Создать единичный вектор numpy

100 (на самом деле, пока меньше) задач для NumPy, перевод английского варианта https://github.com/rougier/numpy-100

Импортировать NumPy под именем np

Напечатать версию и конфигурацию

Создать вектор (одномерный массив) размера 10, заполненный нулями

Создать вектор размера 10, заполненный единицами

Создать вектор размера 10, заполненный числом 2.5

Как получить документацию о функции numpy.add из командной строки?

Создать вектор размера 10, заполненный нулями, но пятый элемент равен 1

Создать вектор со значениями от 10 до 49

Развернуть вектор (первый становится последним)

Создать матрицу (двумерный массив) 3×3 со значениями от 0 до 8

Найти индексы ненулевых элементов в [1,2,0,0,4,0]

Создать 3×3 единичную матрицу

Создать массив 3x3x3 со случайными значениями

Создать массив 10×10 со случайными значениями, найти минимум и максимум

Создать случайный вектор размера 30 и найти среднее значение всех элементов

Создать матрицу с 0 внутри, и 1 на границах

Выяснить результат следующих выражений

Создать 5×5 матрицу с 1,2,3,4 под диагональю

Создать 8×8 матрицу и заполнить её в шахматном порядке

Дан массив размерности (6,7,8). Каков индекс (x,y,z) сотого элемента?

Создать 8×8 матрицу и заполнить её в шахматном порядке, используя функцию tile

Перемножить матрицы 5×3 и 3×2

Дан массив, поменять знак у элементов, значения которых между 3 и 8

Создать 5×5 матрицу со значениями в строках от 0 до 4

Есть генератор, сделать с его помощью массив

Создать вектор размера 10 со значениями от 0 до 1, не включая ни то, ни другое

Проверить, одинаковы ли 2 numpy массива

Сделать массив неизменяемым

Дан массив 10×2 (точки в декартовой системе координат), преобразовать в полярную

Заменить максимальный элемент на ноль

Создать структурированный массив с координатами x, y на сетке в квадрате [0,1]x[0,1]

Из двух массивов сделать матрицу Коши C (Cij = 1/(xi — yj))

Найти минимальное и максимальное значение, принимаемое каждым числовым типом numpy

Напечатать все значения в массиве

Найти ближайшее к заданному значению число в заданном массиве

Создать структурированный массив, представляющий координату (x,y) и цвет (r,g,b)

Дан массив (100,2) координат, найти расстояние от каждой точки до каждой

Преобразовать массив из float в int

Как прочитать его?

Каков эквивалент функции enumerate для numpy массивов?

Сформировать 2D массив с распределением Гаусса

Случайно расположить p элементов в 2D массив

Отнять среднее из каждой строки в матрице

Отсортировать матрицу по n-ому столбцу

Определить, есть ли в 2D массиве нулевые столбцы

Дан массив, добавить 1 к каждому элементу с индексом, заданным в другом массиве (осторожно с повторами)

Дан массив (w,h,3) (картинка) dtype=ubyte, посчитать количество различных цветов

Дан четырехмерный массив, посчитать сумму по последним двум осям

Найти диагональные элементы произведения матриц

Дан вектор [1, 2, 3, 4, 5], построить новый вектор с тремя нулями между каждым значением

Поменять 2 строки в матрице

Рассмотрим набор из 10 троек, описывающих 10 треугольников (с общими вершинами), найти множество уникальных отрезков, составляющих все треугольники

Дан массив C; создать массив A, что np.bincount(A) == C

Посчитать среднее, используя плавающее окно

Дан вектор Z, построить матрицу, первая строка которой (Z[0],Z[1],Z[2]), каждая последующая сдвинута на 1 (последняя (Z[-3],Z[-2],Z[-1]))

Инвертировать булево значение, или поменять знак у числового массива без создания нового

Рассмотрим 2 набора точек P0, P1 описания линии (2D) и точку р, как вычислить расстояние от р до каждой линии i (P0[i],P1[i])

Дан массив. Написать функцию, выделяющую часть массива фиксированного размера с центром в данном элементе (дополненное значением fill если необходимо)

Посчитать ранг матрицы

Найти наиболее частое значение в массиве

Извлечь все смежные 3×3 блоки из 10×10 матрицы

Создать подкласс симметричных 2D массивов (Z[i,j] == Z[j,i])

Рассмотрим множество матриц (n,n) и множество из p векторов (n,1). Посчитать сумму p произведений матриц (результат имеет размерность (n,1))

Дан массив 16×16, посчитать сумму по блокам 4×4

Написать игру «жизнь»

Найти n наибольших значений в массиве

Построить прямое произведение массивов (все комбинации с каждым элементом)

Даны 2 массива A (8×3) и B (2×2). Найти строки в A, которые содержат элементы из каждой строки в B, независимо от порядка элементов в B

Дана 10×3 матрица, найти строки из неравных значений (например [2,2,3])

Преобразовать вектор чисел в матрицу бинарных представлений

Дан двумерный массив. Найти все различные строки

Даны векторы A и B, написать einsum эквиваленты функций inner, outer, sum и mul

Видео:Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над НимиСкачать

Библиотека Numpy. Полезные инструменты

В статье рассмотрены некоторые полезные инструменты из библиотеки Numpy, которые довольно часто приходится использовать при решении задач в рамках машинного обучения и анализа данных.

