1.一维数组访问。 2. 二维数组访问。 运行结果: 注: 如果你正在学习/复习“数据分析与智能计算”这门课,或者是想要入门大数据、人工智能的同学,欢迎订阅本专栏~
一、思考与练习(教材第21页)
二、参考答案
import numpy as np names = np.array(['王微','肖良英',"方绮雯",'刘旭阳','钱易铭']) subjects = np.array(['Math', 'English', 'Python', 'Chinese', 'Art', 'Database', 'Physics']) scores = np.array([[70,85,77,90,82,84,89],[60,64,80,75,80,92,90],[90,93,88,87,86,90,91],[80,82,91,88,83,86,80],[88,72,78,90,91,73,80]]) print('1. 一维数组访问。') print('n1) 在 subjects 数组中选择并显示序号 1、 2、 4 门课的名称,使用倒序索引选择并显示 names 数组中“方绮雯“。') print(subjects[[1,2,4]]) print(names[-3]) print('n2) 选择并显示 names 数组从 2 到最后的数组元素;选择并显示 subjects 数组正序 2~4 的数组元素。') print(names[2::] ) print(subjects[2:5:1]) print('n3) 使用布尔条件选择并显示 subjects 数组中的英语和物理科目名称。') print(subjects[(subjects == 'English') | (subjects == 'Physics')]) print('n2. 二维数组访问。') print('nl) 选择并显示 scores 数组的 1、 4 行。 ') print(scores[[1,4]]) print('n2) 选择并显示 scores 数组中行序 2、 4 学生的数学和 Python 成绩') print(scores[[2,4]][:,(subjects == 'Python')]) print('n3) 选择并显示 scores 数组中所有学生的数学和艺术课程成绩。') print(scores[:,(subjects == 'English') | (subjects == 'Art')]) print('n4) 选择并显示 scores 数组中“王微”和“刘旭阳”的英语和艺术课程成绩。 ') print(scores[(names == '王微') | (names == '刘旭阳')] [:,(subjects == 'English') | (subjects == 'Art')]) print('n3. 生成由整数 10~19 组成的 2x5 的二维数组。') print(np.arange(10,20).reshape(2,5))
1. 一维数组访问。 1) 在 subjects 数组中选择并显示序号 1、 2、 4 门课的名称,使用倒序索引选择并显示 names 数组中“方绮雯“。 ['English' 'Python' 'Art'] 方绮雯 2) 选择并显示 names 数组从 2 到最后的数组元素;选择并显示 subjects 数组正序 2~4 的数组元素。 ['方绮雯' '刘旭阳' '钱易铭'] ['Python' 'Chinese' 'Art'] 3) 使用布尔条件选择并显示 subjects 数组中的英语和物理科目名称。 ['English' 'Physics'] 2. 二维数组访问。 l) 选择并显示 scores 数组的 1、 4 行。 [[60 64 80 75 80 92 90] [88 72 78 90 91 73 80]] 2) 选择并显示 scores 数组中行序 2、 4 学生的数学和 Python 成绩 [[88] [78]] 3) 选择并显示 scores 数组中所有学生的数学和艺术课程成绩。 [[85 82] [64 80] [93 86] [82 83] [72 91]] 4) 选择并显示 scores 数组中“王微”和“刘旭阳”的英语和艺术课程成绩。 [[85 82] [82 83]] 3. 生成由整数 10~19 组成的 2x5 的二维数组。 [[10 11 12 13 14] [15 16 17 18 19]]
scores[:,(subjects == 'English')]
“条件筛选”,详细分析请参考这篇博客:【NumPy】数组的条件筛选scores[ ] [ ]
的二次切片,请参考这篇博客:【数据分析与智能计算】第二章:NumPy库与数组
觉得有用的话,不要忘了、关注、哦~大家多多包涵,有任何问题欢迎指正、讨论。
本文基于CC-BY-NC-SA 4.0协议,请规范转载。
(博客看累了?去我的B站瞧一瞧?)
本网页所有视频内容由 imoviebox边看边下-网页视频下载, iurlBox网页地址收藏管理器 下载并得到。
ImovieBox网页视频下载器 下载地址: ImovieBox网页视频下载器-最新版本下载
本文章由: imapbox邮箱云存储,邮箱网盘,ImageBox 图片批量下载器,网页图片批量下载专家,网页图片批量下载器,获取到文章图片,imoviebox网页视频批量下载器,下载视频内容,为您提供.
阅读和此文章类似的: 全球云计算