在这个程序中，我们必须打印给定范围内的 numpy 数组的元素。使用的不同 numpy 函数是 numpy.where() 和 numpy.logical_and()。算法步骤 1：定义一个 numpy 数组。步骤 2：使用 np.where() 和 np.logical_and() 查找给定范围内的数字。步骤 3：打印结果。示例代码import numpy as np arr = np.array([1,3,5,7,10,2,4,6,8,10,36]) print("原始数组：",arr) result = np.where(np.logical_and(arr>=4, arr<=10)) print("数组中介于 4 和 10 之间的元素：", arr[result])输出原始数组： [ 1 3 5 7 10 2 4 6 8 10 36] 数组中介于 4 和 10 之间的元素： [ 4 6 8 10 10]

在这个程序中，我们将找到两个 numpy 数组的集合差。我们将使用 numpy 库中的 setdiff1d() 函数。此函数采用两个参数：array1 和 array2，并返回 array1 中不在 array2 中的唯一值。算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：定义两个 numpy 数组。步骤 3：使用 setdiff1d() 函数查找这两个数组之间的集合差。步骤 4：打印输出。示例代码import numpy as np array_1 = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12]) print("数组 1：", array_1) array_2 = np.array([4, 8, 12]) print("数组 2：", array_2) set_diff = np.setdiff1d(array_1, array_2) print("两个数组之间的集合差：", set_diff)输出数组 1： [ 2 4 6 8 10 12] 数组 2： [ 4 8 12] 两个数组之间的集合差： [ 2 6 10] ... 阅读更多

在这个问题中，我们将找到两个 numpy 数组之间的交集。两个数组的交集是一个数组，其中包含两个原始数组中共同的元素算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：定义两个 numpy 数组。步骤 3：使用 numpy.intersect1d() 函数查找数组之间的交集。步骤 4：打印相交元素的数组。示例代码import numpy as np array_1 = np.array([1,2,3,4,5]) print("数组 1：", array_1) array_2 = np.array([2,4,6,8,10]) print("数组 2：", array_2) intersection = np.intersect1d(array_1, array_2) print("两个数组之间的交集是：", intersection)输出数组 1： [1 2 3 4 5] 数组 2： [2 4 6 8 10] 两个数组之间的交集是： [2 4]

在这个问题中，我们必须将向量/数组添加到 numpy 数组。我们将定义 numpy 数组以及向量并将它们相加以获得结果数组算法步骤 1：定义一个 numpy 数组。步骤 2：定义一个向量。步骤 3：创建一个与原始数组相同的数组。步骤 4：将向量添加到原始数组的每一行。步骤 5：打印结果数组。示例代码import numpy as np original_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) print("原始数组：", original_array) vector = np.array([1, 1, 0]) print("向量：", vector) result_array = original_array + vector print("结果数组：", result_array)输出原始数组： [[ 1 2 3]  [ 4 5 6]  [ 7 8 9]  [10 11 12]] 向量： [1 1 0] 结果数组： [[ 2 3 3]  [ 5 6 6]  [ 8 9 9]  [11 12 12]] ... 阅读更多

在这个问题中，我们将分别找到所有行和所有列的总和。我们将使用 sum() 函数获取总和。算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：创建一个 mxn 维度的 numpy 矩阵。步骤 3：获取所有行的总和。步骤 4：获取所有列的总和。示例代码import numpy as np a = np.matrix('10 20; 30 40') print("我们的矩阵：", a) sum_of_rows = np.sum(a, axis = 0) print("所有行的总和：", sum_of_rows) sum_of_cols = np.sum(a, axis = 1) print("所有列的总和：", sum_of_cols)输出我们的矩阵： [[10 20]  [30 40]] 所有行的总和： [[40 60]] 所有列的总和： [[30]  [70]] ... 阅读更多

要获得线性回归图，我们可以使用 sklearn 的 Linear Regression 类，此外，我们还可以绘制散点图。步骤使用 np.random.random((20, 1)) 获取 x 数据。在半开区间 [20, 1) 中返回随机浮点数。使用 np.random.normal() 方法获取 y 数据。从正态（高斯）分布中抽取随机样本。获取普通最小二乘线性回归，即模型。拟合线性模型。使用 linspace() 方法在指定区间内返回均匀间隔的数字。使用 predict() 方法使用线性模型进行预测。创建一个新图形，或激活一个现有图形，并使用给定的 figsize 元组 (4, 3)。在当前图形中添加一个轴，并将其设置为 ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 numpy 库中的 sum() 函数添加 numpy 矩阵的所有项。我们将首先创建一个随机的 numpy 矩阵，然后获取所有元素的总和。算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：使用 random() 函数创建一个随机的 m×n 矩阵。步骤 3：使用 sum() 函数获取矩阵中所有元素的总和。示例代码import numpy as np matrix = np.random.rand(3, 3) print("numpy 矩阵是：", matrix) print("矩阵的总和是：", np.sum(matrix))输出numpy 矩阵是： [[0.66411969 0.43672579 0.48448593]  [0.76110384 0.79519729 0.24998912]  [0.29472162 0.95238005 0.0774752 ]] 矩阵的总和是： 3.676122336855771 ... 阅读更多

我们将首先创建一个 numpy 矩阵，然后找出该矩阵的行数和列数算法步骤 1：创建一个随机数的 numpy 矩阵。步骤 2：使用 numpy.shape 函数查找矩阵的行和列。步骤 3：打印行数和列数。示例代码import numpy as np matrix = np.random.rand(2,3) print(matrix) print("给定矩阵中行和列的总数为：", matrix.shape)输出[[0.23226052 0.89690884 0.19813164]  [0.85170808 0.97725669 0.72454096]] 给定矩阵中行和列的总数为： (2, 3)

在这个程序中，我们将打印大小为 nxn 的单位矩阵，其中 n 将作为用户的输入。我们将使用 numpy 库中的 identity() 函数，该函数以维度和元素的数据类型作为参数算法步骤 1：导入 numpy。步骤 2：从用户那里获取维度作为输入。步骤 3：使用 numpy.identity() 函数打印单位矩阵。示例代码import numpy as np dimension = int(input("输入单位矩阵的维度：")) identity_matrix = np.identity(dimension, dtype="int") print(identity_matrix)输出输入单位矩阵的维度：5 [[1 0 0 0 0]  [0 1 0 0 0]  [0 0 1 0 0]  [0 0 0 1 0]  [0 0 0 0 1]]

我们需要根据用户提供的范围创建一个 NumPy 数组。我们将使用 NumPy 库中的 `arange()` 函数来获取输出。算法步骤1：导入 NumPy。步骤 2：从用户那里获取 `start_value`、`end_value` 和 `Step`。步骤 3：使用 NumPy 中的 `arange()` 函数打印数组。示例代码import numpy as np start_val = int(input("请输入起始值：")) end_val = int(input("请输入结束值：")) Step_val = int(input("请输入步长值：")) print(np.arange(start_val, end_val, Step_val))输出请输入起始值：5 请输入结束值：50 请输入步长值：5 [ 5 10 15 20 25 30 35 40 45]