（10）若arr = np.arange(12).reshape(3,4)；则arr[(0,1),(1,3)]值分别为 ① 、 ② ；arr[1:2,(0,3)]对应的值分别为 ③ 、 ④ ；arr.ndim的值是 ⑤ 。（11）创建一个范围在（0, 1）之间的长度为12的等差数列的语句是 ⑥ 。（12）一个DataFrame对象的属性values和ndim分别指 ⑦ 和 ⑧ 。（13）reindex方法中的参数method可取值为‘ffill’和‘bfill’，分别指 ⑨ 和 ⑩ 。（14）数组转置是数据重塑的一种特殊形式，可以通过 ⑪ 方法或数组的T属性实现。（15）Pandas中删除数据时，行列数据通过 ⑫ 参数确定删除的是行还是列。（16）Pandas中的 ⑬ 方法可以根据索引或字段对数据进行分组。（17）Pandas中直接删除数据的方法是 ⑭ 。

时间: 2024-02-15 08:27:18 浏览: 64

Numpy练习题目及答案.docx

Numpy是Python编程语言中的一个核心库，专用于科学计算，尤其在处理大型多维数组和矩阵时表现强大。这个库提供了高效的数值计算功能，并且包含了许多数学和逻辑操作。以下是一些关于Numpy的基础知识、进阶用法以及统计功能的详细说明。 **Numpy基础** 1. **数组对象（ndarray）**: Numpy的核心数据结构是`ndarray`，它是一个同质性的多维数组。数组中的所有元素必须是相同类型，如整数、浮点数或复数。可以使用`numpy.array()`函数创建数组。 ```python import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ``` 2. **维度和形状**: 数组的维度是数组的“轴”的数量，形状是每个轴上的元素数量。可以使用`shape`属性获取数组的形状，用`ndim`属性获取维度。 ```python print(arr.shape) # 输出: (2, 3) print(arr.ndim) # 输出: 2 ``` 3. **索引和切片**: Numpy数组支持与Python列表类似的索引和切片操作，但可以进行多维操作。 ```python print(arr[0, 1]) # 输出: 2 print(arr[:, 1]) # 输出: [2 5] ``` 4. **广播机制**: 当两个数组形状不完全匹配时，Numpy会尝试通过广播将较小的数组扩展到较大的形状，以便进行运算。 **Numpy进阶操作** 1. **数组生成**: 可以使用`numpy.zeros()`, `numpy.ones()`, `numpy.arange()`, `numpy.linspace()`等函数生成特殊类型的数组。 ```python zeros_arr = np.zeros((2, 3)) ones_arr = np.ones((2, 3)) range_arr = np.arange(6).reshape(2, 3) linear_spaced = np.linspace(0, 10, 5) ``` 2. **数组拼接与分割**: `numpy.concatenate()`, `numpy.vstack()`, `numpy.hstack()`, `numpy.split()`, `numpy.array_split()`等函数用于组合或拆分数组。 3. **数组操作**: 包括基本的算术操作（加、减、乘、除）、比较操作（等于、不等于、大于、小于等）、位操作（位与、位或、位异或）以及各种数学函数（如开方、指数、对数）。 **Numpy统计功能** 1. **基本统计**: `numpy.mean()`, `numpy.median()`, `numpy.std()`, `numpy.var()`等函数用于计算平均值、中位数、标准差和方差。 ```python data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(np.mean(data)) # 输出: 3.0 print(np.median(data)) # 输出: 3.0 print(np.std(data)) # 输出: 1.41421356237 ``` 2. **聚合函数**: `numpy.sum()`, `numpy.min()`, `numpy.max()`, `numpy.argmin()`, `numpy.argmax()`等用于求和、查找最小值、最大值及其索引。 3. **统计函数**: `numpy.percentile()`, `numpy.nanmean()`, `numpy.nansum()`等处理百分位数、忽略NaN值的统计。 4. **排序**: `numpy.sort()`, `numpy.argsort()`用于对数组进行排序或获取排序后的索引。 5. **累积统计**: `numpy.cumsum()`, `numpy.cumprod()`计算数组元素的累积和与累积乘积。通过理解和熟练运用这些Numpy功能，你可以高效地处理和分析大量数据，无论是进行基本的数学运算还是复杂的统计分析。Numpy是Python数据分析栈的基础，是诸如Pandas和Scikit-learn等其他库的重要依赖。

好的，让我来为您逐一解答： 10. 若 arr = np.arange(12).reshape(3,4)；则 arr[(0,1),(1,3)] 值分别为 1 和 7；arr[1:2,(0,3)] 对应的值分别为 [4, 7] 和 [3, 11]；arr.ndim 的值是 2。 11. 创建一个范围在（0, 1）之间的长度为12的等差数列的语句是 np.linspace(0, 1, 12)。 12. 一个 DataFrame 对象的属性 values 指的是该 DataFrame 对象包含的数据，即由二维 ndarray 组成的矩阵；ndim 属性指的是该 DataFrame 对象的维数。 13. reindex 方法中的参数 method 可取值为‘ffill’和‘bfill’，分别指用前面的值进行填充和用后面的值进行填充。 14. 数组转置是数据重塑的一种特殊形式，可以通过 transpose() 方法或数组的 T 属性实现。 15. Pandas 中删除数据时，行列数据通过 axis 参数确定删除的是行还是列。 16. Pandas 中的 groupby() 方法可以根据索引或字段对数据进行分组。 17. Pandas 中直接删除数据的方法是 drop()。

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) 请阅读下面一段程序： arr = np.arange(6).reshape(1, 2, 3) print(arr.transpose(2, 0, 1)) 执行上述程序后，最终输出的结果为

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