神经网络与深度学习_练习 #01# numpy exercise

numpy的一些热身练习。

# 1.导入numpy库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], 
# (1)输出a 的类型（type）
# (2)输出a的各维度的大小（shape）
# (3)输出 a的第一个元素（值为4）
a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
print(a[0])

# 3.建立一个二维数组 b,初始化为 [[4, 5, 6],[1, 2, 3]] 
# (1)输出各维度的大小（shape）
# (2)输出 b(0,0)，b(0,1),b(1,1) 这三个元素（对应值分别为4,5,2）
print('=====第三题====')
b = np.array([[4, 5, 6], [1, 2, 3]])
print(type(b))
print(b.shape)
print(b[0, 0], b[0, 1], b[1, 1])

# 4. 
# (1)建立一个全0矩阵 a, 大小为 3x3; 类型为整型（提示: dtype = int）
# (2)建立一个全1矩阵b,大小为4x5; 
# (3)建立一个单位矩阵c ,大小为4x4; 
# (4)生成一个随机数矩阵d,大小为 3x2.
print('=====第四题====')
c1 = np.zeros((3, 3), dtype = int) 
print(c1)
c2 = np.ones((4, 5), dtype = int) 
print(c2)
c3 = np.eye(3, dtype = int)
print(c3)
c4 = np.random.rand(3, 2)
print(c4)

# 5. 建立一个数组 a,(值为[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]] ) ,
# (1)打印a; 
# (2)输出 下标为(2,3),(0,0) 这两个数组元素的值
print('=====第五题====')
d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
print(d)
print(d[2, 3], d[0, 0])

# 6.把上一题的 a数组的 0到1行 2到3列，放到b里面去，（此处不需要从新建立a,直接调用即可）
# (1),输出b;
# (2) 输出b 的（0,0）这个元素的值
print('=====第六题====')
e = d[0:2, 2:4]
print(e)
print(e[0, 0])

# 7. 把第5题中数组a的最后两行所有元素放到 c中，（提示： a[1:2, :]）
# (1)输出 c ; 
# (2) 输出 c 中第一行的最后一个元素（提示，使用 -1 表示最后一个元素）
print('=====第七题====')
f = d[1:3, :] # 直接d[1:3]也成
print(f)
print(f[0, -1])

# 8.建立数组a,初始化a为[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]，
# 输出 （0,0）（1,1）（2,0）这三个元素
# （提示： 使用 print(a[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]) ）
print('=====第八题====')
g = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
print(g[0, 0], g[1, 1], g[2, 0]) # => 1 4 5
print(g[[0, 1, 2], [0, 1, 0]]) # => [1 4 5]
# 这边有点东西 [0, 1, 2]表示第 0 1 2行 而[0, 1, 0]表示每行的第几个元素
# 最后返回一个列表

# 9.建立矩阵a ,初始化为[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]，
# 输出(0,0),(1,2),(2,0),(3,1) 
# (提示使用 b = np.array([0, 2, 0, 1]) print(a[np.arange(4), b]))
print('=====第九题====')
h = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# 先用上一题的办法
print(h[[0, 1, 2, 3], [0, 2, 0, 1]])
print(np.arange(4))
print(h[np.arange(4), [0, 2, 0, 1]])

# 10.对9 中输出的那四个元素，每个都加上10，
# 然后重新输出矩阵a.(提示： a[np.arange(4), b] += 10 )
print('=====第十题====')
print(h[np.arange(4), [0, 2, 0, 1]] + 10)

#11. 执行 x = np.array([1, 2])，然后输出 x 的数据类型
print('=====第11题====')
x = np.array([1, 2])
print(x.dtype)

# 12. 执行 x = np.array([1.0, 2.0]) ，然后输出 x 的数据类类型
print('=====第12题====')
x = np.array([1.0, 2.0])
print(x.dtype)

# 13.执行 x = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float64) ，
# y = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype=np.float64)，
# 然后输出 x+y ,和 np.add(x,y)
print('=====第13题====')
x = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype = np.float64)
y = np.array([[5, 6], [7, 8]], dtype = np.float64)
print(x + y)
print(np.add(x, y))

# 14. 利用 13题目中的x,y 输出 x-y 和 np.subtract(x,y)
print('=====第14题====')
print(x - y)
print(np.subtract(x, y))

# 15. 利用13题目中的x，y 输出 x*y ,
# 和 np.multiply(x, y) 还有 np.dot(x,y),比较差异。
# 然后自己换一个不是方阵的试试。
print('=====第15题====')
print(x)
print(y)
# print(x * y) # 对应位置相乘
# print(np.multiply(x, y)) # 对应位置相乘
print(np.dot(x, y)) # 真实的矩阵乘法?

# 16. 利用13题目中的x,y,输出 x / y .(提示 ： 使用函数 np.divide())
print('=====第16题====')
np.divide(x, y)
print(np.divide(x, y))

# 17. 利用13题目中的x,输出 x的 开方。(提示： 使用函数 np.sqrt() )
print('=====第17题====')
print(np.sqrt(x))

# 18.利用13题目中的x,y ,执行 print(x.dot(y)) 和 print(np.dot(x,y))
print('=====第18题====')
print(x.dot(y))
print(y.dot(x))

# 19.利用13题目中的 x,进行求和。提示：输出三种求和 
# (1)print(np.sum(x)): 
# (2)print(np.sum(x，axis =0 )); 
# (3)print(np.sum(x,axis = 1))
print('=====第19题====')
print(x)
print(np.sum(x))
print(np.sum(x, axis = 0)) # 累加每行
print(np.sum(x, axis = 1)) # 累加每列

# 20.利用13题目中的 x,进行求平均数,提示：输出三种平均数
# (1)print(np.mean(x)) 
# (2)print(np.mean(x,axis = 0))
# (3)print(np.mean(x,axis =1))
print('=====第20题====')
print(np.mean(x))
print(np.mean(x, axis = 0))
print(np.mean(x, axis = 1))

# 21.利用13题目中的x，对x 进行矩阵转置，然后输出转置后的结果
print('=====第21题====')
print(x.T)

# 22.利用13题目中的x,求e的指数
print('=====第22题====')
print(np.exp(x))

# 23.利用13题目中的 x,求值最大的下标,提示
# (1)print(np.argmax(x)) ,
# (2) print(np.argmax(x, axis =0))
# (3)print(np.argmax(x),axis =1)
print('=====第23题====')
print(np.argmax(x))
print(np.argmax(x, axis = 0)) # axis 不大太懂
print(np.argmin(x, axis = 0))

# 24,画图，y=x*x 其中 x = np.arange(0, 100, 0.1) 
print('=====第24题====')
x = np.arange(0, 100, 0.1)
y = x * x
print(x[0:10])
print(x[-1])
print(y[0:10])
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 25.画图。
# 画正弦函数和余弦函数， 
# x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
# (提示：这里用到 np.sin() np.cos() 函数和 matplotlib.pyplot 库)
print('=====第25题====')
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot(x, y)
plt.plot(x, z)
plt.show()