数据挖掘与机器学习：Numpy初体验

目录

第一关：Numpy创建数组

第二关：Numpy数组的基本运算

第三关：Numpy数组的切片与索引

第四关：Numpy数组的堆叠

第五关：Numpy的拆分

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第一关：Numpy创建数组

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义cnmda函数
def cnmda(m,n):
    '''
    创建numpy数组
    参数：
           m:第一维的长度
           n: 第二维的长度
    返回值:
        ret: 一个numpy数组
    '''
    
    ret = 0
    
    # 请在此添加创建多维数组的代码并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    b=np.arange(n);
    ret = np.array([b]*m)

    #********** End **********#
    
    return ret

第二关：Numpy数组的基本运算

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义opeadd函数
def opeadd(m,b,n):
    '''
    参数：
    m:是一个数组
    b:是一个列表
    n:是列表中的索引
    你需要做的是 m+b[n]
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''    
    ret = 0

    #********** Begin *********#
    '''y=np.array(b[n])
    ret=np.add(m,y)'''
    ret=m+b[n]
    
      #********** End **********#

    return ret
# 定义opemul函数
def opemul(m,b,n):
    '''
    参数：
    m:是一个数组
    b:是一个列表
    n:是列表中的索引
    你需要做的是 m*b[n]
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0

    #********** Begin *********#
    ret=m*b[n]
    
    #********** End **********#
    return ret

第三关：Numpy数组的切片与索引

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义cnmda函数
def ce(a,m,n):
    '''
    参数：
    a:是一个Numpy数组
    m:是第m维数组的索引
    n:第m维数组的前n个元素的索引
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加切片的代码,实现找出多维数组a中第m个数组的前n个元素 并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret =a[m,:n]

    #********** End **********#
    return ret

第四关：Numpy数组的堆叠

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义varray函数
def  varray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是第二个数组
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的垂直叠加并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.vstack((m,n))


    #********** End **********#
    return ret
# 定义darray函数
def  darray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是第二个数组
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的深度叠加并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.dstack((m,n))

    #********** End **********#
    return ret
 # 定义harray函数
def  harray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是第二个数组
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的水平叠加并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.hstack((m,n))


    #********** End **********#
    return ret

第五关：Numpy的拆分

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义varray函数
def  vsarray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是需要拆分到的维度
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的纵向拆分并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.vsplit(m,n)

    #********** End **********#
    return ret
# 定义darray函数
def  dsarray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是需要拆分到的维度
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的深度拆分并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.dsplit(m,n)

    #********** End **********#
    return ret
 # 定义harray函数
def  hsarray(m,n):
    '''
    参数：
    m：是第一个数组
    n：是需要拆分到的维度
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0
    # 请在此添加代码实现数组的水平拆分并赋值给ret
    #********** Begin *********#
    ret=np.hsplit(m,n)

    #********** End **********#
    return ret