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python第一次作業--Numpy

系統 2627 0
          # 1.創建一個邊界值為1而內部都是0的數組,圖例如下:
          
# [提示:]解此題可以先把所有值都設置為1,這是大正方形;其次,把邊界除外小正方形全部設置為0。
# 本題用到numpy的切片原理。多維數組同樣遵循x[start:stop:step]的原理。
            
              import
            
            
               numpy as np
arr 
            
            = np.ones((10, 10
            
              ))
arr[
            
            1:9, 1:9] = 0    
            
              #
            
            
               對不同維度的操作用,號分開即可
            
            
              print
            
            (arr)
          

python第一次作業--Numpy_第1張圖片

?

          # 2.在數組主對角線上創建一個值為1,2,3,4的5x5矩陣
        
            arr2 = np.zeros((5, 5), int)  
            
              #
            
            
               第二個參數確定參數的數據類型
            
            
k = 1

            
              for
            
             i 
            
              in
            
            
               range(len(arr2)):
    
            
            
              for
            
             j 
            
              in
            
            
               range(len(arr2[i])):
        
            
            
              if
            
             i ==
            
               j:
            arr2[i][j] 
            
            =
            
               k
            k 
            
            += 1

            
              print
            
            (arr2)
          

python第一次作業--Numpy_第2張圖片

?

          # 3.數組歸一化操作
          
# 生成一個隨機的5*5矩陣,找出最大值和最小值,然后把最大值和最小值分別用1和0表示,其他值則介于在0和1中間。
            matrix = np.random.rand(5, 5
            
              )
max_index 
            
            =
            
               np.argmax(matrix)
min_index 
            
            =
            
               np.argmin(matrix)

            
            
              print
            
            (
            
              '
            
            
              max
            
            
              '
            
            
              , max_index)

            
            
              print
            
            (
            
              '
            
            
              min
            
            
              '
            
            
              , min_index)

            
            
              print
            
            
              (matrix)
matrix[max_index 
            
            // 5][max_index % 5] = 1
            
              
matrix[min_index 
            
            // 5][min_index % 5] =
            
               0

            
            
              print
            
            (matrix)
          

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