NumPy — это библиотека расширений для языка Python, поддерживающая операции со многими многомерными массивами и матрицами. Кроме того, он также предоставляет множество библиотек математических функций для операций с массивами. Машинное обучение включает в себя множество преобразований и операций с массивами, что делает NumPy одним из основных инструментов.
Все приведенные ниже 100 упражнений были собраны из списка рассылки numpy, переполнения стека и документации numpy. Цель этих упражнений с numpy — служить справочным материалом, а также заставить вас применять numpy помимо основ.
1. Импортируйте пакет numpy под именем np (★☆☆)
import numpy as np
2. Распечатайте версию numpy и конфигурацию (★☆☆)
print(np.__version__) np.show_config()
3. Создайте нулевой вектор размера 10 (★☆☆)
Z = np.zeros(10) print(Z)
4. Как узнать размер памяти любого массива (★☆☆)
Z = np.zeros((10,10))
print("%d bytes" % (Z.size * Z.itemsize))
5. Как получить документацию по функции добавления numpy из командной строки? (★☆☆)
%run `python -c "import numpy; numpy.info(numpy.add)"`
6. Создайте нулевой вектор размера 10, но пятое значение равно 1 (★☆☆)
Z = np.zeros(10) Z[4] = 1 print(Z)
7. Создайте вектор со значениями от 10 до 49 (★☆☆)
Z = np.arange(10,50) print(Z)
8. Перевернуть вектор (первый элемент становится последним) (★☆☆)
Z = np.arange(50) Z = Z[::-1] print(Z)
9. Создайте матрицу 3x3 со значениями от 0 до 8 (★☆☆)
nz = np.nonzero([1,2,0,0,4,0]) print(nz)
10. Найдите индексы ненулевых элементов из [1,2,0,0,4,0] (★☆☆)
nz = np.nonzero([1,2,0,0,4,0]) print(nz)
11. Создайте матрицу идентичности 3x3 (★☆☆)
Z = np.eye(3) print(Z)
12. Создайте массив 3x3x3 со случайными значениями (★☆☆)
Z = np.random.random((3,3,3)) print(Z)
13. Создайте массив 10x10 со случайными значениями и найдите минимальное и максимальное значения (★☆☆)
Z = np.random.random((10,10)) Zmin, Zmax = Z.min(), Z.max() print(Zmin, Zmax)
14. Создайте случайный вектор размера 30 и найдите среднее значение (★☆☆)
Z = np.random.random(30) m = Z.mean() print(m)
15. Создайте массив 2d с 1 на границе и 0 внутри (★☆☆)
Z = np.ones((10,10)) Z[1:-1,1:-1] = 0 print(Z)
16. Как добавить границу (заполненную нулями) вокруг существующего массива? (★☆☆)
Z = np.ones((5,5)) Z = np.pad(Z, pad_width=1, mode='constant', constant_values=0) print(Z)
17. Каков результат следующего выражения? (★☆☆)
0 * np.nan np.nan == np.nan np.inf > np.nan np.nan - np.nan np.nan in set([np.nan]) 0.3 == 3 * 0.1 print(0 * np.nan) print(np.nan == np.nan) print(np.inf > np.nan) print(np.nan - np.nan) print(np.nan in set([np.nan])) print(0.3 == 3 * 0.1)
18. Создайте матрицу 5x5 со значениями 1,2,3,4 чуть ниже диагонали (★☆☆)
Z = np.diag(1+np.arange(4),k=-1) print(Z)
19. Создадим матрицу 8x8 и заполним ее в шахматном порядке (★☆☆)
Z = np.zeros((8,8),dtype=int) Z[1::2,::2] = 1 Z[::2,1::2] = 1 print(Z)
20. Рассмотрим массив форм (6,7,8). Каков индекс (x,y,z) 100-го элемента?
