運動の記事（その4）
41.どのようにnp.sumよりも速く小さな配列を合計するには？（★★☆）
1 ARR = np.arange（10 ）
2 プリント（np.add.reduce（ARR））
結果：45
42.（☆★★）は、それらが等しいかどうかを確認し、2つのランダムアレイA及びBを考えます
1 ARR1 = np.random.randint（0,2,4）.reshape（2,2 ）
2 ARR2 = np.random.randint（0,2,4）.reshape（2,2 ）
3 プリント（ARR1）
4 プリント（ARR2）
5 プリント（np.allclose（ARR1、ARR2））
6 プリント（np.array_equal（ARR1、ARR2））
結果：
[0 1]
[1]
[1 0]
[1]]
偽
偽
43.不変の配列を作成します（読み取り専用）（★★☆）
1 ARR = np.random.randint（1,2、（3,3 ））
2 arr.flags.writeable = Falseの
3つの ARR [0] [0] = 1
結果：
44は、極座標（★★☆）に変換し、デカルト座標を表すランダム10x2ではマトリックスを検討します
1 ARR = np.random.randint（1,10、（10,2 ））
2 X = ARRの[：0]
3、Y = ARRの[：1 ]
4 R = np.sqrt（X ** 2 + Y ** 2 ）
5 T = np.arctan2（Y、X）
6 プリント（R）
7 プリント（T）
結果：
【8.94427191 9.21954446 9.89949494 10.63014581 7.07106781 9.21954446
8.94427191 9.05538514 8.60232527 11.3137085]
[0.46364761 0.21866895 0.78539816 0.71883 0.78539816 0.86217005
1.10714872 0.11065722 0.62024949 0.78539816]
（☆★★）45サイズ10のランダムベクトルを作成し、0の最大値を置き換えます
1 ARR = np.random.randint（1,10,10 ）
2 プリント（ARR）
3つの ARR [arr.argmax（）] = 0
4 プリント（ARR）
結果：
[3 4 7 8 4 2 4 4 2 8]
[3 4 7 0 4 2 4 4 2 8]
46で構成配列を作成xし、y（☆★★）[0,1]×[0,1]エリアをカバーする座標
1のARR =のnp.zeros（（5,5）、[（' X '、フロート）、（' Y ' 、フロート）]）
2つの ARR [ ' X ' ]、ARR [ ' Y ' = np.meshgrid（ np.linspace（0,1,5）、np.linspace（0,1,5 ））
3 プリント（ARR）
結果：
[（0、0）（0.25、0.1）、（0.5、0.1）、（0.75、0）、（1、0）]
[（0、0.25）、（0.25、0.25）（0.5、 0.25）、（0.75、0.25）（1、0.25）]
[（0、0.5）、（0.25、0.5）、（0.5、0.5）、（0.75、0.5）（1、0.5）]
[（0、0.75） （0.25、0.75）（0.5、0.75）、（0.75、0.75）（1、0.75）]
[（0、1）（0.25、1）（0.5、1）（0.75、1）（1 。、1）]]
47は、2つの配列、X及びYが与えられると、コーシー行列C（ - YJ）セルCij = 1 /（XI）を構築します
1 ARR1 = np.random.randint（5,10,5 ）
2 ARR2 = np.random.randint（1,5,5 ）
3 プリント（ARR1）
4 プリント（ARR2）
5 = 1.0 / ARR3 np.subtract.outer （ARR1、ARR2）
6 プリント（ARR3）
結果：
[9 9 5 6 7]
[2 3 1 4 1]
[0.14285714 0.16666667 0.125 0.2 0.125]
[0.14285714 0.16666667 0.125 0.2 0.125]
[0.33333333 0.5 0.25 1 0.25]
、[0.25 0.33333333 0.2 0.5 0.2]
[0.2 0.25 0.16666667 0.33333333 0.16666667 ]]
48プリント各numpyのスカラ型の最小値と最大値表現（★★☆）
1 ため DTYPE で[np.int8、np.int32、np.int64]：
2 プリント（np.iinfo（DTYPE）.min）
3 プリント（np.iinfo（DTYPE）.MAX）
4 のための DTYPE で[np.float32 、np.float64]：
5 プリント（np.finfo（DTYPE）.min）
6 プリント（np.finfo（DTYPE）.MAX）
結果：
-128
127
-2147483648
2147483647
-9223372036854775808
9223372036854775807
-3.4028235E + 38
3.4028235E + 38
-1.7976931348623157e + 308
1.7976931348623157e + 308
49.どのように配列のすべての値を出力するには？（★★☆）
1 ARR = np.random.randint（1,10,9）.reshape（3,3 ）
2 プリント（ARR）
結果：
[5 3 4]
[9 2 9]
[6 6 4]
50.どのようにベクトルで（与えられたスカラーに）最も近い値を見つけるには？（★★☆）
1 ARR1 = np.arange（100 ）
2 ARR2 = np.random.uniform（0100 ）
3指数=（np.abs（arr1- ARR2））。argmin（）
4 プリント（ARR1）
5 プリント（ARR2）
6 プリント（ ARR1 [インデックス]）
結果：
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95
96 97 98 99]
46.27162981393338
46