18video性欧美19sex,欧美高清videosddfsexhd,性少妇videosexfreexxx片中国,激情五月激情综合五月看花,亚洲人成网77777色在线播放

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

數(shù)據(jù)分析必備的NumPy技巧(Python)

zhKF_jqr_AI ? 來(lái)源:未知 ? 作者:鄧佳佳 ? 2018-03-05 15:41 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

前言

NumPy系統(tǒng)是Python的一種開(kāi)源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展,它也是是Python數(shù)據(jù)分析必不可少的第三方庫(kù)。近日,國(guó)外博主Selva Prabhakaran制作了101道真題,為熟悉/不熟悉NumPy的“后備數(shù)據(jù)科學(xué)家”們提供了一個(gè)檢測(cè)自己水平的機(jī)會(huì),你不想來(lái)挑戰(zhàn)一下嗎?本文中的NumPy真題旨在提供一個(gè)參考,讀者可以借此測(cè)試自己數(shù)據(jù)分析技巧的掌握水平。

1.導(dǎo)入NumPy并查看版本

難度:L1

01

導(dǎo)入NumPy并將它并名為np,輸出版本信息。

點(diǎn)擊空白處查看答案

import numpy as np

print(np.__version__)

#> 1.13.3

無(wú)論你要做什么,你必須在其他代碼前先輸入import numpy as np,這之后它才能正常工作。如果還沒(méi)有安裝,你可以去anaconda下載。

2.如何創(chuàng)建一維數(shù)組?

難度:L1

02

創(chuàng)建一個(gè)包含數(shù)字0-9的一維數(shù)組:#> array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])。

點(diǎn)擊空白處查看答案

arr = np.arange(10)

arr

#> array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

3.如何創(chuàng)建布爾型數(shù)組?

難度:L1

03

創(chuàng)建一個(gè)3×3的,所有填充為T(mén)rue的數(shù)組。

點(diǎn)擊空白處查看答案

np.full((3, 3), True, dtype=bool)

#> array([[ True, True, True],

#> [ True, True, True],

#> [ True, True, True]], dtype=bool)

# Alternate method:

np.ones((3,3), dtype=bool)

4.如何從一維數(shù)組中索引符合條件的元素?

難度:L1

04

從輸入arr中篩選出所有奇數(shù)。

輸入:

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

期望的輸出:

#> array([1, 3, 5, 7, 9])

# Input

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

# Solution

arr[arr % 2 == 1]

#> array([1, 3, 5, 7, 9])

5.如何用另一個(gè)值替換數(shù)組中符合條件的元素?

難度:L1

05

用-1替換輸入arr中的所有奇數(shù)。

輸入:

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

期望的輸出:

#> array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])

點(diǎn)擊空白處查看答案

arr[arr % 2 == 1] = -1

arr

#> array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])

6.如何在確保輸入數(shù)組不變的同時(shí)替換數(shù)組中符合條件的元素?

難度:L2

06

用-1替換輸入arr中的所有奇數(shù),但不能改變arr。

輸入:

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

期望的輸出:

out#> array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])arr#> array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

arr = np.arange(10)

out = np.where(arr % 2 == 1, -1, arr)

print(arr)

out

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

array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])

7.如何重組數(shù)組?

難度:L1

07

將一維數(shù)組轉(zhuǎn)換為有2行的二維數(shù)組。

輸入:

np.arange(10)#> array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

期望的輸出:

#> array([[0, 1, 2, 3, 4],#> [5, 6, 7, 8, 9]])

arr = np.arange(10)

arr.reshape(2, -1) # Setting to -1 automatically decides the number of cols

#> array([[0, 1, 2, 3, 4],

#> [5, 6, 7, 8, 9]])

8.如何垂直合并兩個(gè)數(shù)組?

難度:L2

08

將數(shù)組a和數(shù)組b垂直合并。

輸入:

a = np.arange(10).reshape(2,-1)b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

期望的輸出:

#> array([[0, 1, 2, 3, 4],

#> [5, 6, 7, 8, 9],

#> [1, 1, 1, 1, 1],

#> [1, 1, 1, 1, 1]])

a = np.arange(10).reshape(2,-1)

b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

# Answers

# Method 1:

np.concatenate([a, b], axis=0)

# Method 2:

np.vstack([a, b])

# Method 3:

np.r_[a, b]

#> array([[0, 1, 2, 3, 4],

#> [5, 6, 7, 8, 9],

#> [1, 1, 1, 1, 1],

#> [1, 1, 1, 1, 1]])

9.如何水平合并兩個(gè)數(shù)組?

