numpyの学習（A）

（A）ベースの学習

チャンネルを学ぶ：アリ天池AI学習- numpyの基礎（ポータル）

 

（B）運動記事

練習チャンネル：numpyの100個の質問の基礎（その1）

1.インポート名NP下numpyのパッケージ（★☆☆）


1つの インポート NPとしてnumpyの 

2.印刷numpyのバージョンと設定（★☆☆）

1枚の プリント（np.version）
 2 np.show_config（）

3.サイズ10（★☆☆）のヌルベクトルを作成します

1のARR =のnp.zeros（10 ）
 2  プリント（ARR）

結果：[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

4.どのように任意の配列のメモリサイズを見つけるために（★☆☆）

1枚の プリント（" ％dはバイト"％（arr.size * arr.itemsize））

業績：80のバイト

5.どのようにnumpyののドキュメントは、コマンドラインから機能を追加取得するには？（★☆☆）

np.add？

6.（☆☆★）サイズ10のヌルベクトルが、1である第五の値を作成します

1のARR =のnp.zeros（10 ）
 2つの ARR [4] = 1 。
3  プリント（ARR）

実行結果：[0 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1]

7.（☆☆★）10から49までの範囲の値を持つベクトルを作成します。

1 ARR = np.arange（10,50 ）
 2  プリント（ARR）

実行結果：[1,011,121,314,151,617 1,819,202,122,232,425 2,627,282,930,313,233 3,435,363,738,394,041 4,243,444,546,474,849]

8.（最初の要素は最後になる）（★☆☆）ベクターリバース

1 ARR = np.arange（10,50 ）
 2  プリント（ARR [:: - 1]）

実行結果：[4,948,474,645,444,342 4,140,​​393,837,363,534 3,332,313,029,282,726 2,524,232,221,201,918 1,716,151,413,121,110]

9.（☆☆★）0から8までの範囲の値を持つ3x3の行列を作成します

1 ARR = np.arange（9）.reshape（3,3 ）
 2  プリント（ARR）

実行結果：[[012] [345] [678]]

（★☆☆）[1,2,0,0,4,0]からの非ゼロ要素の10検索インデックス

1 ARR = np.array（[1,2,0,0,4 、0]）
 2  プリント（arr.nonzero（）[0]）

結果：[014]