print(np.unravel_index(99,(6,7,8)))
21. Создайте матрицу шахматной доски 8x8, используя функцию плитки (★☆☆)
Z = np.tile( np.array([[0,1],[1,0]]), (4,4)) print(Z)
22. Нормализация случайной матрицы 5x5 (★☆☆)
Z = np.random.random((5,5)) Z = (Z - np.mean (Z)) / (np.std (Z)) print(Z)
23. Создайте собственный dtype, который описывает цвет как четыре байта без знака (RGBA) (★☆☆)
color = np.dtype([("r", np.ubyte, 1),
("g", np.ubyte, 1),
("b", np.ubyte, 1),
("a", np.ubyte, 1)])
24. Умножить матрицу 5x3 на матрицу 3x2 (действительное произведение матриц) (★☆☆)
Z = np.dot(np.ones((5,3)), np.ones((3,2))) print(Z) # Alternative solution, in Python 3.5 and above Z = np.ones((5,3)) @ np.ones((3,2)) print(Z)
25. Учитывая одномерный массив, инвертируйте все элементы, которые находятся между 3 и 8, на месте. (★☆☆)
# Author: Evgeni Burovski Z = np.arange(11) Z[(3 < Z) & (Z < 8)] *= -1 print(Z)
26. Что выводит следующий скрипт? (★☆☆)
# Author: Jake VanderPlas print(sum(range(5),-1)) from numpy import * print(sum(range(5),-1)) # Author: Jake VanderPlas print(sum(range(5),-1)) from numpy import * print(sum(range(5),-1))
27. Рассмотрим целочисленный вектор Z, какие из этих выражений допустимы? (★☆☆)
Z**Z 2 << Z >> 2 Z <- Z 1j*Z Z/1/1 Z<Z>Z Z**Z 2 << Z >> 2 Z <- Z 1j*Z Z/1/1 Z<Z>Z
28. Каков результат следующих выражений?
np.array(0) / np.array(0) np.array(0) // np.array(0) np.array([np.nan]).astype(int).astype(float) print(np.array(0) / np.array(0)) print(np.array(0) // np.array(0)) print(np.array([np.nan]).astype(int).astype(float))
29. Как округлить от нуля массив с плавающей запятой? (★☆☆)
# Author: Charles R Harris Z = np.random.uniform(-10,+10,10) print (np.copysign(np.ceil(np.abs(Z)), Z))
30. Как найти общие значения между двумя массивами? (★☆☆)
Z1 = np.random.randint(0,10,10) Z2 = np.random.randint(0,10,10) print(np.intersect1d(Z1,Z2))
31. Как игнорировать все предупреждения numpy (не рекомендуется)? (★☆☆)
# Suicide mode on defaults = np.seterr(all="ignore") Z = np.ones(1) / 0 # Back to sanity _ = np.seterr(**defaults) # Equivalently with a context manager nz = np.nonzero([1,2,0,0,4,0]) print(nz)
32. Верны ли следующие выражения? (★☆☆)
np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1) np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1)
33. Как получить даты вчера, сегодня и завтра? (★☆☆)
yesterday = np.datetime64('today', 'D') - np.timedelta64(1, 'D')
today = np.datetime64('today', 'D')
tomorrow = np.datetime64('today', 'D') + np.timedelta64(1, 'D')
34. Как получить все даты, соответствующие июлю 2016 года? (★★☆)
Z = np.arange('2016-07', '2016-08', dtype='datetime64[D]')
print(Z)
35. Как вычислить ((A+B)*(-A/2)) на месте (без копирования)? (★★☆)
A = np.ones(3)*1 B = np.ones(3)*2 C = np.ones(3)*3 np.add(A,B,out=B) np.divide(A,2,out=A) np.negative(A,out=A) np.multiply(A,B,out=A)
36. Извлеките целую часть случайного массива, используя 5 различных методов (★★☆)
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))
37. Создайте матрицу 5x5 со значениями строк от 0 до 4 (★★☆)
Z = np.zeros((5,5)) Z += np.arange(5) print(Z)
38. Рассмотрим функцию-генератор, которая генерирует 10 целых чисел и использует ее для построения массива (★☆☆)
def generate():
for x in range(10):
yield x
Z = np.fromiter(generate(),dtype=float,count=-1)
print(Z)
39. Создайте вектор размера 10 со значениями от 0 до 1, исключая оба (★★☆)
Z = np.linspace(0,1,11,endpoint=False)[1:] print(Z)
40. Создайте случайный вектор размера 10 и отсортируйте его (★★☆)
Z = np.random.random(10) Z.sort() print(Z)
41. Как суммировать небольшой массив быстрее, чем np.sum? (★★☆)
# Author: Evgeni Burovski Z = np.arange(10) np.add.reduce(Z)
42. Рассмотрим два случайных массива A и B, проверим, равны ли они (★★☆)
A = np.random.randint(0,2,5) B = np.random.randint(0,2,5) # Assuming identical shape of the arrays and a tolerance for the comparison of values equal = np.allclose(A,B) print(equal) # Checking both the shape and the element values, no tolerance (values have to be exactly equal) equal = np.array_equal(A,B) print(equal)
