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#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
# In[1]:
import numpy as np
# In[2]:
my_list = [1, 2, 3]
# In[3]:
np.array(my_list)
# In[5]:
type(np.array(my_list))
# In[6]:
a = [1, 2, 3, 4]
b = [2, 3, 4, 5]
# In[8]:
np.array(a) * np.array(b)
# In[9]:
my_matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# In[10]:
type(my_matrix)
# In[11]:
np.array(my_matrix)
# In[12]:
type(np.array(my_matrix))
# In[13]:
np.arange(0, 10)
# In[16]:
np.arange(0, 11, 2)
# In[20]:
np.arange(10)
# In[21]:
np.zeros(2)
# In[37]:
np.zeros((4, 4), dtype = bool)
# In[43]:
np.zeros((4, 4), dtype = str)
# In[39]:
np.ones((2, 2), dtype = int)
# In[41]:
np.ones(3)
# In[44]:
np.ones((4, 4), dtype = bool)
# In[46]:
np.full((3, 5), 7)
# In[47]:
np.full((3, 5), '7')
# In[54]:
np.linspace(0, 10, 3)
# In[55]:
np.linspace(0, 10)
# In[56]:
len(np.linspace(0, 10))
# In[57]:
np.linspace(0, 10, dtype = int)
# In[58]:
set(np.linspace(0, 10, dtype = int))
# In[60]:
np.linspace(0, 10, dtype = int).reshape(10, 5)
# In[61]:
np.eye(4)
# In[62]:
np.random.rand(5) # uniform distribution
# In[64]:
np.random.rand(3, 2)
# In[1]:
import matplotlib.pyplot as plt
# In[4]:
plt.hist(np.random.rand(5000)) # uniform distribution
plt.show()
# In[90]:
plt.hist(np.random.rand(50000), bins = 75)
plt.show()
# In[80]:
np.random.randn(5) # normal distribution
# In[88]:
np.random.randn(5, 5)
# In[94]:
plt.hist(np.random.randn(50000)) # normal distribution
plt.show()
# In[99]:
np.random.randn(50000).mean()
# In[5]:
np.random.randn(50000).std()
# In[5]:
np.random.randint(1, 100)
# In[7]:
np.random.randint(100, size = 10)
# In[8]:
np.random.randint(1, 100, 10)
# In[15]:
np.random.randint(1, 100, (2, 2))
# In[7]:
np.random.randint(1, [3, 50, 100])
# In[9]:
np.random.randint(1, [3, 50, 100], (10, 3))
# In[22]:
np.random.randint([3, 50, 100], [5, 60, 120])
# In[10]:
np.random.randint([3, 50, 100], [5, 60, 120], (5, 3))
# In[23]:
arr = np.arange(25)
ranarr = np.random.randint(0, 50, 10)
# In[24]:
arr
# In[25]:
ranarr
# In[26]:
arr.reshape(5, 5)
# In[28]:
np.reshape(ranarr, (2, 5))
# In[31]:
ranarr.max()
# In[32]:
ranarr.argmax()
# In[33]:
np.max(ranarr)
# In[34]:
ranarr.min()
# In[35]:
ranarr.argmin()
# In[37]:
arr.ndim
# In[38]:
arr.shape
# In[41]:
arr.reshape(5, 5).shape
# In[39]:
arr.size
# In[40]:
arr.dtype
# In[11]:
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
# In[13]:
np.concatenate([x, y])
# In[45]:
z = np.array([7, 8, 9])
# In[48]:
np.concatenate([x, y, z])
# In[50]:
a1 = np.concatenate([x, y]).reshape(2, 3)
# In[51]:
a1
# In[54]:
np.concatenate([a1, a1])
# In[55]:
np.concatenate([a1, a1], axis = 1)
