數(shù)據(jù)分析必備的NumPy技巧（Python）

前言

NumPy系統(tǒng)是Python的一種開源的數(shù)值計算擴展，它也是是Python數(shù)據(jù)分析必不可少的第三方庫。近日，國外博主Selva Prabhakaran制作了101道真題，為熟悉/不熟悉NumPy的“后備數(shù)據(jù)科學家”們提供了一個檢測自己水平的機會，你不想來挑戰(zhàn)一下嗎？本文中的NumPy真題旨在提供一個參考，讀者可以借此測試自己數(shù)據(jù)分析技巧的掌握水平。

1.導(dǎo)入NumPy并查看版本

難度：L1

01

導(dǎo)入NumPy并將它并名為np，輸出版本信息。

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import numpy as np

print(np.__version__)

#> 1.13.3

無論你要做什么，你必須在其他代碼前先輸入import numpy as np，這之后它才能正常工作。如果還沒有安裝，你可以去anaconda下載。

2.如何創(chuàng)建一維數(shù)組？

難度：L1

02

創(chuàng)建一個包含數(shù)字0-9的一維數(shù)組：#> array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])。

點擊空白處查看答案

arr = np.arange(10)

arr

#> array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

3.如何創(chuàng)建布爾型數(shù)組？

難度：L1

03

創(chuàng)建一個3×3的，所有填充為True的數(shù)組。

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np.full((3, 3), True, dtype=bool)

#> array([[ True, True, True],

#> [ True, True, True],

#> [ True, True, True]], dtype=bool)

# Alternate method:

np.ones((3,3), dtype=bool)

4.如何從一維數(shù)組中索引符合條件的元素？

難度：L1

04

從輸入arr中篩選出所有奇數(shù)。

輸入：

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])`

期望的輸出：

#> array([1, 3, 5, 7, 9])

# Input

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# Solution

arr[arr % 2 == 1]

#> array([1, 3, 5, 7, 9])

5.如何用另一個值替換數(shù)組中符合條件的元素？

難度：L1

05

用-1替換輸入arr中的所有奇數(shù)。

輸入：

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

期望的輸出：

#> array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])

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arr[arr % 2 == 1] = -1

arr

#> array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])

6.如何在確保輸入數(shù)組不變的同時替換數(shù)組中符合條件的元素？

難度：L2

06

用-1替換輸入arr中的所有奇數(shù)，但不能改變arr。

輸入：

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

期望的輸出：

out#> array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])arr#> array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

arr = np.arange(10)

out = np.where(arr % 2 == 1, -1, arr)

print(arr)

out

#> [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])

7.如何重組數(shù)組？

難度：L1

07

將一維數(shù)組轉(zhuǎn)換為有2行的二維數(shù)組。

輸入：

np.arange(10)#> array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

期望的輸出：

#> array([[0, 1, 2, 3, 4],#> [5, 6, 7, 8, 9]])

arr = np.arange(10)

arr.reshape(2, -1) # Setting to -1 automatically decides the number of cols

#> array([[0, 1, 2, 3, 4],

#> [5, 6, 7, 8, 9]])

8.如何垂直合并兩個數(shù)組？

難度：L2

08

將數(shù)組a和數(shù)組b垂直合并。

輸入：

a = np.arange(10).reshape(2,-1)b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

期望的輸出：

#> array([[0, 1, 2, 3, 4],

#> [5, 6, 7, 8, 9],

#> [1, 1, 1, 1, 1],

#> [1, 1, 1, 1, 1]])

a = np.arange(10).reshape(2,-1)

b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

# Answers

# Method 1:

np.concatenate([a, b], axis=0)

# Method 2:

np.vstack([a, b])

# Method 3:

np.r_[a, b]

#> array([[0, 1, 2, 3, 4],

#> [5, 6, 7, 8, 9],

#> [1, 1, 1, 1, 1],

#> [1, 1, 1, 1, 1]])

9.如何水平合并兩個數(shù)組？

難度：L2

09

將數(shù)組a和數(shù)組b水平合并。

輸入：

a = np.arange(10).reshape(2,-1)b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

期望的輸出：

#> array([[0, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1],#> [5, 6, 7, 8, 9, 1, 1, 1, 1, 1]])

a = np.arange(10).reshape(2,-1)

b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

# Answers

# Method 1:

np.concatenate([a, b], axis=1)

# Method 2:

np.hstack([a, b])

# Method 3:

np.c_[a, b]

#> array([[0, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1],

#> [5, 6, 7, 8, 9, 1, 1, 1, 1, 1]])

10.如何在沒有hardcode的情況下在NumPy里生成自定義數(shù)組？

難度：L2

10

在沒有hardcode的情況下，用數(shù)組a和NumPy函數(shù)輸出以下目標數(shù)組。

輸入：

a = np.array([1,2,3])

期望的輸出：

#> array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])

點擊空白處查看答案

np.r_[np.repeat(a, 3), np.tile(a, 3)]

#> array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])