From 930b92a65456b7b9dd2aa476760bca2be293c415 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: MYP Date: Sat, 28 Nov 2020 20:42:26 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E8=AF=BE=E7=A8=8B=E5=86=85=E5=AE=B9=E6=9B=B4?= =?UTF-8?q?=E6=96=B0?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- IntroductionToNumpy/Task10 大作业.md | 164 ++++++++++++++++++ .../{task10 大作业 => }/dataset/iris.data | 0 .../{task10 大作业 => }/dataset/iris.names | 0 3 files changed, 164 insertions(+) create mode 100644 IntroductionToNumpy/Task10 大作业.md rename IntroductionToNumpy/{task10 大作业 => }/dataset/iris.data (100%) rename IntroductionToNumpy/{task10 大作业 => }/dataset/iris.names (100%) diff --git a/IntroductionToNumpy/Task10 大作业.md b/IntroductionToNumpy/Task10 大作业.md new file mode 100644 index 0000000..a40fe1e --- /dev/null +++ b/IntroductionToNumpy/Task10 大作业.md @@ -0,0 +1,164 @@ +# 大作业 + +本次练习使用 鸢尾属植物数据集`.\iris.data`，在这个数据集中，包括了三类不同的鸢尾属植物：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。每类收集了50个样本，因此这个数据集一共包含了150个样本。 + +- sepallength：萼片长度 +- sepalwidth：萼片宽度 +- petallength：花瓣长度 +- petalwidth：花瓣宽度 + +以上四个特征的单位都是厘米（cm）。 + +```python + sepallength sepalwidth petallength petalwidth species +0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa +1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa +2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa +3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa +4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa +.. ... ... ... ... ... +145 6.7 3.0 5.2 2.3 Iris-virginica +146 6.3 2.5 5.0 1.9 Iris-virginica +147 6.5 3.0 5.2 2.0 Iris-virginica +148 6.2 3.4 5.4 2.3 Iris-virginica +149 5.9 3.0 5.1 1.8 Iris-virginica + +[150 rows x 5 columns] +``` + + + +**1. 导入鸢尾属植物数据集，保持文本不变。** + +【知识点：输入和输出】 +- 如何导入存在数字和文本的数据集？ + + + + + +**2. 求出鸢尾属植物萼片长度的平均值、中位数和标准差（第1列，sepallength）** + +【知识点：统计相关】 +- 如何计算numpy数组的均值，中位数，标准差？ + + + +**3. 创建一种标准化形式的鸢尾属植物萼片长度，其值正好介于0和1之间，这样最小值为0，最大值为1（第1列，sepallength）。** + +【知识点：统计相关】 +- 如何标准化数组？ + + +**4. 找到鸢尾属植物萼片长度的第5和第95百分位数（第1列，sepallength）。** + +【知识点：统计相关】 +- 如何找到numpy数组的百分位数？ + + + + +**5. 把iris_data数据集中的20个随机位置修改为np.nan值。** + +【知识点：随机抽样】 +- 如何在数组中的随机位置修改值？ + + + +**6. 在iris_data的sepallength中查找缺失值的个数和位置（第1列）。** + +【知识点：逻辑函数、搜索】 +- 如何在numpy数组中找到缺失值的位置？ + + +**7. 筛选具有 sepallength（第1列）< 5.0 并且 petallength（第3列）> 1.5 的 iris_data行。** + +【知识点：搜索】 +- 如何根据两个或多个条件筛选numpy数组？ + + + +**8. 选择没有任何 nan 值的 iris_data行。** + +【知识点：逻辑函数、搜索】 +- 如何从numpy数组中删除包含缺失值的行？ + + + + +**9. 计算 iris_data 中sepalLength（第1列）和petalLength（第3列）之间的相关系数。** + +【知识点：统计相关】 +- 如何计算numpy数组两列之间的相关系数？ + + + + + +**10. 找出iris_data是否有任何缺失值。** + +【知识点：逻辑函数】 +- 如何查找给定数组是否具有空值？ + + + + +**11. 在numpy数组中将所有出现的nan替换为0。** + +【知识点：逻辑函数】 +- 如何在numpy数组中用0替换所有缺失值？ + + + +**12. 找出鸢尾属植物物种中的唯一值和唯一值出现的数量。** + +【知识点：数组操作】 +- 如何在numpy数组中查找唯一值的计数？ + + + + +**13. 将 iris_data 的花瓣长度（第3列）以形成分类变量的形式显示。定义：Less than 3 --> 'small'；3-5 --> 'medium'；'>=5 --> 'large'。** + +【知识点：统计相关】 +- 如何将数字转换为分类（文本）数组？ + + + + + +**14. 在 iris_data 中创建一个新列，其中 volume 是 `(pi x petallength x sepallength ^ 2）/ 3`。** + +【知识点：数组操作】 +- 如何从numpy数组的现有列创建新列？ + + + + + +**15. 随机抽鸢尾属植物的种类，使得Iris-setosa的数量是Iris-versicolor和Iris-virginica数量的两倍。** + +【知识点：随机抽样】 +- 如何在numpy中进行概率抽样？ + + + + +**16. 根据 sepallength 列对数据集进行排序。** + +【知识点：排序】 +- 如何按列对2D数组进行排序？ + + +**17. 在鸢尾属植物数据集中找到最常见的花瓣长度值（第3列）。** + +【知识点：数组操作】 +- 如何在numpy数组中找出出现次数最多的值？ + + + + +**18. 在鸢尾花数据集的 petalwidth（第4列）中查找第一次出现的值大于1.0的位置。** + +【知识点：搜索】 +- 如何找到第一次出现大于给定值的位置？ \ No newline at end of file diff --git a/IntroductionToNumpy/task10 大作业/dataset/iris.data b/IntroductionToNumpy/dataset/iris.data similarity index 100% rename from IntroductionToNumpy/task10 大作业/dataset/iris.data rename to IntroductionToNumpy/dataset/iris.data diff --git a/IntroductionToNumpy/task10 大作业/dataset/iris.names b/IntroductionToNumpy/dataset/iris.names similarity index 100% rename from IntroductionToNumpy/task10 大作业/dataset/iris.names rename to IntroductionToNumpy/dataset/iris.names