深度学习实验一

numpy的array操作
1.导入numpy库

import numpy as np

2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type）(2)输出a的各维度的大小（shape）(3)输出 a的第一个元素（值为4）

a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
print(a[0])

运行结果：

int32
(3,)
4

3.建立一个二维数组 b,初始化为 [ [4, 5, 6],[1, 2, 3]] (1)输出各维度的大小（shape）(2)输出 b(0,0)，b(0,1),b(1,1) 这三个元素（对应值分别为4,5,2）

b = np.array([[4, 5, 6], [1, 2, 3]])
print(b.shape)
print(b[0][0], b[0][1], b[1][1])

运行结果：

(2, 3)
4 5 2

4. (1)建立一个全0矩阵 a, 大小为 3x3; 类型为整型（提示: dtype = int）(2)建立一个全1矩阵b,大小为4x5; (3)建立一个单位矩阵c ,大小为4x4; (4)生成一个随机数矩阵d,大小为 3x2.

a = np.zeros([3, 3], dtype=int)
print(a)
b = np.ones([4, 5], dtype=int)
print(b)
c = np.identity(4)
print(c)
d = np.random.rand(3, 2)
print(d)

运行结果：

[[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]
[[1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 1]]
[[1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]]
[[0.41362737 0.48348735]
 [0.12606603 0.98196415]
 [0.4142839  0.45751125]]

5. 建立一个数组 a,(值为[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]] ) ,(1)打印a; (2)输出 下标为(2,3),(0,0) 这两个数组元素的值

a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
print(a)
print(a[2][3], a[0][0])

运行结果：

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]
12 1

6.把上一题的 a数组的 0到1行 2到3列，放到b里面去，（此处不需要从新建立a,直接调用即可）(1),输出b;(2) 输出b 的（0,0）这个元素的值

b = a[0:2, 2:]
print(b)
print(b[0, 0])

运行结果：

[[3 4]
 [7 8]]
3

7. 把第5题中数组a的最后两行所有元素放到 c中，（提示： a[1:2, :]）(1)输出 c ; (2) 输出 c 中第一行的最后一个元素（提示，使用 -1 表示最后一个元素）

c = a[1:, :]
print(c)
print(c[1, -1])

运行结果：

[[ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]
12

8.建立数组a,初始化a为[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]，输出 （0,0）（1,1）（2,0）这三个元素（提示： 使用 print(a[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]) ）

a =np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(a[[0, 1, 2], [0, 1, 0]])

运行结果：

[1 4 5]

9.建立矩阵a ,初始化为[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]，输出(0,0),(1,2),(2,0),(3,1) (提示使用 b = np.array([0, 2, 0, 1]) print(a[np.arange(4), b]))

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
b = np.array([0, 2, 0, 1])
print(a[np.arange(4), b])

运行结果：

[ 1  6  7 11]

10.对9 中输出的那四个元素，每个都加上10，然后重新输出矩阵a.(提示： a[np.arange(4), b] += 10 ）

a[np.arange(4), b] += 10
print(a)

运行结果：

[[11  2  3]
 [ 4  5 16]
 [17  8  9]
 [10 21 12]]

array 的数学运算
11. 执行 x = np.array([1, 2])，然后输出 x 的数据类型

x = np.array([1, 2])
print(x.dtype)

运行结果：

int32

12.执行 x = np.array([1.0, 2.0]) ，然后输出 x 的数据类类型

x = np.array([1.0, 2.0])
print(x.dtype)

运行结果：

float64

13.执行 x = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float64) ，y = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.float64)，然后输出 x+y ,和 np.add(x,y)

x = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float64)
y = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.float64)
print(x+y)
print(np.add(x, y))

运行结果：

[[ 6.  8.]
 [10. 12.]]
[[ 6.  8.]
 [10. 12.]]

14. 利用 13题目中的x,y 输出 x-y 和 np.subtract(x,y)

print(x-y)
print(np.subtract(x, y))

运行结果：

[[-4. -4.]
 [-4. -4.]]
[[-4. -4.]
 [-4. -4.]]

15. 利用13题目中的x，y 输出 x*y ,和 np.multiply(x, y) 还有 np.dot(x,y),比较差异。然后自己换一个不是方阵的试试。

print(x*y)
print(np.multiply(x, y))
print(np.dot(x, y))

差异：前两个是对应元素相乘，后一个是矩阵的乘法

运行结果：

[[ 5. 12.]
 [21. 32.]]
[[ 5. 12.]
 [21. 32.]]
[[19. 22.]
 [43. 50.]]

非方阵：

x = np.array([[1, 2], [3, 4],[5,6]], dtype=np.float64)
y = np.array([[7, 8],[9,10],[11,12]], dtype=np.float64)
print(x*y)
print(np.multiply(x, y))
print(np.dot(x, y))

运行结果：

[[ 7. 16.]
 [27. 40.]
 [55. 72.]]
[[ 7. 16.]
 [27. 40.]
 [55. 72.]]

16. 利用13题目中的x,y,输出 x / y .(提示 ： 使用函数 np.divide())

print(np.divide(x, y))

运行结果：

[[0.2        0.33333333]
 [0.42857143 0.5       ]]

17. 利用13题目中的x,输出 x的 开方。(提示： 使用函数 np.sqrt() )

print(np.sqrt(x))

运行结果：

[[1.         1.41421356]
 [1.73205081 2.        ]]

18.利用13题目中的x,y ,执行 print(x.dot(y)) 和 print(np.dot(x,y))

print(x.dot(y))
print(np.dot(x, y))

运行结果：

[[19. 22.]
 [43. 50.]]
[[19. 22.]
 [43. 50.]]

19.利用13题目中的 x,进行求和。提示：输出三种求和 (1)print(np.sum(x)): (2)print(np.sum(x，axis =0 )); (3)print(np.sum(x,axis = 1))

print(np.sum(x))
print(np.sum(x, axis=0))
print(np.sum(x, axis=1))

运行结果：

10.0
[4. 6.]
[3. 7.]

20.利用13题目中的 x,进行求平均数（提示：输出三种平均数(1)print(np.mean(x)) (2)print(np.mean(x,axis = 0))(3) print(np.mean(x,axis =1))）

print(np.mean(x))
print(np.mean(x, axis=0))
print(np.mean(x, axis=1))

运行结果：

2.5
[2. 3.]
[1.5 3.5]

21.利用13题目中的x，对x 进行矩阵转置，然后输出转置后的结果，（提示： x.T 表示对 x 的转置）

print(x.T)

运行结果：

[[1. 3.]
 [2. 4.]]

22.利用13题目中的x,求e的指数（提示： 函数 np.exp()）

print(np.exp(x))

运行结果：

[[ 2.71828183  7.3890561 ]
 [20.08553692 54.59815003]]

23.利用13题目中的 x,求值最大的下标（提示(1)print(np.argmax(x)) ,(2) print(np.argmax(x, axis =0))(3)print(np.argmax(x),axis =1))

print(np.argmax(x))
print(np.argmax(x, axis=0))
print(np.argmax(x, axis=1))

运行结果：

3
[1 1]
[1 1]

24,画图，y=x*x 其中 x = np.arange(0, 100, 0.1) （提示这里用到 matplotlib.pyplot 库）

import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100, 0.1)
y = x*x
plt.plot(x, y)
plt.show()

运行结果：

25.画图。画正弦函数和余弦函数， x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)(提示：这里用到 np.sin() np.cos() 函数和 matplotlib.pyplot 库)

x = np.arange(0, 3*np.pi, 0.1)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.show()

运行结果：

好耶，第一篇文章写完了！