為 0 到 4的 5x5 矩陣

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

30 、創(chuàng)建生成器函數(shù)，生成 10 個(gè)整數(shù)并使用它來構(gòu)建一個(gè)數(shù)組

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

31、創(chuàng)建一個(gè)大小為 10 的向量，其值范圍為 0 到 1（均不包括在內(nèi)）

Z = np.linspace(0,1,12,endpoint=True)[1:-1]
print(Z)

32、創(chuàng)建一個(gè)大小為 10 的隨機(jī)向量并對(duì)其進(jìn)行排序

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

33、如何比 np.sum 更快地求和一個(gè)小數(shù)組？

# Author: Evgeni Burovski
Z = np.arange(10)
np.add.reduce(Z)

34、考慮檢查兩個(gè)隨機(jī)數(shù)組 A 和 B是否相等

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

35、使數(shù)組不可變（只讀）

Z = np.zeros(10)
Z.flags.writeable = False
Z[0] = 1

36、一個(gè)表示笛卡爾坐標(biāo)的隨機(jī) 10x2 矩陣，將它們轉(zhuǎn)換為極坐標(biāo)

X,Y = Z[:,0], Z[:,1]
R = np.sqrt(X**2+Y**2)
T = np.arctan2(Y,X)
print(R)
print(T)

37、創(chuàng)建大小為 10 的隨機(jī)向量并將最大值替換為 0

Z = np.random.random(10)
Z[Z.argmax()] = 0
print(Z)

38、創(chuàng)建一個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)組，其中 x 和坐標(biāo)覆蓋 [0,1]x[0,1] 區(qū)域

Z = np.zeros((10,10), [('x',float),('y',float)])
Z['x'], Z['y'] = np.meshgrid(np.linspace(0,1,10),
np.linspace(0,1,10))print(Z)

39、給定兩個(gè)數(shù)組 X 和 Y，構(gòu)造柯西矩陣 C (Cij = 1/(xi yj))

# Author: Evgeni Burovski
X = np.arange(8)
Y = X + 0.5
C = 1.0 / np.subtract.outer(X, Y)
print(np.linalg.det(C))

40 、打印每個(gè) numpy 標(biāo)量類型的最小和最大可表示值

for dtype in [np.int8, np.int32, np.int64]:
print(np.iinfo(dtype).min)
print(np.iinfo(dtype).max)
for dtype in [np.float32, np.float64]:
print(np.finfo(dtype).min)
print(np.finfo(dtype).max)
print(np.finfo(dtype).eps)

41、如何打印數(shù)組的所有值？

np.set_printoptions(threshold=np.nan)
Z = np.zeros((25,25))
print(Z)

42、如何在數(shù)組中找到最接近的值（到給定的標(biāo)量）？

Z = np.arange(100)
v = np.random.uniform(0,100)
index = (np.abs(Z-v)).argmin()
print(Z[index])

43 、創(chuàng)建表示位置 (x,y) 和顏色 (r,g,b) 的結(jié)構(gòu)化數(shù)組

Z = np.zeros(10, [ ('position', [ ('x', float, 1),
('y', float, 1)]),
('color', [ ('r', float, 1),
('g', float, 1),
('b', float, 1)])])print(Z)

44、逐點(diǎn)查找形狀為 (100,2) 的隨機(jī)向量表示坐標(biāo)的距離

Z = np.random.random((10,2))
X,Y = np.atleast_2d(Z[:,0]), np.atleast_2d(Z[:,1])
D = np.sqrt( (X-X.T)**2 + (Y-Y.T)**2)
print(D)
# Much faster with scipy
import scipy
# Thanks Gavin Heverly-Coulson (#issue 1)
import scipy.spatial
Z = np.random.random((10,2))
D = scipy.spatial.distance.cdist(Z,Z)
print(D)

45 、如何將浮點(diǎn)（32位）數(shù)組轉(zhuǎn)換為整數(shù)（32位）？

Z = np.arange(10, dtype=np.int32)
Z = Z.astype(np.float32, copy=False)

46 、讀取下面格式的文件？

# -------------
1,2,3,4,5
6,,,7,8
,,9,10,11
# -------------
Z = np.genfromtxt('missing.dat', delimiter=',')

47 、 numpy 數(shù)組的枚舉可以用什么其他形式表示？

Z = np.arange(9).reshape(3,3)
for index, value in np.ndenumerate(Z):
print(index, value)
for index in np.ndindex(Z.shape):