難度:L2

09

將數(shù)組a和數(shù)組b水平合并。

輸入:

a = np.arange(10).reshape(2,-1)b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

期望的輸出:

#> array([[0, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1],#> [5, 6, 7, 8, 9, 1, 1, 1, 1, 1]])

a = np.arange(10).reshape(2,-1)

b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

# Answers

# Method 1:

np.concatenate([a, b], axis=1)

# Method 2:

np.hstack([a, b])

# Method 3:

np.c_[a, b]

#> array([[0, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1],

#> [5, 6, 7, 8, 9, 1, 1, 1, 1, 1]])

10.如何在沒(méi)有hardcode的情況下在NumPy里生成自定義數(shù)組?

難度:L2

10

在沒(méi)有hardcode的情況下,用數(shù)組a和NumPy函數(shù)輸出以下目標(biāo)數(shù)組。

輸入:

a = np.array([1,2,3])

期望的輸出:

#> array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])

點(diǎn)擊空白處查看答案

np.r_[np.repeat(a, 3), np.tile(a, 3)]

#> array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 數(shù)據(jù)分析
    +關(guān)注

    關(guān)注

    2

    文章

    1494

    瀏覽量

    35806
  • python
    +關(guān)注

    關(guān)注

    56

    文章

    4849

    瀏覽量

    89221

原文標(biāo)題:真題演練(一):數(shù)據(jù)分析必備的NumPy技巧(Python)

文章出處:【微信號(hào):jqr_AI,微信公眾號(hào):論智】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    AI數(shù)據(jù)分析儀設(shè)計(jì)原理圖:RapidIO信號(hào)接入 平板AI數(shù)據(jù)分析

    AI數(shù)據(jù)分析儀, 平板數(shù)據(jù)分析儀, 數(shù)據(jù)分析儀, AI邊緣計(jì)算, 高帶寬數(shù)據(jù)輸入
    的頭像 發(fā)表于 07-17 09:20 ?394次閱讀
    AI<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)分析</b>儀設(shè)計(jì)原理圖:RapidIO信號(hào)接入 平板AI<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)分析</b>儀

    如何使用協(xié)議分析儀進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化

    使用協(xié)議分析儀進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化,需結(jié)合數(shù)據(jù)捕獲、協(xié)議解碼、統(tǒng)計(jì)分析及可視化工具,將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可解讀的圖表和報(bào)告。以下是詳細(xì)步驟及關(guān)鍵
    發(fā)表于 07-16 14:16

    智能焊接數(shù)據(jù)分析設(shè)備提升工業(yè)效率與精度

    隨著科技的不斷進(jìn)步,智能制造已經(jīng)成為推動(dòng)工業(yè)4.0發(fā)展的關(guān)鍵力量。在眾多的智能制造技術(shù)中,智能焊接數(shù)據(jù)分析設(shè)備因其在提高生產(chǎn)效率和焊接質(zhì)量方面的顯著效果而受到廣泛關(guān)注。本文將探討智能焊接數(shù)據(jù)分析設(shè)備
    的頭像 發(fā)表于 01-15 14:11 ?594次閱讀

    Mathematica 在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

    數(shù)據(jù)分析是現(xiàn)代科學(xué)研究和商業(yè)決策中不可或缺的一部分。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng),對(duì)數(shù)據(jù)分析工具的需求也在不斷增加。Mathematica,作為一種強(qiáng)大的計(jì)算軟件,以其獨(dú)特的符號(hào)計(jì)算能力和廣泛的內(nèi)置函數(shù)庫(kù)
    的頭像 發(fā)表于 12-26 15:41 ?1000次閱讀

    絕緣電阻測(cè)試儀數(shù)據(jù)分析與處理

    絕緣電阻測(cè)試儀主要用于檢查電氣設(shè)備或電氣線路對(duì)地及相間的絕緣電阻。將所測(cè)得的結(jié)果與有關(guān)數(shù)據(jù)比較,這是對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析判斷的重要方法。以下是對(duì)絕緣電阻測(cè)試儀的數(shù)據(jù)分析與處理方法的介紹: 一、數(shù)
    的頭像 發(fā)表于 12-10 15:00 ?1300次閱讀