# In[56]:
x = np.array([1, 2, 3, 99, 99, 3, 2, 1])
# In[63]:
np.split(x, [3, 5, 7])
# In[70]:
a, b, c, d = np.split(x, [3, 5, 7])
# In[71]:
a
# In[72]:
b
# In[73]:
c
# In[74]:
d
# In[75]:
np.split(x, 4)
# In[16]:
y = np.arange(20).reshape(5, 4)
# In[17]:
y
# In[18]:
np.split(y, 5)
# In[19]:
np.split(y, 4, axis = 1)
# In[20]:
np.vsplit(y, [2,4])
# In[21]:
np.vsplit(y, 5)
# In[22]:
np.split(y, [2, 4])
# In[25]:
np.split(y, [2, 4], axis = 1)
# In[118]:
y
# In[123]:
np.hsplit(y, [3])
# In[125]:
np.hsplit(y, 2)
# In[127]:
left, right = np.hsplit(y, 2)
# In[128]:
left
# In[129]:
right
# In[132]:
upper, lower = np.vsplit(y, [4])
# In[133]:
upper
# In[134]:
lower
# In[140]:
v = np.array([2, 1, 4, 3, 5])
v
# In[141]:
np.sort(v) # we need to assign a new variable
# In[142]:
v
# In[143]:
v.sort() # changes
# In[144]:
v
# In[148]:
v2 = np.random.randint(5, 100, (3, 3))
# In[149]:
v2
# In[150]:
np.sort(v2, axis = 0)
# In[151]:
np.sort(v2, axis = 1)
# In[156]:
np.sort(v2)
# In[157]:
arr = np.arange(0, 11)
# In[158]:
arr
# In[159]:
arr[2:4]
# In[160]:
arr[8]
# In[161]:
arr[-1]
# In[163]:
arr[::2]
# In[164]:
arr[0:5] = 100
# In[165]:
arr
# In[166]:
arr = np.arange(11)
# In[167]:
arr
# In[172]:
slice_of_arr = arr[0:6]
# In[173]:
slice_of_arr
# In[176]:
slice_of_arr[:] = 88
# In[177]:
arr
# In[178]:
slice_of_arr
# In[179]:
arr = np.arange(11)
# In[180]:
arr_2 = arr.copy()
# In[181]:
arr_2
# In[182]:
slice_of_arr = arr[0:6]
# In[183]:
slice_of_arr[:] = 77
# In[184]:
arr
# In[185]:
arr_2
# In[27]:
arr_2d = np.array([[5, 10, 15], [20, 25, 30], [35, 40, 45]])
arr_2d
# In[187]:
arr_2d[1]
# In[30]:
arr_2d[1, 0]
# In[192]:
arr_2d[1, 0:1]
# In[193]:
arr_2d[:, 2]
# In[194]:
arr_2d[:, 2:]
# In[195]:
arr_2d[:, 2] = 3
# In[196]:
arr_2d
# In[200]:
v = np.arange(0, 30, 3)
# In[201]:
v
# In[202]:
v[1]
# In[206]:
idx_list = [1, 3, 5] # fancy indexing
# In[207]:
v[idx_list] # fancy indexing
# In[208]:
v[[1, 3, 5]] # fancy indexing
# In[210]:
arr_2d = np.zeros((10, 10), dtype = int)
# In[211]:
arr_2d
# In[212]:
arr_2d.shape
# In[213]:
arr_length = arr_2d.shape[1]
# In[215]:
arr_length
# In[216]:
arr_2d[0]
# In[217]:
arr_2d[3]
# In[218]:
for i in range(arr_length):
arr_2d[i] = i
# In[219]:
arr_2d
# In[220]:
arr_2d[[2, 4, 6, 8]]
# In[221]:
arr_2d[[6, 4, 2, 7]]
# In[3]:
jj = np.arange(1, 17).reshape(4, 4)
# In[4]:
jj
# In[9]:
jj[[1, 3], [2, 3]] # fancy indexing [axis-0], [axis-1]
# In[226]:
jj[[1, 2], [0, 3]]
# In[227]:
jj
# In[228]:
jj[1, [1, 3]]
# In[230]:
jj [[0, 3], 1]
# In[232]:
jj[0:, [1, 3]]
# In[233]:
arr = np.arange(1, 11)
# In[234]:
arr
# In[235]:
arr > 4
# In[236]:
arr[arr > 4]
# In[242]:
arr[(arr != 3) & (arr != 4)]
# In[250]:
arr[arr % 2 == 0]