Видео:🐍 СОЗДАНИЕ ВЕКТОРА В NUMPY || Линейная алгебра для Data Science #python #datascience #numpyСкачать

Создание векторов и матриц

Вектора и матрицы – это основные объекты, которыми приходится оперировать в машинном обучении. Numpy предоставляет довольно много удобных функций, которые строят эти объекты.

Перед тем как их использовать не забудьте импортировать Numpy в проект.

np.arange()

Функция arange() аналогична по своему назначению функции range() из стандартной библиотеки Python . Ее основное отличие заключается в том, что arange() позволяет строить вектор с указанием шага в виде десятичной дроби.

Синтаксис использования функции следующий:

arange(start, stop, step)

В первом варианте будет создан вектор из целых чисел от 0 до stop .

Второй вариант позволяет задавать интервал, в этом случае вектор также будет содержать целые числа.

Третий вариант позволяет определить интервал чисел и шаг, который может быть десятичным числом

np.matrix()

Matrix является удобным инструментом для задания матрицы. При этом можно использовать Matlab стиль, либо передать в качестве аргумента список Python (или массив Numpy ).

Вариант со списком Python .

Вариант с массивом Numpy .

Вариант в Matlab стиле.

np.zeros(), np.eye()

В арсенале Numpy есть функции для создания специальных матриц: нулевых и единичных. Нулевой называется матрица, состоящая полностью из нулей. Для ее создания удобно использовать функцию zeros() , в качестве аргумента в нее передается кортеж из двух элементов, первый из них – это количество строк, второй – столбцов.

Функция eye() создает единичную матрицу – квадратную матрицу, у которой элементы главной диагонали равны единицы, все остальные – нулю.

Видео:#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy урокиСкачать

Работа с матрицами и векторами

Вектора и матрицы, построенные с помощью Numpy можно складывать, вычитать, умножать, транспонировать и умножать на число. Перечисленные операции используются в большинстве задач, более специфические функции, в рамках данной статьи, рассматриваться не будут.

Создадим две матрицы.

Сложение матриц

Вычитание матриц

Умножение матрицы на число

Умножение матриц

Транспонирование матриц

Видео:#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy урокиСкачать

… И другие полезные функции

Далее будет представлен список функций, их описание и пример использования, которые могут быть полезны, если о них знать)

np.ravel()

Функция np.ravel() используется для того, чтобы преобразовать матрицу в одномерный вектор.

Создадим двумерную матрицу размера 3х3 .

Применим функцию ravel() к этой матрице.

У ravel() есть параметр order , который отвечает за порядок построения одномерного массива, по умолчанию он равен ‘C’ , что означает – массив будет собираться из строк исходной матрицы.

Если указать order = ‘F ‘, то в качестве элементов для сборки будут выступать столбцы матрицы.

np.where()

Данная функция возвращает один из двух заданных элементов в зависимости от условия. Ее можно использовать для обработки численных данных.

В задачах машинного обучения эта функция хорошо подходит для реализации обработки данных с помощью пороговой функции.

np.meshgrid()

Функция meshgrid() позволят получить матрицу координат из координатных векторов. Если, например, у нас есть два одномерных вектора координат, то передав их в качестве аргументов в meshgrid() мы получим две матрицы, в которой элементы будут составлять пары, заполняя все пространство, определяемое этими векторами. Проще посмотреть это на примере.

Создадим два вектора

Построим матрицу координат с помощью meshgrid .

Посмотрите внимательно на матрицы xg и yg . Каждому элементу xg[i,j] соответствует свой элемент yg[i,j] . Можно визуализировать эти данные.

Для начала импортируем matplotlib (он должен быть установлен).

Последняя строка нужна, если вы работаете в Jupyter Notebook , чтобы графики рисовались “по месту”.

Теперь построим график

np.random.permutation()

Функция permutation() либо генерирует список заданной длины из натуральных чисел от нуля до указанного числа, либо перемешивает переданный ей в качестве аргумента массив.

Основное практическое применение эта функция находит в задачах машинного обучения, где довольно часто требуется перемешать выборку данных перед тем, как передавать ее в алгоритм.

