【Numpy】入门常犯错误

【入门】常见错误

错误题目分析

27. 反转二维数组的行顺序

arr1 = arr1[::-1]  # ✅ 正确方法（反转行）
arr1 = arr1[:,::-1] # ❌ 这是反转列，不是题目要求的反转行

• 问题：第二个操作[:,::-1]会反转列顺序，不符合题目要求
• 正确做法：只需使用arr1[::-1]即可反转行顺序

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34. 将一维数组的第2到第4个元素设置为10

arr2 = np.arange([1, 2, 3, 3, 2, 1])  # ❌ 语法错误
arr2[2,4] = 10  # ❌ 索引方式错误

• 错误1：np.arange()的参数应该是单个整数，用于生成等差数列。创建自定义数组应使用np.array()
• 错误2：一维数组使用[2,4]会触发高级索引，实际需要切片操作
• 正确做法：

arr2 = np.array([1,2,3,3,2,1])  # ✅ 正确创建数组
arr2[2:5] = 10  # ✅ 使用切片选择第2到第4个元素（索引2,3,4）

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35. 在三维数组中提取第1个通道的所有数据

arr3 = np.arange([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]],[[13,14,15],[16,17,18]]])  # ❌ 语法错误

• 错误：np.arange()不能直接创建自定义三维数组
• 正确做法：

arr3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]],[[13,14,15],[16,17,18]]])  # ✅
print(arr3[0,:,:])  # ✅ 正确提取第1个通道

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弱项总结

1. 数组创建混淆：

   • np.arange() vs np.array() 的区别
   • np.arange(n) 生成0到n-1的等差数列
   • np.array([...]) 用于创建自定义数组

2. 维度操作理解：

   • 一维数组索引不需要逗号（arr[2:5]）
   • 多维数组索引需要逗号分隔维度（arr[行, 列]）

3. 切片操作细节：

   • [::-1]的反转方向：对行操作时不需要指定列维度
   • 区分行反转(arr[::-1])和列反转(arr[:,::-1])

4. 函数参数类型：

   • np.arange()接收整数参数（如np.arange(5)）
   • 直接创建自定义数组必须用np.array()

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巩固练习建议

1. 数组创建练习：

# 创建以下数组：
# 1. 从5到10的一维数组（使用np.arange）
# 2. 自定义二维数组 [[1,3,5], [2,4,6]]
arr1 = np.arange(5, 11)
arr2 = np.array([[1,3,5], [2,4,6]])

2. 维度操作练习：

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
# 1. 提取第二列
# 2. 反转所有行
# 3. 交换第一列和第三列
print(arr[:,1])        # 第二列
print(arr[::-1,:])     # 反转行
arr[:,[0,2]] = arr[:,[2,0]]  # 交换列

3. 条件筛选练习：

arr = np.array([2,5,8,3,10])
# 找到所有大于4且小于9的元素
mask = (arr > 4) & (arr < 9)
print(arr[mask])  # 输出 [5,8]

掌握这些基础后，你的NumPy操作会更精准！