43. Сделать массив неизменяемым (только для чтения) (★★☆)
Z = np.zeros(10) Z.flags.writeable = False Z[0] = 1
44. Рассмотрим случайную матрицу 10x2, представляющую декартовы координаты, преобразуем их в полярные координаты (★★☆)
Z = np.random.random((10,2)) X,Y = Z[:,0], Z[:,1] R = np.sqrt(X**2+Y**2) T = np.arctan2(Y,X) print(R) print(T)
45. Создайте случайный вектор размером 10 и замените максимальное значение на 0 (★★☆)
Z = np.random.random(10) Z[Z.argmax()] = 0 print(Z)
46. Создайте структурированный массив с координатами x и y, покрывающий область [0,1]x[0,1] (★★☆)
Z = np.zeros((5,5), [('x',float),('y',float)])
Z['x'], Z['y'] = np.meshgrid(np.linspace(0,1,5),
np.linspace(0,1,5))
print(Z)
47. По двум массивам X и Y постройте матрицу Коши 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))
48. Выведите минимальное и максимальное представимое значение для каждого скалярного типа numpy (★★☆)
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)
49. Как вывести все значения массива? (★★☆)
np.set_printoptions(threshold=np.nan) Z = np.zeros((16,16)) print(Z)
50. Как найти ближайшее значение (к заданному скаляру) в векторе? (★★☆)
Z = np.arange(100) v = np.random.uniform(0,100) index = (np.abs(Z-v)).argmin() print(Z[index])
51. Создайте структурированный массив, представляющий позицию (x, y) и цвет (r, g, b) (★★☆)
Z = np.zeros(10, [ ('position', [ ('x', float, 1),
('y', float, 1)]),
('color', [ ('r', float, 1),
('g', float, 1),
('b', float, 1)])])
print(Z)
52. Рассмотрим случайный вектор формы (100,2), представляющий координаты, найдите точки по точкам расстояний (★★☆)
Z = np.random.random((10,2)) X,Y = np.atleast_2d(Z[:,0], 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)
53. Как преобразовать массив с плавающей запятой (32 бита) в целое число (32 бита) на месте?
# Thanks Vikas (https://stackoverflow.com/a/10622758/5989906) # & unutbu (https://stackoverflow.com/a/4396247/5989906) Z = (np.random.rand(10)*100).astype(np.float32) Y = Z.view(np.int32) Y[:] = Z print(Y)
54. Как прочитать следующий файл? (★★☆)
1, 2, 3, 4, 5
6, , , 7, 8
, , 9,10,11
from io import StringIO
# Fake file
s = StringIO('''1, 2, 3, 4, 5
6, , , 7, 8
, , 9,10,11
''')
Z = np.genfromtxt(s, delimiter=",", dtype=np.int)
print(Z)55. Что эквивалентно перечислению для массивов numpy? (★★☆)
Z = np.arange(9).reshape(3,3)
for index, value in np.ndenumerate(Z):
print(index, value)
for index in np.ndindex(Z.shape):
print(index, Z[index])
56. Создайте общий двумерный массив, подобный Гауссу (★★☆)
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)
57. Как случайным образом разместить p элементов в двумерном массиве? (★★☆)
# Author: Divakar n = 10 p = 3 Z = np.zeros((n,n)) np.put(Z, np.random.choice(range(n*n), p, replace=False),1) print(Z)
58. Вычтите среднее значение каждой строки матрицы (★★☆)
# 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) print(Y)
59. Как отсортировать массив по n-му столбцу? (★★☆)
# Author: Steve Tjoa Z = np.random.randint(0,10,(3,3)) print(Z) print(Z[Z[:,1].argsort()])
60. Как узнать, есть ли в данном 2D-массиве пустые столбцы? (★★☆)
# Author: Warren Weckesser Z = np.random.randint(0,3,(3,10)) print((~Z.any(axis=0)).any())
61. Найдите ближайшее значение из заданного значения в массиве (★★☆)
Z = np.random.uniform(0,1,10) z = 0.5 m = Z.flat[np.abs(Z - z).argmin()] print(m)
62. Рассмотрим два массива формы (1,3) и (3,1), как вычислить их сумму с помощью итератора? (★★☆)
A = np.arange(3).reshape(3,1) B = np.arange(3).reshape(1,3) it = np.nditer([A,B,None]) for x,y,z in it: z[...] = x + y print(it.operands[2])
63. Создайте класс массива с атрибутом имени (★★☆)
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)
64. Рассмотрим заданный вектор, как добавить 1 к каждому элементу, индексированному вторым вектором (будьте осторожны с повторяющимися индексами)? (★★★)
