Educoder python NumPy基础及取值操作 第1关:ndarray对象

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  • 任务描述
  • 相关知识
    • 怎样安装NumPy
    • 什么是ndarray对象
    • 如何实例化ndarray对象
      • 使用array函数实例化ndarray对象
      • 使用zeros,ones,empty函数实例化ndarray对象
  • 编程要求
  • 测试说明

任务描述

本关任务:根据本关所学知识,补全右侧代码编辑器中缺失的代码,完成程序的编写并通过所有测试用例。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:

  • 怎样安装NumPy

  • 什么是ndarray对象;

  • 如何实例化ndarray对象。

怎样安装NumPy

本地想要安装NumPy其实非常简单,进入命令行,输入pip install numpy即可。

什么是ndarray对象

NumPy为什么能够受到各个数据科学从业人员的青睐与追捧,其实很大程度上是因为NumPy在向量计算方面做了很多优化,接口也非常友好(总之就是用起来很爽)。而这些其实都是在围绕着NumPy的一个核心数据结构ndarray

ndarray的全称是N-Dimension Arrary,字面意义上其实已经表明了一个ndarray对象就是一个N维数组。但要注意的是,ndarray同质的。同质的意思就是说N维数组里的所有元素必须是属于同一种数据类型的(PS: python中的list是异质的)

ndarray对象实例化好了之后,包含了一些基本的属性。比如shapendimsizedtype。其中:

  • shape:ndarray对象的形状,由一个tuple表示;

  • ndim:ndarray对象的维度;

  • size:ndarray对象中元素的数量;

  • dtype:ndarray对象中元素的数据类型,例如int64float32等。

来看个例子,假设现在有一个35列的矩阵(ndarray)如下:

 
  1. array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
  2. [ 5, 6, 7, 8, 9],
  3. [10, 11, 12, 13, 14]])

那么该ndarrayshape(3, 5)(代表35列);

ndim2(因为矩阵有行和列两个维度);

size15(因为矩阵总共有15个元素);

dtypeint32(因为矩阵中元素都是整数,并且用32位整型足够表示矩阵中的元素)。

示例代码如下:

 
  1. # 导入numpy并取别名为np
  2. import numpy as np
  3.  
  4. # 构造ndarray
  5. a = np.arange(15).reshape(3, 5)
  6.  
  7. # 打印a的shape,ndim,size,dtype
  8. print(a.shape)
  9. print(a.ndim)
  10. print(a.size)
  11. print(a.dtype)

如何实例化ndarray对象

实例化ndarray对象的函数有很多种,但最为常用的函数是arrayzerosones以及empty

使用array函数实例化ndarray对象

如果你手头上有一个pythonlist,想要将这个list转成ndarray,此时可以使用NumPy中的array函数将list中的值作为初始值,来实例化一个ndarray对象。代码如下:

 
  1. import numpy as np
  2.  
  3. # 使用列表作为初始值,实例化ndarray对象a
  4. a = np.array([2,3,4])
  5.  
  6. # 打印ndarray对象a
  7. print(a)

使用zeros,ones,empty函数实例化ndarray对象

通常在写代码的时候,数组中元素的值一般都喜欢先初始化成0,如果使用array的方式实例化ndarray对象的话,虽然能实现功能,但显得很麻烦(首先要有一个全是0list)。那有没有简单粗暴的方式呢,有!!那就是zeros函数,你只需要把ndarrayshape作为参数传进去即可。代码如下:

 
  1. import numpy as np
  2.  
  3. # 实例化ndarray对象a,a是一个3行4列的矩阵,矩阵中元素全为0
  4. a = np.zeros((3, 4))
  5.  
  6. # 打印ndarray对象a
  7. print(a)

如果想把数组中的元素全部初始化成1,聪明的你应该能想到就是用ones函数,ones的用法与zeros一致。代码如下:

 
  1. import numpy as np
  2.  
  3. # 实例化ndarray对象a,a是一个3行4列的矩阵,矩阵中元素全为1
  4. a = np.ones((3, 4))
  5.  
  6. # 打印ndarray对象a
  7. print(a)

如果01大法满足不了你,想要用随机值作为初始值来实例化ndarray对象,empty函数能够满足你。empty的使用方式与zerosones如出一辙,代码如下:

 
  1. import numpy as np
  2.  
  3. # 实例化ndarray对象a,a是一个2行3列的矩阵,矩阵中元素全为随机值
  4. a = np.empty((2, 3))
  5.  
  6. # 打印ndarray对象a
  7. print(a)

编程要求

根据提示,在右侧编辑器Begin-End中填充代码,根据测试用例的输入,实例化出对应的ndarray对象并打印。

  • 具体要求请参见后续测试样例。

请先仔细阅读右侧上部代码编辑区内给出的代码框架,再开始你的编程工作!

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试,对比你输出的数值与实际正确的数值,只有所有数据全部计算正确才能进入下一关。

  • shape:为需要实例化出来的ndarray对象的shape

  • data:表示需要实例化出来的ndarray对象中元素的值。

例如:{'shape':[1, 2], 'data':[[1, 2]]}表示ndarray对象的形状为12列,第1行第1列的值为1,第1行第2列的值为2

测试输入:

{'shape':[1, 2], 'data':[[1, 2]]}

预期输出:

[[1 2]]

开始你的任务吧,祝你成功!


import numpy as np


def print_ndarray(input_data):
    '''
    实例化ndarray对象并打印
    :param input_data: 测试用例,类型为list
    :return: None
    '''

    #********* Begin *********#
    text=input_data #拿到输入值
    b = np.array(text['data']) #实例化
    print(b) #打印
    #********* End *********#

 

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