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大家好，NumPy系列讲解已经更新了两期，今天将整理一些相关的题目来实际操作一下，因为在Pandas系列中有涉及到部分NumPy操作因此我也不确定最终会有多少题，暂且先来个20题热热身吧！
01数据查看
题目：导入并查看NumPy版本
难度：⭐
答案
import numpy as np
print(np.__version__)备注：你需要关注你的NumPy版本，部分方法会随着版本更新而变化
02数据创建
题目：创建十个全为0的一维数组
难度：⭐
期望结果
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])答案
np.zeros(10)03数据创建
题目：创建10个全为0的一维数据并修改数据类型为整数
难度：⭐
答案
np.zeros(10,dtype = 'int')04数据创建
题目：创建20个0-100固定步长的数
难度：⭐
期望答案
array([ 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80,
85, 90, 95])答案
np.arange(0,100,5)05数据创建
题目：从list创建数组
难度：⭐
输入
List = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]答案
result = np.array(List)06数据创建
题目：创建一个三行三列全是1的矩阵
难度：⭐
答案
#方法1
np.ones((3,3))
#方法2
np.array([[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1.]])07数据创建
题目：创建一个2行2列矩阵并且元素为布尔类型的True
难度：⭐⭐
期望结果
array([[ True, True],
[ True, True]])答案
np.full((2,2), True, dtype=bool)08数据创建
题目：创建等差数列
备注：从5开始，50结束，共10个数据
难度：⭐
答案
np.linspace(start=5,stop=50,num=10)09数据创建
题目：创建等差数列
备注1：从5开始，50结束，共10个数据，数据类型为int32
难度：⭐⭐答案
np.arange(start = 5, stop = 55, step = 5,dtype = 'int32')备注2:思考与上一题的不同
10数据创建
题目：创建3x3矩阵备注：矩阵元素均为0—10之间的随机数
难度：⭐
答案
np.random.randint(0,10,(3,3))11数据创建
题目：创建3x3矩阵备注：矩阵元素均为服从标准正态分布的随机数
难度：⭐
答案
np.random.randn(3, 3)12数据重塑
题目：将第五题的result修改为3x3矩阵
难度：⭐
答案
result = result.reshape(3,3)13数据修改
题目：对上一题生成的result取转置
难度：⭐
答案
result.T14数据查看
题目：查看result的数据类型
难度：⭐
答案
result.dtype
#dtype('int64')15数据查看
题目：查看result的内存占用
难度：⭐
备注：直接查看或手动计算
答案
#方法一：直接查看
result.nbytes
#方法2
手动计算
result.itemsize * 9
#7216数据创建
题目：将result的数据类型修改为float
难度：⭐
答案
result = result.astype(float)17数据提取
题目：提取result第三行第三列的元素
难度：⭐
答案
result[2,2]18数据修改
题目：将result第三行第三列的元素放大十倍
难度：⭐
答案
result[2,2] = result[2,2] * 1019数据提取
题目：提取result中的所有偶数
难度：⭐⭐
期望输出
array([ 2., 4., 6., 8., 90.])答案
result[result % 2 == 0]20数据修改
题目：将result中所有奇数修改为666
难度：⭐⭐
答案
result[result % 2 == 1] = 666以上就是NumPy进阶修炼系列的第一期习题，主要以基础操作为主，虽然简单但是你都会吗？使用方法当然是打开Notebook完整的敲一遍，当然也可以收藏当成速查手册使用，下期我们将更深入的讲解更多NumPy相关操作并附上习题，拜拜～