# Author: Brett Olsen Z = np.ones(10) I = np.random.randint(0,len(Z),20) Z += np.bincount(I, minlength=len(Z)) print(Z) # Another solution # Author: Bartosz Telenczuk np.add.at(Z, I, 1) print(Z)
65. Как накапливать элементы вектора (X) в массив (F) на основе списка индексов (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)
66. Рассматривая (w,h,3) изображение (dtype=ubyte), вычислить количество уникальных цветов (★★★)
# 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))
67. Учитывая четырехмерный массив, как получить сумму сразу по двум последним осям? (★★★)
A = np.random.randint(0,10,(3,4,3,4)) # solution by passing a tuple of axes (introduced in numpy 1.7.0) sum = A.sum(axis=(-2,-1)) print(sum) # solution by flattening the last two dimensions into one # (useful for functions that don't accept tuples for axis argument) sum = A.reshape(A.shape[:-2] + (-1,)).sum(axis=-1) print(sum)
68. Рассматривая одномерный вектор D, как вычислить средние значения подмножеств D, используя вектор S того же размера, описывающий индексы подмножества? (★★★)
# 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) # Pandas solution as a reference due to more intuitive code import pandas as pd print(pd.Series(D).groupby(S).mean())
69. Как получить диагональ скалярного произведения? (★★★)
# Author: Mathieu Blondel
A = np.random.uniform(0,1,(5,5))
B = np.random.uniform(0,1,(5,5))
# 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)
70. Рассмотрим вектор [1, 2, 3, 4, 5], как построить новый вектор с 3 последовательными нулями, чередующимися между каждым значением? (★★★)
# 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)
71. Рассмотрим массив размерности (5,5,3), как его умножить на массив размерности (5,5)? (★★★)
A = np.ones((5,5,3)) B = 2*np.ones((5,5)) print(A * B[:,:,None])
72. Как поменять местами две строки массива? (★★★)
# Author: Eelco Hoogendoorn A = np.arange(25).reshape(5,5) A[[0,1]] = A[[1,0]] print(A)
73. Рассмотрим набор из 10 троек, описывающих 10 треугольников (с общими вершинами), найдите набор уникальных отрезков, составляющих все треугольники (★★★)
# 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)
74. Учитывая массив C, который является bincount, как создать массив A такой, что 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)
75. Как вычислить средние значения, используя скользящее окно по массиву? (★★★)
# 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))
76. Рассмотрим одномерный массив Z, построим двумерный массив, первая строка которого (Z[0],Z[1],Z[2]), а каждая последующая строка сдвинута на 1 (последняя строка должна быть ( 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)
77. Как инвертировать логическое значение или изменить знак числа с плавающей запятой на месте? (★★★)
# Author: Nathaniel J. Smith Z = np.random.randint(0,2,100) np.logical_not(Z, out=Z) Z = np.random.uniform(-1.0,1.0,100) np.negative(Z, out=Z)
78. Рассмотрим 2 набора точек P0,P1, описывающих прямые (2d) и точку p. Как вычислить расстояние от p до каждой прямой i (P0[i],P1[i])? (★★★)
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))
79. Рассмотрим 2 набора точек P0,P1, описывающих линии (2d) и набор точек P, как вычислить расстояние от каждой точки j (P[j]) до каждой линии i (P0[i],P1[i] )? (★★★)
# 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]))
80. Рассмотрим произвольный массив, напишите функцию, которая извлекает часть с фиксированной формой и центрирует на заданном элементе (при необходимости дополняется значением fill) (★★★)
# 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)
81. Рассмотрим массив Z = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14], как сформировать массив 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=np.uint32) R = stride_tricks.as_strided(Z,(11,4),(4,4)) print(R)
82. Вычислить ранг матрицы (★★★)
# 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) print(rank)
83. Как найти наиболее часто встречающееся значение в массиве?
