Numpy练习题-锻炼手写机器学习模型的能力
- 2020 年 12 月 15 日
- AI
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：//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：//github.com/Kyubyong/numpy_exercises
下载地址：//github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/2.numpy/numpy_exercises
