numpy的100道金典题

Numpy是Python中一个重要的科学计算库，它提供了高性能的多维数组对象及用于处理这些数组的工具。以下是根据给定文件内容总结的相关知识点： 1. 导入numpy库并简写为np：在Python中，导入numpy库并将其简写为np是常见的操作，这样可以提高代码的书写效率。可以通过`import numpy as np`来实现。 2. 打印numpy的版本和配置信息：使用`np.__version__`可以获取当前安装的numpy库的版本号，`np.show_config()`则用于显示numpy的配置信息。 3. 创建空向量：通过`np.zeros()`函数可以创建指定长度的空向量，例如创建长度为10的空向量，其内容全部为0。 4. 查找数组内存大小：通过数组的`size`属性可以获取数组中元素的总数，`itemsize`属性可以获取数组中每个元素的大小，二者相乘即为数组的内存大小。 5. 获取函数的说明文档：使用`***()`函数可以查看某个函数的说明文档，例如`***(np.add)`可以查看关于add函数的信息。 6. 创建特定值的数组：通过`np.arange()`可以创建一个指定范围的数组，例如创建一个从10到49的数组。使用数组切片操作`[::-1]`可以实现数组的反转。 7. 重塑数组：通过`reshape()`方法可以改变数组的形状，例如创建一个3x3的矩阵，其中的值从0到8。 8. 找到数组中特定元素的位置：`np.nonzero()`函数可以返回数组中非零元素的位置索引。 9. 创建单位矩阵：使用`np.eye()`函数可以创建一个单位矩阵，例如创建一个3x3的单位矩阵。 10. 创建随机数组：`np.random.random()`函数用于创建指定形状的随机数组，配合切片可以实现复杂的随机数组构造。 11. 查找数组的最大值和最小值：使用`max()`和`min()`方法可以找出数组中的最大值和最小值。 12. 计算数组的平均值：通过`mean()`方法可以计算数组元素的平均值。 13. 处理NaN和Infinity：在numpy中，`np.nan`代表非数字值（NaN），`np.inf`代表无穷大。一些特殊的数学表达式（如`np.nan`与任何值的运算）将返回`np.nan`，而`np.inf`在比较运算中通常返回True。 14. 对角矩阵和棋盘矩阵：`np.diag()`函数用于创建对角矩阵，`np.zeros()`结合切片可以创建棋盘样式矩阵。 15. 多维数组索引：通过`np.unravel_index()`函数可以将多维数组的扁平索引转换为对应的多维索引。 通过以上知识点，我们可以了解到numpy库的许多基础和进阶使用方法。这些知识点对于数据处理、科学计算以及工程实践中数据预处理等场景至关重要。练习题目中还涉及到对numpy库的版本、配置的查询，创建不同类型数组的方法，如何操作数组、获取数组信息和执行数组计算等核心操作，这些都为numpy的深入学习打下坚实的基础。