项目 NumPy数值计算基础
博客名称 2003031118-李伟-Python数据分析第三周作业-第一次作业
课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/pexy/20sj
这个作业要求链接 https://edu.cnblogs.com/campus/pexy/20sj/homework/12540
要求 每道题都要有题目,代码(使用插入代码),截图

扩展阅读的心得:

1.Python3及pip、numpy、Matplotlib等模块的安装

对于安装Python3,由于之前有安装的经验,所以安装没有什么问题。 而这次安装,我下载了PyCharm2021.3.2版本。

对于模块的安装,之前在CSDN上有所学习https://blog.csdn.net/W_REP/article/details/117134384?utm_source=app&app_version=5.2.1&code=app_1562916241&uLinkId=usr1mkqgl919blen

2.Numpy常用方法

阅读之后,对于NumPy的使用有了基本的了解。

可以用NumPy创建数组、查看数组的属性(元素的个数、形状、维度、元素类型);NumPy中有可以快速创建N维数组的api函数

从现有的数据创建数组

  • array(深拷贝)
  • asarray(浅拷贝)

NumPy数组也可以创建随机数组,包括均匀分布和正态分布;同时,还学习到NumPy的计算(条件运算、统计运算、数组与数的运算、矩阵运算)

实训1 创建数组并进行运算1.训练要点

(1)掌握NumPy的数组创建及随机数生成。

(2)掌握NumPy中用于统计分析的基本运算函数。

2.需求说明

NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list,所以灵活掌握NumPy中数组的创建以及基础的运算是有必要的。

3.实验思路及步骤

(1)创建一个数组范围为0—1,间隔为0.01的数组。

(2)创建100个服从正态分布的随机数。

(3)对创建的两个数进行四则运算。

(4)对创建的随机数组进行简单的统计分析。

4.运行代码及截图

 1 import numpy as np
 2 #1、创建一个数值范围为0~1,间隔为0.01的数组
 3 arr1=np.arange(0,1,0.01)
 4 print("arange函数创建的数值范围为0~1间隔为0.01的数组arr1为:\n",arr1)
 5 #2、创建由100个服从正态分布的随机数构成的数组
 6 arr2=np.random.randn(100)
 7 print('生成的随机数组arr2为:\n',arr2)
 8 
 9 #3、对创建的两个数组进行四则运算
10 print('arr1 + arr2:\n',arr1+arr2)
11 print('arrl-arr2:\n',arr1-arr2)
12 print('arrl*arr2:\n',arr1*arr2)
13 print('arrl/arr2:\n',arr1/arr2)
14 #print('arrl**arr2:\n',arr1**arr2)
15 
16 #4、对创建的数组进行简单的统计分析
17 print('正态分布数数组的累计和为:\n',np.cumsum(arr2))#计算所有元素的累计和
18 print('正态分布数去重后的值组为:\n',np.unique(arr2))#去除重复值
19 print('正态分布数组的均值为:',np.mean(arr2))#计算数组均值
20 print('正态分布数组的标准差为:',np.std(arr2))#计算数组标准差
21 print('正态分布数组的方差为:',np.var(arr2))#计算数组方差
22 print('正态分布数组的最小值为:',np.min(arr2))#计算最小值
23 print('正态分布数组的最大值为:',np.max(arr2))#计算最大值
24 print('正态分布数组的总和为:',np.sum(arr2))#计算数组总和

运行截图1

 

 运行截图2

 

 运行截图3

 

 运行截图4

 

 实训2 创建一个国际象棋的棋盘

1,训练要点

(1)掌握矩阵创建方法。

(2)掌握数组索引的方法。

2.需求说明

创建国际象棋棋盘,填充8*8矩阵。国际象棋棋盘是个正方形,由横纵向各8格、颜色一深一浅交错排列的64个小方格组成,深色格为黑格,浅色格为白格,棋子就在这些格子中移动,如图所示。

 

 

 

3.实验思路及步骤

(1)创建一个8*8矩阵。

(2)把1、3、5、7行和2、4、6列的元素设置为1。

4.运行代码及截图

 1 import numpy as np
 2 matr1=np.ones((8,8))
 3 for i in range(8):
 4     for j in range(8):
 5         if(i+j)%2==0:
 6             matr1[i,j]=0
 7 print('国际棋盘对应的矩阵为:\n',matr1)
 8 
 9 for i in range(0,8):
10     for j in range(0,8):
11         if matr1[i,j]==0:
12             print("",end=' ')
13         else:
14             print("", end=' ')
15     print('\n')

 

posted on 2022-03-23 11:40  Genius$LW  阅读(169)  评论(0编辑  收藏  举报