    數(shù)據(jù)可視化與數(shù)據(jù)分析的關(guān)系

    在當(dāng)今這個(gè)信息爆炸的時(shí)代,數(shù)據(jù)無(wú)處不在。無(wú)論是企業(yè)運(yùn)營(yíng)、科學(xué)研究還是個(gè)人決策,我們都需要從海量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化作為兩個(gè)關(guān)鍵的工具,它們幫助我們理解、解釋和
    的頭像 發(fā)表于 12-06 17:09 ?1276次閱讀

    NVIDIA助力百度提升數(shù)據(jù)分析效能

    在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中,數(shù)據(jù)分析已然成為企業(yè)獲取成功的關(guān)鍵所在。長(zhǎng)期以來(lái),百度廣告數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)始終面臨著極為復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析挑戰(zhàn),其需要為逾千名用戶提供在線廣告業(yè)務(wù)分析服務(wù),而這些用戶涵蓋策略工程
    的頭像 發(fā)表于 11-20 10:06 ?1009次閱讀

    LLM在數(shù)據(jù)分析中的作用

    隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為企業(yè)和組織決策的關(guān)鍵工具。數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師需要從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息,以支持業(yè)務(wù)決策。在這個(gè)過(guò)
    的頭像 發(fā)表于 11-19 15:35 ?1486次閱讀

    eda與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

    EDA(Exploratory Data Analysis,探索性數(shù)據(jù)分析)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析之間存在顯著的差異。以下是兩者的主要區(qū)別: 一、分析目的和方法論 EDA 目的 :EDA的主要目的是對(duì)
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:52 ?1146次閱讀

    為什么選擇eda進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

    數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)分析是一個(gè)復(fù)雜且多步驟的過(guò)程,它涉及到數(shù)據(jù)的收集、清洗、探索、建模和解釋。在這些步驟中,探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)扮演著至關(guān)重要的角色。 1. 理解
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:41 ?999次閱讀

    raid 在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

    RAID(Redundant Array of Independent Disks,獨(dú)立磁盤(pán)冗余陣列)在大數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在提高存儲(chǔ)系統(tǒng)的性能、可靠性和容量上。以下是RAID在大數(shù)據(jù)分析
    的頭像 發(fā)表于 11-12 09:44 ?959次閱讀

    SUMIF函數(shù)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

    在商業(yè)和科學(xué)研究中,數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)基本且關(guān)鍵的技能。Excel作為最常用的數(shù)據(jù)分析工具之一,提供了多種函數(shù)來(lái)幫助用戶處理和分析數(shù)據(jù)。SUMIF函數(shù)就是其中之一,它允許用戶根據(jù)特定的條件
    的頭像 發(fā)表于 11-11 09:14 ?1271次閱讀

    智能制造中的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

    隨著工業(yè)4.0的推進(jìn),智能制造已經(jīng)成為制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)分析作為智能制造的核心驅(qū)動(dòng)力,正逐步改變傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式,為企業(yè)帶來(lái)更高的效率和更大的競(jìng)爭(zhēng)力。 一、數(shù)據(jù)分析在智能制造中的重要性 提高
    的頭像 發(fā)表于 11-07 09:56 ?1230次閱讀

    物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析方法

    在數(shù)字化時(shí)代,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)正迅速成為企業(yè)和個(gè)人獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、提高效率和做出明智決策的關(guān)鍵工具。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,如智能傳感器、可穿戴設(shè)備和智能家居設(shè)備,不斷地生成大量數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)需要通過(guò)先進(jìn)的
    的頭像 發(fā)表于 10-29 11:27 ?2401次閱讀

    數(shù)據(jù)分析在數(shù)字化中的作用

    在當(dāng)今這個(gè)信息爆炸的時(shí)代,數(shù)據(jù)無(wú)處不在。從個(gè)人的日?;顒?dòng)到企業(yè)的商業(yè)決策,數(shù)據(jù)都在發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。數(shù)字化轉(zhuǎn)型,作為企業(yè)適應(yīng)這一變化的關(guān)鍵策略,正逐漸成為各行各業(yè)的共識(shí)。 1. 數(shù)據(jù)分析的定義
    的頭像 發(fā)表于 10-27 17:35 ?1430次閱讀