今
日
鸡
汤
高山仰止，景行景止。大家好，又到了NumPy进阶修炼专题，其实已经断更很久了，那么在本文正式发布题目之前，先说下改动的地方，在以前的Pandas120题和NumPy热身20题中，我都是将我的答案附在每一题的后面????
这种形式的题目对于读者来说，尤其是新手朋友们，很容易被我的思路带进去，实际上不论我的pandas还是numpy的习题，每一题都有多种解法，并且我的解法有时也并不是最佳方法，所以为了让大家多一点自己思考的时间，在numpy以及后面的其他系列习题中，我将换一种方式整理习题????
就像上图一样，我将同时发布两个Notebook版本习题，一份习题单独版，一份带有我的答案的单独版本，大家可以先试着在只有习题的版本中思考，写代码，并与我的答案对比，也欢迎给我提交不一样的答案！
好了，废话不多说，我们来看今天的20题，主要将涉及到用NumPy对矩阵的一些操作！
41数据创建
题目：生成6行6列的二维数组，值为1-100随机数难度：⭐答案
data = np.random.randint(1,100, [6,6])
42数据查找
题目：找到每列的最大值难度：⭐⭐答案
np.amax(data, axis=0)
43数据查找
题目：找到每行的最小值难度：⭐⭐答案
np.amin(data, axis=1)
44数据计算
题目：计算data每个元素的出现次数难度：⭐⭐答案
np.unique(data,return_counts=True)
45数据计算
题目：计算data每行元素大小排名难度：⭐⭐答案
data.argsort()
46数据处理
题目：将data按行重复一次难度：⭐⭐答案
np.repeat(data, 2, axis=0)
47数据处理
题目：去除data的重复行难度：⭐⭐答案
np.unique(data,axis = 0)
48数据抽样
题目：从data的第一行中不放回抽3个元素难度：⭐⭐答案
np.random.choice(data[0:1][0], 3, replace=False)
49数据计算
题目：计算data第二行中不含第三行的元素的元素难度：⭐⭐答案
a = data[1:2]
b = data[2:3]
index=np.isin(a,b)
array=a[~index]
array
50数据计算
题目：判断data是否有空行难度：⭐⭐答案
(~data.any(axis=1)).any()
51数据排序
题目：将data的每行升序排列难度：⭐⭐答案
data.sort(axis = 1)
52数据转换
题目：将data的数据格式转换为float难度：⭐⭐答案
data1 = data.astype(float)思考：为什么不能在data本身转换
53数据修改
题目：将data1小于5的元素修改为nan难度：⭐⭐答案
data1[data1 < 5] = np.nan
54数据处理
题目：删除data1含有空值的行难度：⭐⭐答案
data1 = data1[~np.isnan(data1).any(axis=1), :]
55数据计算
题目：计算data1第一行出现频率最高的值难度：⭐⭐⭐答案
vals, counts = np.unique(data1[0,:], return_counts=True)
print(vals[np.argmax(counts)])
56数据计算
题目：计算data1中与100最接近的元素难度：⭐⭐⭐答案
a = 100
data1.flat[np.abs(data1 - a).argmin()]
57数据计算
题目：计算data1每一行的元素减去每一行的平均值难度：⭐⭐答案
data1 - data1.mean(axis=1, keepdims=True)
58数据计算
题目：将data1归一化至区间[0,1]难度：⭐⭐答案
a = np.max(data1) - np.min(data1)
(data1 - np.min(data1)) / a
59数据计算
题目：将data1标准化难度：⭐⭐⭐答案
mu = np.mean(data1, axis=0)
sigma = np.std(data1, axis=0)
(data1 - mu) / sigma
60数据存储
题目：将data1存储至本地难度：⭐答案
np.savetxt('test.txt',data1)
以上就是本期20题的全部内容，欢迎思考与我不同的解法，其实NumPy中的操作没有Pandas中的多变，所以全部大概在80题左右，本周会更新完毕，我们下期见。
