第1次作业—NumPy练习

1.创建一个边界值为1而内部都是0的数组，图例如下：
[提示：]解此题可以先把所有值都设置为1，这是大正方形；其次，把边界除外小正方形全部设置为0。
本题用到numpy的切片原理。多维数组同样遵循x[start:stop:step]的原理。
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.]
[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

import numpy as np
a=np.ones((10,10),int) #创建一个10行10列，元素全部为1的数组，数据类型为int
a[1:9,1:9]=0 #将第二行到第九行，第二列到第九列全部改成0
print(a)

2.在数组主对角线上创建一个值为1,2,3,4的5x5矩阵，图例如下：

[1 0 0 0]
[0 2 0 0]
[0 0 3 0]
[0 0 0 4]

import numpy as np
a=np.zeros((4,4),int) #创建一个4行4列，元素全部为0的数组，数据类型为int
for x in range(5):
    for y in range(5):
        if(x==y):
            a[x-1][y-1]=x 
print(a)

3.数组归一化操作
生成一个随机的5*5矩阵，找出最大值和最小值，然后把最大值和最小值分别用1和0表示，其他值则介于在0和1中间。

import numpy as np
a=np.random.rand(5,5) #创建一个随机5*5数组
a[a==a.max()]=1  #将数组中的最大值用1来表示
a[a==a.min()]=0  #将数组中的最小值用0来表示
print(a)