2003031123-钱兴浪-python数据分析第三周作业-numpy的简单操作

 

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课程班级博客链接	https://edu.cnblogs.com/campus/pexy/20sj
这个作业要求链接	https://edu.cnblogs.com/campus/pexy/20sj/homework/12540
博客名称	2003031123—钱兴浪—Python数据分析第三周作业
要求	每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决，不要直接截图代码！！),截图（只截运行结果）。

 

 

 

 

 

 

一、拓展阅读

（一）.Python3及pip、numpy、Matplotlib等模块的安装

1、python3安装

（1）python的官网下载python版本，需要下载对应版本

（2）安装python所在地址建议安装在较浅的目录下，方便之后学习时使用

2.pip的安装

（1）首先需要在Python的官网上去下载，下载地址是：

Python Package Index

下载完成之后，解压到一个文件夹，用CMD控制台（不是python中）进入解压目录，输入：

python setup.py install

安装好之后，我们直接在命令行输入pip，如果显示‘pip’不是内部命令，也不是可运行的程序。可能是因为我们还没有添加环境变量。按照之前介绍的添加环境变量的方法，我们在PATH最后添加：

C:\Python34\Scripts;

到现在我们才算完整安装好了pip

3.numpy安装

numpy是python中处理数据与数据分析所需使用的库

（1）在命令窗口输入cmd，在弹出的窗口中输入pip install numpy，等待下载完成

（2）打开python，输入import numpy，若无报错，则导入numpy库成功

3.Matplotlib的安装

Matplotlib与numpy相同，也是python中用于数据处理与分析的数据库

安装方法与numpy一致

（二）Numpy常用方法

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy内部解除了Python的PIL(全局解释器锁),运算效率极好,是大量机器学习框架的基础库!

1.Numpy中比较常用且重要的便是numpy的计算功能（条件运算、统计运算、数组运算、矩阵运算等），含有大量的数学函数，提供给用户们便利的编程体验，numpy中含有random等用于生成随机数的函数，便于用户使用，numpy为机器学习提供了基础库。

二、实训 1 创建数组并进行运算

1.训练要点

（1）掌握Numpy的数组创建及随机数的生成

（2）掌握Numpy中用于统计分析的基本运算函数

2.需求说明

Numpy数组在数值运算方面的效率优于python提供的list,所以灵活掌握Numpy 中的数组的创建以及基础运算时有必要的。

3.实现思路及步骤

（1）创建一个数值范围为0~1,间隔为0.01的数组

（2）创建100个服从正态分布的随机数。

（3）对创建的两个数组进行四则运算。

（4）对创建的随机数组进行简单的统计分析。

4.运行结果及截图

import numpy as np
#1、创建一个数值范围为0~1，间隔为0.01的数组
arr1=np.arange(0,1,0.01)
print("arange函数创建的数值范围为0~1间隔为0.01的数组arr1为：\n",arr1)
#2、创建由100个服从正态分布的随机数构成的数组
arr2=np.random.randn(100)
print('生成的随机数组arr2为：\n',arr2)
#3、对创建的两个数组进行四则运算
print('arr1 + arr2：\n',arr1+arr2)
print('arrl-arr2：\n',arr1-arr2)
print('arrl*arr2：\n',arr1*arr2)
print('arrl/arr2：\n',arr1/arr2)
#print('arrl**arr2：\n',arr1**arr2)
#4、对创建的数组进行简单的统计分析
print('正态分布数数组的累计和为：\n',np.cumsum(arr2))#计算所有元素的累计和
print('正态分布数去重后的值组为：\n',np.unique(arr2))#去除重复值
print('正态分布数组的均值为：',np.mean(arr2))#计算数组均值
print('正态分布数组的标准差为:',np.std(arr2))#计算数组标准差
print('正态分布数组的方差为：',np.var(arr2))#计算数组方差
print('正态分布数组的最小值为:',np.min(arr2))#计算最小值
print('正态分布数组的最大值为：',np.max(arr2))#计算最大值
print('正态分布数组的总和为：',np.sum(arr2))#计算数组总和

 实训2 创建一个国际象棋的棋盘

1，训练要点

（1）掌握矩阵创建方法。

（2）掌握数组索引的方法。

2.需求说明

创建国际象棋棋盘，填充8*8矩阵。国际象棋棋盘是个正方形，由横纵向各8格、颜色一深一浅交错排列的64个小方格组成，深色格为黑格，浅色格为白格，棋子就在这些格子中移动，如图

 

 

 3.实验思路及步骤

（1）创建一个8×8矩阵。

（2）把1、3、5、7行和2、4、6列的元素设置为1。

4.运行结果及截图

import numpy as np
matr1=np.ones((8,8))
for i in range(8):
    for j in range(8):
        if(i+j)%2==0:
            matr1[i,j]=0
print('国际棋盘对应的矩阵为：\n',matr1)

for i in range(0,8):
    for j in range(0,8):
        if matr1[i,j]==0:
            print("□",end=' ')
        else:
            print("■", end=' ')
    print('\n')