定期的に復習する用に作成。

アレイ(ndarray)の作成

  1. 1,2,3,4,5,6を要素に持つ1行のアレイを作成せよ
  2. [1,2],[3,4],[5,6]を要素に持つ3行2列のアレイを作成せよ
  3. 上で作成した3行2列のアレイの行列サイズを表示せよ
  4. アレイの次元数のみ表示せよ
  5. アレイの型を表示せよ
  6. 全データが0である3行3列のアレイを作成せよ
  7. 上で作成した全て0のアレイと同じ形(行列)で、全て1のアレイを作成せよ
  8. さらに同じ形で空のアレイを作成せよ
  9. N=4の単位行列となるアレイを作成せよ
  10. 0,1,2,...10の連続したアレイを作成せよ
  11. 2,4,6,8,...100というような数列となるアレイを作成せよ
  12. 32bit整数型のアレイを作成せよ
  13. 倍精度浮動小数点型のアレイを作成せよ
  14. その他、numpyで扱えるデータ型は?
  15. 32bit整数型で作成したアレイを、倍精度浮動小数点型へキャストせよ
  16. ['1.2', '-2.4']という文字列リストからアレイを作成し、全体を単精度浮動小数点型へキャストせよ

スライシング

  1. 1,2,3,4,5,6を要素に持つ1行のアレイを作成せよ
  2. 作成したアレイの4番目の要素を取り出せ
  3. スライシングを用いて4〜5番目の要素を取り出せ
  4. スライシングを用いて4〜5番目の要素を、100に書き換えよ
  5. numpyのスライシングについて、pythonのlistとの違いは何か?

多次元アレイのインデックス参照

  1. [1,2],[3,4],[5,6]を要素に持つ3行2列のアレイを作成せよ
  2. インデックス[2][1]の要素(6)を取得する方法を2種類記述せよ
  3. [2]の行([5,6])を抜き出せ
  4. [2]の行を全て100に書き換えよ
  5. スライシングを用いて[0]と[1]の行を抜き出せ
  6. スライシングを用いて[1]の列を抜き出せ

ブールインデックス

  1. 1,2,3,4,5,6を要素に持つ1行のアレイを作成せよ
  2. ブールインデックスのリストを用いて、[0,2,4]のみ取り出せ
  3. 「奇数ならば」という条件でブールインデックスのリストを作成し、奇数列を取り出せ
  4. 「奇数でないならば」という条件でブールインデックスのリストを作成し、偶数列を取り出せ
  5. 奇数列を0に置換せよ

ファンシーインデックス

  1. 下を実行せよ
    • np.arange(20).reshape(5,4)
  2. ファンシーインデックスを用いて行[0,3,4]を取り出せ
  3. ファンシーインデックス[0,3,4],[1,2,3]を与えるとどのような結果となるか?
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