NumPy 数组排序、过滤与随机数生成详解
NumPy 数组排序
排序数组
排序数组意味着将元素按特定顺序排列。顺序可以是数字大小、字母顺序、升序或降序等。
NumPy 的 ndarray 对象提供了一个名为 sort() 的函数，用于对数组进行排序。
示例：
import numpy as np
arr = np.array([3, 2, 0, 1])
print(np.sort(arr))
输出：
[0 1 2 3]
注意：
sort() 方法会返回数组的副本，原始数组不会被修改。
可以对字符串数组、布尔数组等其他数据类型进行排序。
排序二维数组
对于二维数组，sort() 方法会对每一行进行排序。
示例：
import numpy as np
arr = np.array([[3, 2, 4], [5, 0, 1]])
print(np.sort(arr))
输出：
[[0 1 2]
[3 4 5]]
练习
使用 NumPy 正确的方法对以下数组进行排序：
arr = np.array([3, 2, 0, 1])
x = np.sort(
# 请在此处填写代码
)
print(x)
解答：
x = np.sort(arr)
NumPy 数组过滤
过滤数组
过滤数组是指从现有数组中选取部分元素，并创建新的数组。
在 NumPy 中，可以使用布尔索引列表来过滤数组。布尔索引列表是一个与数组索引相对应的布尔值列表。
如果索引处的值为 True，则该元素会被包含在过滤后的数组中；如果为 False，则会被排除。
示例：
import numpy as np
arr = np.array([41, 42, 43, 44])
x = [True, False, True, False]
newarr = arr[x]
print(newarr)
输出：
[41 43]
解释：
新数组 newarr 只包含 arr 中索引为 0 和 2 的元素，因为 x 对应索引处的值为 True。
创建过滤数组
通常情况下，我们需要根据条件来创建过滤数组。
示例：
仅返回大于 42 的元素：
import numpy as np
arr = np.array([41, 42, 43, 44])
filter_arr = arr > 42
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)
输出：
[False True True True]
[43 44]
仅返回偶数元素：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
filter_arr = arr % 2 == 0
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)
输出：
[False True False True False True False]
[2 4 6]
直接从数组创建过滤
NumPy 提供了一种更简洁的方式来创建过滤数组，即直接在条件中使用数组：
示例：
仅返回大于 42 的元素：
import numpy as np
arr = np.array([41, 42, 43, 44])
newarr = arr[arr > 42]
print(newarr)
输出：
[43 44]
仅返回偶数元素：
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
newarr = arr[arr % 2 == 0]
print(newarr)
输出：
[2 4 6]
练习
使用 NumPy 的直接过滤方法，从以下数组中过滤出所有平方为偶数的元素：
import numpy as np
arr = np.
NumPy 中的随机数
什么是随机数？
随机数是指无法通过确定性方法预测其值的数据。通常情况下，随机数是指在一定范围内均匀分布的数字。
在计算机中，由于程序的确定性，不可能生成真正的随机数。因此，通常使用伪随机数来代替随机数。伪随机数是通过算法生成的，但看起来像随机数。
NumPy 中的随机数生成
NumPy 提供了 random 模块用于生成随机数。该模块提供了多种方法，可以生成不同类型和分布的随机数。
生成随机整数
randint(low, high, size)：生成指定范围内的随机整数。
low：下限，默认为 0。
high：上限，不包括上限本身。
size：输出数组的形状。
示例：
import numpy as np
# 生成 10 个介于 0 和 100 之间的随机整数
x = np.random.randint(0, 101, size=10)
print(x)
生成随机浮点数
rand(size)：生成介于 0 和 1 之间的随机浮点数。
size：输出数组的形状。
示例：
import numpy as np
# 生成 5 个随机浮点数
x = np.random.rand(5)
print(x)
从数组中生成随机数
choice(a, size, replace)：从数组 a 中随机选择元素。
a：源数组。
size：输出数组的形状。
replace：是否允许重复选择元素，默认为 False。
示例：
import numpy as np
# 从数组 [1, 2, 3, 4, 5] 中随机选择 3 个元素
x = np.random.choice([1, 2, 3, 4, 5], size=3)
print(x)
生成指定分布的随机数
NumPy 还提供了其他方法来生成特定分布的随机数，例如正态分布、均匀分布、指数分布等。
randn(size)：生成服从标准正态分布的随机数。
randm(size)：生成服从均匀分布的随机整数。
beta(a, b, size)：生成服从 Beta 分布的随机数。
gamma(shape, scale, size)：生成服从 Gamma 分布的随机数。
poisson(lam, size)：生成服从泊松分布的随机整数。
例如，生成 10 个服从标准正态分布的随机数：
import numpy as np
x = np.random.randn(10)
print(x)
练习
- 使用
randint方法生成一个包含 20 个介于 100 到 200 之间的随机整数的数组。 - 使用
rand方法生成一个包含 15 个介于 0 和 1 之间的随机浮点数的数组。 - 从数组
[1, 3, 5, 7, 9]中随机选择 10 个元素，并允许重复。 - 生成 5 个服从标准正态分布的随机数。
解决方案
import numpy as np
# 1. 使用 randint 方法生成随机整数数组
random_ints = np.random.randint(100, 201, size=20)
print(random_ints)
# 2. 使用 rand 方法生成随机浮点数数组
random_floats = np.random.rand(15)
print(random_floats)
# 3. 从数组中随机选择元素
random_elements = np.random.choice([1, 3, 5, 7, 9], size=10, replace=True)
print(random_elements)
# 4. 生成服从标准正态分布的随机数
normal_randoms = np.random.randn(5)
print(normal_randoms)
最后
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