Например у нас есть вектор с данными

Перемешаем эту выборку

Построим массив индексов для вектора arr , в котором позиции находятся в случайном порядке

Видео:ЧТО МЫ ДЕЛАЕМ? - МЫ СОЗДАЁМ ВЕКТОР! || Линейная алгебра для Data Science #python #datascience #numpyСкачать

P.S.

Если вам интересна тема анализа данных, то мы рекомендуем ознакомиться с библиотекой Pandas. На нашем сайте вы можете найти вводные уроки по этой теме. Все уроки по библиотеке Pandas собраны в книге “Pandas. Работа с данными”.

Библиотека Numpy. Использование boolean массива для доступа к ndarray >>>

Видео:БМЭ193. Python для анализа данных. Работа с векторами и матрицами в Numpy.Скачать

Работа с векторами в Python с помощью NumPy

В этом уроке мы узнаем, как создать вектор с помощью библиотеки Numpy в Python. Мы также рассмотрим основные операции с векторами, такие как сложение, вычитание, деление и умножение двух векторов, векторное точечное произведение и векторное скалярное произведение.

Видео:#1. Пакет numpy - установка и первое знакомство | NumPy урокиСкачать

Что такое вектор в Python?

Вектор известен как одномерный массив. Вектор в Python – это единственный одномерный массив списков, который ведет себя так же, как список Python. Согласно Google, вектор представляет направление, а также величину; особенно он определяет положение одной точки в пространстве относительно другой.

Векторы очень важны в машинном обучении, потому что у них есть величина, а также особенности направления. Давайте разберемся, как мы можем создать вектор на Python.

Видео:#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy урокиСкачать

Создание вектора в Python

Модуль Python Numpy предоставляет метод numpy.array(), который создает одномерный массив, то есть вектор. Вектор может быть горизонтальным или вертикальным.

Вышеупомянутый метод принимает список в качестве аргумента и возвращает numpy.ndarray.

Давайте разберемся в следующих примерах.

Пример – 1: горизонтальный вектор

Пример – 2: Вертикальный вектор

Видео:Как создать вектор с помощью функции в Python? Линейная алгебра для Data Science #shorts #репетиторСкачать

Базовые операции вектора Python

После создания вектора мы теперь будем выполнять арифметические операции над векторами.

Ниже приведен список основных операций, которые мы можем производить с векторами:

• сложение;
• вычитание;
• умножение;
• деление;
• точечное произведение;
• скалярные умножения.

Видео:Семинар. Библиотека NumpyСкачать

Сложение двух векторов

В векторном сложении это происходит поэлементно, что означает, что сложение будет происходить поэлементно, а длина будет такой же, как у двух аддитивных векторов.

Давайте разберемся в следующем примере.

Видео:#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy урокиСкачать

Вычитание

Вычитание векторов выполняется так же, как и сложение, оно следует поэлементному подходу, и элементы вектора 2 будут вычтены из вектора 1. Давайте разберемся в следующем примере.

Видео:БЭК 203. Семинар 7. Библиотека Numpy для работы с векторами и матрицамиСкачать

Умножение векторов

Элементы вектора 1 умножаются на вектор 2 и возвращают векторы той же длины, что и векторы умножения.

Умножение производится следующим образом.

Первый элемент вектора 1 умножается на первый элемент соответствующего вектора 2 и так далее.

Видео:БМЭ191. Python для анализа данных. Работа с векторами и матрицами в Numpy.Скачать

Операция деления двух векторов

В операции деления результирующий вектор содержит значение частного, полученное при делении двух элементов вектора.

Давайте разберемся в следующем примере.

Как видно из вышеприведенного вывода, операция деления вернула частное значение элементов.

Видео:#1 | Python NumPy | Что такое array, arange и dotСкачать

Векторное точечное произведение

Векторное скалярное произведение выполняется между двумя последовательными векторами одинаковой длины и возвращает единичное скалярное произведение. Мы будем использовать метод .dot() для выполнения скалярного произведения. Это произойдет, как показано ниже.

Давайте разберемся в следующем примере.

Видео:Линейная алгебра для Data Science: Норма вектора / Модуль вектора в Numpy #numpy #datascience #mathСкачать

Векторно-скалярное умножение

В операции скалярного умножения; мы умножаем скаляр на каждую компоненту вектора. Давайте разберемся в следующем примере.

В приведенном выше коде скалярное значение умножается на каждый элемент вектора в порядке s * v =(s * v1, s * v2, s * v3).

🔥 Видео

Python NUMPY - Полный Курс для НачинающихСкачать

ВВЕДЕНИЕ В БИБЛИОТЕКУ NUMPY | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕСкачать

БЭК 202. Семинар 7. Библиотека Numpy для работы с векторами и матрицамиСкачать

Линейная алгебра для Data Science: Единичный вектор.Норма вектора. Внешнее произведение #datascienceСкачать