🏋️‍♂️ Тренировочные задания numpy: упражнения для развития умений в работе с библиотекой 📚

Тренировочные задания numpy

Вот несколько тренировочных заданий, чтобы помочь вам практиковаться с библиотекой NumPy:

1. Создание массива:

import numpy as np

# Создание одномерного массива
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Создание двумерного массива
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

2. Математические операции:

import numpy as np

# Сложение элементов массива
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = arr1 + arr2

# Умножение элементов массива
arr3 = np.array([1, 2, 3])
arr4 = np.array([4, 5, 6])
result = arr3 * arr4

3. Работа с многомерными массивами:

import numpy as np

# Получение размерности массива
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
shape = arr.shape

# Получение элементов массива
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
element = arr[1, 2]

Надеюсь, эти примеры помогут вам практиковаться с NumPy! Удачи!

Тренировочные задания numpy

Wам интересно узнать о тренировочных заданиях в библиотеке numpy? В этой статье я расскажу вам о некоторых заданиях, которые помогут вам развить ваши навыки в использовании numpy.

1. Создание массивов

Первое задание, с которым мы познакомимся, - это создание массивов в numpy. Numpy предоставляет мощные возможности для работы с многомерными массивами и матрицами.

Ниже приведен пример кода, в котором мы создаем одномерный массив с помощью функции numpy.array():

import numpy as np

array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array_1d)

Результат выполнения кода будет:

array([1, 2, 3, 4, 5])

Аналогично можно создать двумерный массив с помощью функции numpy.array(). Вот пример:

import numpy as np

array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(array_2d)

Результат выполнения кода будет:

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]])

2. Операции с массивами

Второе задание - проведение операций над массивами в numpy. Numpy обладает множеством функций для работы с массивами, таких как сложение, вычитание, умножение и деление.

Давайте рассмотрим примеры некоторых операций:

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# Сложение массивов
sum_array = array1 + array2
print(sum_array)

# Вычитание массивов
sub_array = array1 - array2
print(sub_array)

# Умножение массивов
mul_array = array1 * array2
print(mul_array)

# Деление массивов
div_array = array1 / array2
print(div_array)

Результат выполнения кода будет:

Сложение: array([5, 7, 9])

Вычитание: array([-3, -3, -3])

Умножение: array([4, 10, 18])

Деление: array([0.25, 0.4, 0.5])

3. Индексация и срезы

Третье задание связано с индексацией и срезами в массивах numpy. В numpy вы можете обращаться к элементам массива и выделять подмассивы с помощью индексов и срезов.

Давайте посмотрим на примеры:

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# Индексация одного элемента
print(array[0])  # Вывод: 1

# Индексация среза
print(array[2:5])  # Вывод: [3 4 5]

# Изменение значения элемента
array[0] = 11
print(array)  # Вывод: [11  2  3  4  5  6  7  8  9 10]

4. Математические функции

Четвертое задание - использование математических функций в numpy. Numpy предоставляет множество встроенных функций для выполнения различных математических операций.

Вот несколько примеров:

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Вычисление суммы всех элементов
print(np.sum(array))  # Вывод: 15

# Вычисление среднего значения
print(np.mean(array))  # Вывод: 3.0

# Вычисление максимального значения
print(np.max(array))  # Вывод: 5

# Вычисление минимального значения
print(np.min(array))  # Вывод: 1

Это были лишь некоторые примеры тренировочных заданий numpy. Надеюсь, эта статья помогла вам лучше понять возможности и применение этой библиотеки.