48、生成一個(gè)二維類高斯數(shù)組

X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-1,1,10), np.linspace(-1,1,10))
D = np.sqrt(X*X+Y*Y)
sigma, mu = 1.0, 0.0
G = np.exp(-( (D-mu)**2 / ( 2.0 * sigma**2 ) ) )
print(G)

49 、如何在二維數(shù)組中隨機(jī)放置 p 個(gè)元素？

# Author: Divakar
n = 10
p = 3
Z = np.zeros((n,n))
np.put(Z, np.random.choice(range(n*n), p, replace=False),1)

50、矩陣減去每一行的均值

# Author: Warren Weckesser
X = np.random.rand(5, 10)
# Recent versions of numpy
Y = X - X.mean(axis=1, keepdims=True)
# Older versions of numpy
Y = X - X.mean(axis=1).reshape(-1, 1)

51、如何排序數(shù)組的第n列?

# Author: Steve Tjoa
Z = np.random.randint(0,10,(3,3))
print(Z)
print(Z[Z[:,1].argsort()])

52、如何判斷一個(gè)給定的2D數(shù)組有空列?

# Author: Warren Weckesser
Z = np.random.randint(0,3,(3,10))
print((~Z.any(axis=0)).any())

53、在數(shù)組中找到與給定值最近的值

Z = np.random.uniform(0,1,10)
z = 0.5
m = Z.flat[np.abs(Z - z).argmin()]
print(m)

54、創(chuàng)建一個(gè)具有name屬性的數(shù)組類

class NamedArray(np.ndarray):
def __new__(cls, array, name='no name'):
obj = np.asarray(array).view(cls)
obj.name = name
return obj
def __array_finalize__(self, obj):
if obj is None: return
self.info = getattr(obj, 'name', 'no name')
Z = NamedArray(np.arange(10), 'range_10')
print (Z.name)

55、一個(gè)給定的向量，如何給第二個(gè)向量索引的每個(gè)元素加1(包含重復(fù)索引)?

# Author: Brett Olsen
Z = np.ones(10)
I = np.random.randint(0,len(Z),20)
Z += np.bincount(I, minlength=len(Z))
print(Z)

56、如何積加一個(gè)向量(X)的元素到一個(gè)數(shù)組(F)基于索引列表(I)?

# Author: Alan G Isaac
X = [1,2,3,4,5,6]
I = [1,3,9,3,4,1]
F = np.bincount(I,X)
print(F)

57、一個(gè)(w,h,3)圖像(dtype=ubyte)，計(jì)算唯一顏色的數(shù)量

# Author: Nadav Horesh
w,h = 16,16
I = np.random.randint(0,2,(h,w,3)).astype(np.ubyte)
F = I[...,0]*256*256 + I[...,1]*256 +I[...,2]
n = len(np.unique(F))
print(np.unique(I))

58、考慮一個(gè)四維數(shù)組，如何同時(shí)得到最后兩個(gè)軸的和?

A = np.random.randint(0,10,(3,4,3,4))
sum = A.reshape(A.shape[:-2] + (-1,)).sum(axis=-1)
print(sum)

59、一個(gè)一維向量D，使用子集相同大小的向量S來計(jì)算D子集的平均值?

# Author: Jaime Fernández del Río
D = np.random.uniform(0,1,100)
S = np.random.randint(0,10,100)
D_sums = np.bincount(S, weights=D)
D_counts = np.bincount(S)
D_means = D_sums / D_counts
print(D_means)

60 、如何獲得點(diǎn)積的對(duì)角線？

# Author: Mathieu Blondel
# Slow version
np.diag(np.dot(A, B))
# Fast version
np.sum(A * B.T, axis=1)
# Faster version
np.einsum('ij,ji->i', A, B).

61、向量 [1, 2, 3, 4, 5]，構(gòu)建一個(gè)新向量，每個(gè)值之間有 3 個(gè)連續(xù)的0？

# Author: Warren Weckesser
Z = np.array([1,2,3,4,5])
nz = 3
Z0 = np.zeros(len(Z) + (len(Z)-1)*(nz))
Z0[::nz+1] = Z
print(Z0)

62、維度為 (5,5,3) 的數(shù)組，將它乘以一個(gè)維度為 (5,5) 的數(shù)組？

A = np.ones((5,5,3))
B = 2*np.ones((5,5))
print(A * B[:,:,None])

