Python NumPy 实验：操作与统计分析

本资源是一份关于Python数据分析的NumPy实验练习题，旨在帮助学习者深入理解并掌握NumPy库在处理数据时的关键功能。以下是每个实验的主要知识点： 1. 创建ndarray： 实验的第一步是通过`numpy`库的`random`模块生成10个不同的随机小数，这些小数位于区间[0,1]内。两种方法分别是无限循环添加直到数组长度达到10，以及一次性生成一个包含10个随机数的数组后去重。 2. 数据类型和基本运算： 实验涉及操作不同类型的NumPy数组，如整数数组`arr1`（0-9）、全1数组`arr2`和全0数组`arr3`。这里练习了数组间的加法、乘法、减法，注意在除法操作中，由于可能存在除数为0的情况，代码中并未实现。 3. 二维数组的生成与操作： 实验中创建了一个3x3的数组，前两行的元素来自[0,1]的随机浮点数，其余元素是1-10之间的随机整数。通过`hstack`和`vstack`函数分别水平和垂直合并数组，生成最终的二维数组。 4. 筛选和求和： 生成一个10个元素的整数数组，取值范围为[-5,5]，然后筛选出大于0的元素，并计算它们的和。这演示了如何使用条件语句结合数组操作来处理数据。 5. 正态分布与排序： 最后，创建一个5行3列的标准正态分布数组，对每行元素进行排序，然后输出排序后的后两行。这展示了如何生成符合特定分布的数据以及对数组进行高级操作，如排序。 通过这些实验，学习者可以实际操作NumPy的数组对象，熟悉其创建、数据类型管理、基本数学运算以及高级数据处理技巧，从而提高数据分析的能力。每个实验都是理论知识的实际应用，有助于理解和巩固Python数据分析的基础。