定期的に復習する用に作成。
アレイ(ndarray)の作成
- 1,2,3,4,5,6を要素に持つ1行のアレイを作成せよ
- [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
- 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
- アレイの次元数のみ表示せよ
- アレイの型を表示せよ
- 全データが0である3行3列のアレイを作成せよ
- 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
- さらに同じ形で空のアレイを作成せよ
- N=4の単位行列となるアレイを作成せよ
- 0,1,2,...10の連続したアレイを作成せよ
- 2,4,6,8,...100というような数列となるアレイを作成せよ
- 32bit整数型のアレイを作成せよ
- 倍精度浮動小数点型のアレイを作成せよ
- その他、numpyで扱えるデータ型は?
- 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
- ['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
- 1,2,3,4,5,6を要素に持つ1行のアレイを作成せよ
- 作成したアレイの4番目の要素を取り出せ
- スライシングを用いて4〜5番目の要素を取り出せ
- 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
- 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
- [1,2],[3,4],[5,6]を要素に持つ3行2列のアレイを作成せよ
- 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
- [2]の行([5,6])を抜き出せ
- [2]の行を全て100に書き換えよ
- スライシングを用いて[0]と[1]の行を抜き出せ
- 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
- 1,2,3,4,5,6を要素に持つ1行のアレイを作成せよ
- 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
- 「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
- 「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
- 奇数列を0に置換せよ
ファンシーインデックス
- 下を実行せよ
- np.arange(20).reshape(5,4)
- ファンシーインデックスを用いて行[0,3,4]を取り出せ
- 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?