63、交換數(shù)組的兩行？

# Author: Eelco Hoogendoorn
A = np.arange(25).reshape(5,5)
A[[0,1]] = A[[1,0]]
print(A)

64、一組描述 10 個(gè)三角形（具有共享頂點(diǎn)）的 10 個(gè)三元組，找到組成所有三角形的唯一線段集

# Author: Nicolas P. Rougier
faces = np.random.randint(0,100,(10,3))
F = np.roll(faces.repeat(2,axis=1),-1,axis=1)
F = F.reshape(len(F)*3,2)
F = np.sort(F,axis=1)
G = F.view( dtype=[('p0',F.dtype),('p1',F.dtype)] )
G = np.unique(G)
print(G)

65 、一個(gè) bincount數(shù)組 C，如何生成一個(gè)數(shù)組 A 使得np.bincount(A) == C?

# Author: Jaime Fernández del Río
C = np.bincount([1,1,2,3,4,4,6])
A = np.repeat(np.arange(len(C)), C)
print(A)

66、使用數(shù)組上的滑動(dòng)窗口計(jì)算平均值？

# Author: Jaime Fernández del Río
def moving_average(a, n=3) :
ret = np.cumsum(a, dtype=float)
ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]
return ret[n - 1:] / n
Z = np.arange(20)
print(moving_average(Z, n=3))

67、一維數(shù)組 Z，構(gòu)建一個(gè)二維數(shù)組，其第一行是 (Z[0],Z[1],Z[2])，隨后的每一行移動(dòng) 1（最后一行應(yīng)該是 (Z[3] ,Z[2],Z[1])

# Author: Joe Kington / Erik Rigtorp
from numpy.lib import stride_tricks
def rolling(a, window):
shape = (a.size - window + 1, window)
strides = (a.itemsize, a.itemsize)
return stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)
Z = rolling(np.arange(10), 3)
print(Z)

68、如何對(duì)布爾值取反，或更改浮點(diǎn)數(shù)的符號(hào)？

# Author: Nathaniel J. Smith
Z = np.random.randint(0,2,100)
np.logical_not(arr, out=arr)
Z = np.random.uniform(-1.0,1.0,100)
np.negative(arr, out=arr)

69 、考慮 2 組點(diǎn) P0,P1 描述線 (2d) 和一個(gè)點(diǎn) p，如何計(jì)算從 p 到每條線 i (P0[i],P1[i]) 的距離？

def distance(P0, P1, p):
T = P1 - P0
L = (T**2).sum(axis=1)
U = -((P0[:,0]-p[...,0])*T[:,0] + (P0[:,1]-p[...,1])*T[:,1]) / L
U = U.reshape(len(U),1)
D = P0 + U*T - p
return np.sqrt((D**2).sum(axis=1))
P0 = np.random.uniform(-10,10,(10,2))
P1 = np.random.uniform(-10,10,(10,2))
p = np.random.uniform(-10,10,( 1,2))
print(distance(P0, P1, p))

70 、 2 組點(diǎn) P0,P1 描述線 (2d) 和一組點(diǎn) P，如何計(jì)算從每個(gè)點(diǎn) j (P[j]) 到每條線 i (P0[i],P1[i]) 的距離？

# Author: Italmassov Kuanysh
# based on distance function from previous question
P0 = np.random.uniform(-10, 10, (10,2))
P1 = np.random.uniform(-10,10,(10,2))
p = np.random.uniform(-10, 10, (10,2))
print np.array([distance(P0,P1,p_i) for p_i in p])

71、一個(gè)任意數(shù)組，編寫一個(gè)函數(shù)來提取具有固定形狀并以給定元素為中心的子部分（必要時(shí)可以使用填充值填充）

# Author: Nicolas Rougier
Z = np.random.randint(0,10,(10,10))
shape = (5,5)
fill = 0
position = (1,1)
R = np.ones(shape, dtype=Z.dtype)*fill
P = np.array(list(position)).astype(int)
Rs = np.array(list(R.shape)).astype(int)
Zs = np.array(list(Z.shape)).astype(int)
R_start = np.zeros((len(shape),)).astype(int)
R_stop = np.array(list(shape)).astype(int)
Z_start = (P-Rs//2)
Z_stop = (P+Rs//2)+Rs%2
R_start = (R_start - np.minimum(Z_start,0)).tolist()
Z_start = (np.maximum(Z_start,0)).tolist()
R_stop = np.maximum(R_start, (R_stop - np.maximum(Z_stop-Zs,0))).tolist()
Z_stop = (np.minimum(Z_stop,Zs)).tolist()
r = [slice(start,stop) for start,stop in zip(R_start,R_stop)]
z = [slice(start,stop) for start,stop in zip(Z_start,Z_stop)]
R[r] = Z[z]
print(Z)
print(R)

