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实验目的

1. 使用Numpy库创建数组对象。
2. 对创建的数组对象进行访问、运算、操作、转置。
3. 能够熟练运用Numpy的通用函数好数组进行数据处理
4. 能够熟练运用线性代数模块和随机数模块

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实验内容

1、创建一个值域范围从10到49的向量。
2、创建一个 3x3 并且值从0到8的矩阵。
3、创建一个 3x3 的单位矩阵。
4、创建一个数组，数组的shape为(5,0)，元素都是0。
5、创建一个表示国际象棋棋盘的8*8数组，其中，棋盘白格用0填充，棋盘黑格用1填充。
6.、创建一个二维数组，其中边界值为1，其余值为0
7、平面上有100个点，求任意两点间的欧式距离，并将其保存；提示： n=100

For i in range(n):
X[i] = i
(xi,yi) (xj,yj)
Dist[i][j]**2= (xi-xj)**2 + (yi-yj)**2

8、创建一个长度为10的向量，并将向量中最大值替换为1
9、分别创建一个5x3的矩阵和一个3x2的矩阵，然后使5x3的矩阵乘以3x2的矩阵，并输出结果。

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实验步骤

1、创建一个值域范围从10到49的向量。

思路： 调用numpy库中arange(开始索引,终止索引) 方法进行创建。
代码： data1 = np.arange(10,50)
截图：

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2、创建一个 3x3 并且值从0到8的矩阵。

思路： arange(开始索引,终止索引) ，开始索引为0 可以省略不写。结合reshape()方法定义维数。
代码： data2 = np.arange(9).reshape(3,3)
截图：

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3、创建一个 3x3 的单位矩阵。

思路： 单位矩阵元素值全为1，调用numpy库中ones(行数，列数)方法。
代码： data3 = np.ones((3,3))
截图：

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4、创建一个数组，数组的shape为(5,0)，元素都是0。

思路： 矩阵元素值全为0，调用numpy库中zeros(行数，列数)方法。
代码： data4 = np.zeros((5,0))
截图：

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5、创建一个表示国际象棋棋盘的8*8数组，其中，棋盘白格用0填充，棋盘黑格用1填充。

思路： 此矩阵每隔一行元素值相同，只需对两行的相邻位置进行赋值，用步长对其他元素赋值。
代码：

data5 = np.arange(64).reshape(8,8)
data5[::2,::2] = data5[1::2,1::2] = 0
data5[::2,1::2] = data5[1::2,::2] = 1

截图：

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6、创建一个二维数组，其中边界值为1，其余值为0。

思路： 创建一个二维数组，其中边界值为1，其余值为0。
代码：

arr = np.ones((10,10))
arr[1:-1,1:-1] = 0
arr.astype(np.int32)

截图：

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7、平面上有100个点，求任意两点间的欧式距离，并将其保存。

思路： 随机生成二维数组，用欧拉公式计算两点间距离。
代码：

x=y=np.linspace(0,100,100)
dis=np.zeros([100,100])
for i in range(100):
    for j in range(100):
        dis[j,i]=((x[j]-x[i])**2+(y[j]-y[i])**2)**0.5
dis 

截图：

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8、创建一个长度为10的向量，并将向量中最大值替换为1。

思路： 在数组中用arr.argmax()找出最大值的索引，进行改值。
代码：

arr = np.array([5,10,9,6,3,5,4,8,6,2])
arr.max()
arr[arr.argmax()] = 1
arr

截图：

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9、分别创建一个5x3的矩阵和一个3x2的矩阵，然后使5x3的矩阵乘以3x2的矩阵，并输出结果。

思路： 生成矩阵后用 np.dot()方法进行运算。
代码：

arr1 = np.arange(15).reshape(5,3)
arr2 = np.arange(6).reshape(3,2)
arr = np.dot(arr1,arr2)
arr

截图：

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实验小结

       通过本次实验，我了解了数组的创建以及相关方法的使用，对数组的索引和切片有了一定的掌握。在实验过程中遇到了很多硬件或者是软件上的问题，请教老师，询问同学，上网查资料，都是解决这些问题的途径。最终将遇到的问题一一解决最终完成实验。
注意事项：
1、有疑问前，知识学习前，先用搜索。
2、熟读写基础知识，学得会不如学得牢。
3、选择交流平台，如QQ群，网站论坛等。
4、尽我能力帮助他人，在帮助他人的同时你会深刻巩固知识。