Z = np.random.randint(0,10,50) print(np.bincount(Z).argmax())
84. Извлечь все смежные блоки 3x3 из случайной матрицы 10x10 (★★★)
# 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)
85. Создайте подкласс двумерного массива так, чтобы 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, index, value):
i,j = index
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)
86. Рассмотрим набор p матриц формы (n,n) и набор p векторов формы (n,1). Как сразу вычислить сумму произведений матрицы p? (результат имеет вид (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.
87. Рассмотрим массив 16x16, как получить сумму блоков (размер блока 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)
print(S)
88. Как реализовать игру «Жизнь» с использованием пустых массивов? (★★★)
# 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)
print(Z)
89. Как получить n наибольших значений массива (★★★)
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]])
90. По произвольному количеству векторов построить декартово произведение (все комбинации каждого элемента) (★★★)
# 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])))
91. Как создать массив записей из обычного массива? (★★★)
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')
print(R)
92. Рассмотрим большой вектор Z, вычислим Z в степени 3, используя 3 разных метода (★★★)
# Author: Ryan G.
x = np.random.rand(int(5e7))
%timeit np.power(x,3)
%timeit x*x*x
%timeit np.einsum('i,i,i->i',x,x,x)
93. Рассмотрим два массива A и B формы (8,3) и (2,2). Как найти строки A, содержащие элементы каждой строки B, независимо от порядка элементов в B? (★★★)
# 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 = np.where(C.any((3,1)).all(1))[0] print(rows)
94. Рассматривая матрицу 10x3, извлеките строки с неравными значениями (например, [2,2,3]) (★★★)
# Author: Robert Kern Z = np.random.randint(0,5,(10,3)) print(Z) # solution for arrays of all dtypes (including string arrays and record arrays) E = np.all(Z[:,1:] == Z[:,:-1], axis=1) U = Z[~E] print(U) # soluiton for numerical arrays only, will work for any number of columns in Z U = Z[Z.max(axis=1) != Z.min(axis=1),:] print(U)
95. Преобразование вектора целых чисел в матричное двоичное представление (★★★)
# 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))
96. Учитывая двумерный массив, как извлечь уникальные строки? (★★★)
# 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) # Author: Andreas Kouzelis # NumPy >= 1.13 uZ = np.unique(Z, axis=0) print(uZ)
97. Рассмотрев 2 вектора A и B, напишите einsum эквивалент внутренней, внешней, суммы и функции mul (★★★)
# Author: Alex Riley # Make sure to read: http://ajcr.net/Basic-guide-to-einsum/ A = np.random.uniform(0,1,10) B = np.random.uniform(0,1,10) 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->ij', A, B) # np.outer(A, B)
98. Рассматривая путь, описываемый двумя векторами (X,Y), как выбрать его с помощью равноудаленных отсчетов (★★★)?
# 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)
99. Имея целое число n и двумерный массив X, выберите из X строки, которые можно интерпретировать как выборки из полиномиального распределения с n степенями, т. е. строки, которые содержат только целые числа и сумма которых равна n. (★★★)
# 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])
100. Вычислить 95-процентные доверительные интервалы с начальной загрузкой для среднего значения одномерного массива X (т. е. провести повторную выборку элементов массива с заменой N раз, вычислить среднее значение каждой выборки, а затем вычислить процентили по средним значениям). (★★★)
# Author: Jessica B. Hamrick X = np.random.randn(100) # random 1D array N = 1000 # number of bootstrap samples idx = np.random.randint(0, X.size, (N, X.size)) means = X[idx].mean(axis=1) confint = np.percentile(means, [2.5, 97.5]) print(confint)
Спасибо за чтение! :)
Примечание от Plain English
А вы знали, что у нас четыре публикации? Подарите им немного любви: JavaScript на простом английском, ИИ на простом английском, UX на простом английском , Python на простом английском — спасибо и продолжайте учиться!
Кроме того, мы всегда заинтересованы в продвижении хорошего контента. Если у вас есть статья, которую вы хотели бы отправить в какое-либо из наших изданий, отправьте электронное письмо по адресу [email protected], указав свое имя пользователя на Medium и то, о чем вы хотели бы написать, и мы вернуться к вам!