72、一個(gè)數(shù)組 Z = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]，如何生成一個(gè)數(shù)組 R = [[1,2,3, 4], [2,3,4,5], [3,4,5,6], ..., [11,12,13,14]]？

# Author: Stefan van der Walt
Z = np.arange(1,15,dtype=uint32)
R = stride_tricks.as_strided(Z,(11,4),(4,4))
print(R)

73、計(jì)算矩陣秩

# Author: Stefan van der Walt
Z = np.random.uniform(0,1,(10,10))
U, S, V = np.linalg.svd(Z) # Singular Value Decomposition
rank = np.sum(S > 1e-10)

74、如何找到數(shù)組中出現(xiàn)頻率最高的值？

Z = np.random.randint(0,10,50)
print(np.bincount(Z).argmax())

75 、從隨機(jī) 10x10 矩陣中提取所有連續(xù)的 3x3 塊

# Author: Chris Barker
Z = np.random.randint(0,5,(10,10))
n = 3
i = 1 + (Z.shape[0]-3)
j = 1 + (Z.shape[1]-3)
C = stride_tricks.as_strided(Z, shape=(i, j, n, n), strides=Z.strides + Z.strides)
print(C)

76 、創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組子類，使得 Z[i,j] == Z[j,i]

# Author: Eric O. Lebigot
# Note: only works for 2d array and value setting using indices
class Symetric(np.ndarray):
def __setitem__(self, (i,j), value):
super(Symetric, self).__setitem__((i,j), value)
super(Symetric, self).__setitem__((j,i), value)
def symetric(Z):
return np.asarray(Z + Z.T - np.diag(Z.diagonal())).view(Symetric)
S = symetric(np.random.randint(0,10,(5,5)))
S[2,3] = 42
print(S)

77、一組形狀為 (n,n) 的 p 個(gè)矩陣和一組形狀為 (n,1) 的 p 個(gè)向量、如何一次計(jì)算 p 個(gè)矩陣乘積之和？（結(jié)果具有形狀（n，1））

# Author: Stefan van der Walt
p, n = 10, 20
M = np.ones((p,n,n))
V = np.ones((p,n,1))
S = np.tensordot(M, V, axes=[[0, 2], [0, 1]])
print(S)
# It works, because:
# M is (p,n,n)
# V is (p,n,1)
# Thus, summing over the paired axes 0 and 0 (of M and V independently),
# and 2 and 1, to remain with a (n,1) vector.

78 、考慮一個(gè) 16x16 數(shù)組，如何獲得塊的和（塊大小為 4x4）？

# Author: Robert Kern
Z = np.ones(16,16)
k = 4
S = np.add.reduceat(np.add.reduceat(Z, np.arange(0, Z.shape[0], k), axis=0),
np.arange(0, Z.shape[1], k), axis=1)

79 、如何使用 numpy 數(shù)組實(shí)現(xiàn) Game of Life？

# Author: Nicolas Rougier
def iterate(Z):
# Count neighbours
N = (Z[0:-2,0:-2] + Z[0:-2,1:-1] + Z[0:-2,2:] +
Z[1:-1,0:-2] + Z[1:-1,2:] +
Z[2: ,0:-2] + Z[2: ,1:-1] + Z[2: ,2:])
# Apply rules
birth = (N==3) & (Z[1:-1,1:-1]==0)
survive = ((N==2) | (N==3)) & (Z[1:-1,1:-1]==1)
Z[...] = 0
Z[1:-1,1:-1][birth | survive] = 1
return Z
Z = np.random.randint(0,2,(50,50))
for i in range(100): Z = iterate(Z)

80、獲得數(shù)組的n個(gè)最大的值

Z = np.arange(10000)
np.random.shuffle(Z)
n = 5
# Slow
print (Z[np.argsort(Z)[-n:]])
# Fast
print (Z[np.argpartition(-Z,n)[:n]])

81、構(gòu)建笛卡爾積(每個(gè)項(xiàng)的每個(gè)組合)

# Author: Stefan Van der Walt
def cartesian(arrays):
arrays = [np.asarray(a) for a in arrays]
shape = (len(x) for x in arrays)
ix = np.indices(shape, dtype=int)
ix = ix.reshape(len(arrays), -1).T
for n, arr in enumerate(arrays):
ix[:, n] = arrays[n][ix[:, n]]
return ix
print (cartesian(([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7])))

82、從一個(gè)常規(guī)數(shù)組創(chuàng)建一個(gè)records數(shù)組?

