Numpy练习题-锻炼手写机器学习模型的能力

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Numpy是一个用python实现的科学计算的扩展程序库,包括:

1、一个强大的N维数组对象Array;

2、比较成熟的(广播)函数库;

3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;

4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。NumPy(Numeric Python)提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。

本文整理了一个Numpy的练习题,总结了Numpy的常用操作,可以测试下自己对Numpy的掌握程度,有答案哦。

下载地址:https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/2.numpy/numpy_exercises

试题目录

  • Array creation routines(数组创建)
  • Array manipulation routines(数组操作)
  • String operations(字符串操作)
  • Numpy-specific help functions(Numpy特定帮助函数)
  • Input and output(输入和输出)
  • Linear algebra(线性代数)
  • Discrete Fourier Transform(离散傅里叶变换)
  • Logic functions(逻辑函数)
  • Mathematical functions(数学函数)
  • Random sampling (numpy.random)(随机抽样)
  • Set routines(集合操作)
  • Sorting, searching, and counting(排序、搜索和计数)
  • Statistics(统计)

试题内容

试题分为13个练习,每个练习分为两个ipynb文件,文件名带_Solutions 的是带答案的文件,建议初学者先练习下不带答案的文件,做不出来再看看答案。

其他资源

本站还发过不少关于Numpy的资源,欢迎收藏学习:

  • 1.Numpy小抄表
  • 2.Numpy100题
  • 3.AI基础-Numpy简易入门

参考

  • 作者:Kyubyong
  • 来源:https://github.com/Kyubyong/numpy_exercises

下载地址:https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/2.numpy/numpy_exercises

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