6.23星期四库作业

6.23星期四库作业 文章目录 6.23星期四库作业Numpy实践练习一：创建从0到9的一维数字数组练习二：创建一个元素全为`True`的 3×3 数组练习三：
2023-08-09 技术

6.23星期四库作业

文章目录

  • 6.23星期四库作业
      • Numpy实践
        • 练习一：创建从0到9的一维数字数组
        • 练习二：创建一个元素全为`True`的 3×3 数组
        • 练习三：创建一个二维数组，其中边界值为1，其余值为0
      • Pandas实践
        • 练习一：利用列表推导式写矩阵乘法
      • Matplotlib实践
        • 练习一： 两种绘图接口

Numpy实践

练习一：创建从0到9的一维数字数组

import numpy as nparr = np.arange(10)
print(arr)

在这里插入图片描述

练习二：创建一个元素全为True的 3×3 数组

import numpy as nparr = np.full([3, 3], True, dtype=np.bool)
print(arr)

在这里插入图片描述

练习三：创建一个二维数组，其中边界值为1，其余值为0

import numpy as np
Z = np.ones((10,10))
Z[1:-1,1:-1] = 0
print(Z)

在这里插入图片描述

Pandas实践

练习一：利用列表推导式写矩阵乘法

一般的矩阵乘法根据公式，可以由三重循环写出，请将其改写为列表推导式的形式。

M1 = np.random.rand(2,3)
M2 = np.random.rand(3,4)
res = np.empty((M1.shape[0],M2.shape[1]))
for i in range(M1.shape[0]):for j in range(M2.shape[1]):item = 0for k in range(M1.shape[1]):item += M1[i][k] * M2[k][j]res[i][j] = item
(np.abs((M1@M2 - res) < 1e-15)).all() # 排除数值误差

列表推导式的形式

import numpy as np
M1 = np.random.rand(2,3)
M2 = np.random.rand(3,4)
res = [[sum([M1[i][k] * M2[k][j] for k in range(M1.shape[1])]) for j in range(M2.shape[1])] for i in range(M1.shape[0])]
(np.abs((M1@M2 - res) < 1e-15)).all()

在这里插入图片描述

Matplotlib实践

练习一： 两种绘图接口

matplotlib提供了两种最常用的绘图接口

  1. 显式创建figure和axes，在上面调用绘图方法，也被称为OO模式（object-oriented style)
  2. 依赖pyplot自动创建figure和axes，并绘图

使用第一种绘图接口，是这样的：

x = np.linspace(0, 2, 100)fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x, label='linear')
ax.plot(x, x**2, label='quadratic')
ax.plot(x, x**3, label='cubic')
ax.set_xlabel('x label')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_title("Simple Plot")
ax.legend()

在这里插入图片描述

第二种绘图接口

x = np.linspace(0, 2, 100)plt.plot(x, x, label='linear')
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')
plt.plot(x, x**3, label='cubic')
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title("Simple Plot")
plt.legend()

在这里插入图片描述

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