Z = np.array([('Hello', 2.5, 3),
('World', 3.6, 2)])
R = np.core.records.fromarrays(Z.T,names='col1, col2, col3',
formats = 'S8, f8, i8')

83、一個(gè)大向量Z，使用3種不同的方法計(jì)算Z的3次方

Author: Ryan G.
x = np.random.rand(5e7)
%timeit np.power(x,3)
1 loops, best of 3: 574 ms per loop
%timeit x*x*x
1 loops, best of 3: 429 ms per loop
%timeit np.einsum('i,i,i->i',x,x,x)
1 loops, best of 3: 244 ms per loop

84、形狀為(8,3)和(2,2)的兩個(gè)數(shù)組A和B、如何在A中找到包含B每一行元素的行不管B中元素的順序是什么?

# Author: Gabe Schwartz
A = np.random.randint(0,5,(8,3))
B = np.random.randint(0,5,(2,2))
C = (A[..., np.newaxis, np.newaxis] == B)
rows = (C.sum(axis=(1,2,3)) >= B.shape[1]).nonzero()[0]
print(rows)

85、一個(gè)10x3矩陣，提取不相等值的行(例如[2,2,3])

# Author: Robert Kern
Z = np.random.randint(0,5,(10,3))
E = np.logical_and.reduce(Z[:,1:] == Z[:,:-1], axis=1)
U = Z[~E]
print(Z)
print(U)

86、將一個(gè)int型向量轉(zhuǎn)換為一個(gè)矩陣二進(jìn)制表示形式

# Author: Warren Weckesser
I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128])
B = ((I.reshape(-1,1) & (2**np.arange(8))) != 0).astype(int)
print(B[:,::-1])
# Author: Daniel T. McDonald
I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128], dtype=np.uint8)
print(np.unpackbits(I[:, np.newaxis], axis=1))

87、給定一個(gè)二維數(shù)組，如何提取唯一的行?

# Author: Jaime Fernández del Río
Z = np.random.randint(0,2,(6,3))
T = np.ascontiguousarray(Z).view(np.dtype((np.void, Z.dtype.itemsize * Z.shape[1])))
_, idx = np.unique(T, return_index=True)
uZ = Z[idx]
print(uZ)

88、考慮兩個(gè)向量A和B，使用einsum求sum、* 、inner、outer

# Author: Alex Riley
# Make sure to read: http://ajcr.net/Basic-guide-to-einsum/
np.einsum('i->', A) # np.sum(A)
np.einsum('i,i->i', A, B) # A * B
np.einsum('i,i', A, B) # np.inner(A, B)
np.einsum('i,j', A, B) # np.outer(A, B)

89 、由兩個(gè)向量（X，Y）描述的路徑，如何使用等距樣本對(duì)其進(jìn)行采樣？

# Author: Bas Swinckels
phi = np.arange(0, 10*np.pi, 0.1)
a = 1
x = a*phi*np.cos(phi)
y = a*phi*np.sin(phi)
dr = (np.diff(x)**2 + np.diff(y)**2)**.5 # segment lengths
r = np.zeros_like(x)
r[1:] = np.cumsum(dr) # integrate path
r_int = np.linspace(0, r.max(), 200) # regular spaced path
x_int = np.interp(r_int, r, x) # integrate path
y_int = np.interp(r_int, r, y)

90 、給定一個(gè)整數(shù) n 和一個(gè)二維數(shù)組 X，從 X 中選擇可以解釋為從具有 n 度的多項(xiàng)分布中抽取的行，即僅包含整數(shù)且總和為 n 的行、

# Author: Evgeni Burovski
X = np.asarray([[1.0, 0.0, 3.0, 8.0],
[2.0, 0.0, 1.0, 1.0],
[1.5, 2.5, 1.0, 0.0]])n = 4
M = np.logical_and.reduce(np.mod(X, 1) == 0, axis=-1)
M &= (X.sum(axis=-1) == n)
print(X[M])

以上代碼整理自：https://github.com/rougier/numpy-100 有刪減和修改，需要的話可以star原項(xiàng)目

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