Lấy các cột từ mảng NumPy

Biểu thức nào sau đây sẽ trả về ba cột đầu tiên của mảng numpy, arr?

Bài tập này là một phần của khóa học

Python cho người dùng MATLAB

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập

Bài tập này là một phần của khóa học

Python cho người dùng MATLAB

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

31 reviews

Bắt đầu khóa học miễn phí

Chương này giúp bạn bắt đầu chuyển từ MATLAB sang Python. Bạn sẽ tìm hiểu một số điểm giống và khác nhau giữa MATLAB và Python, cách sử dụng phương thức và package, và được giới thiệu về NumPy — một package phổ biến.

Exercise 1: Chào mừng bạn đến với Python!Exercise 2: Tính toán cơ bản Exercise 3: Dự báo một khoản đầu tư Exercise 4: Kiểu của biến Exercise 5: Phương thức và gói Exercise 6: Thao tác với chuỗi bằng methods Exercise 7: Sử dụng các gói Python Exercise 8: Mảng & vẽ biểu đồ Exercise 9: Bắt đầu với mảng NumPy Exercise 10: Vẽ lưu lượng xe đạp Exercise 11: Điều gì dự đoán tuổi thọ của động vật?

Trong chương này, bạn sẽ mở rộng kiến thức NumPy mới học. Bạn sẽ đào sâu vào mảng NumPy, tương tự ma trận trong Python, bằng cách thực hiện các phép toán và indexing. Bạn cũng sẽ bắt đầu khám phá một cấu trúc dữ liệu quan trọng khác của Python là list, và kết thúc chương bằng việc tạo các biểu đồ tùy chỉnh từ mảng của bạn bằng Matplotlib.

Exercise 1: Khám phá sâu mảng NumPy Exercise 2: Dự báo theo thời gian Exercise 3: Bơ organic đắt hơn bao nhiêu?Exercise 4: Đánh chỉ mục mảng NumPy Exercise 5: Lấy các cột từ mảng NumPy

Bài tập hiện tại

Exercise 6: Lưu lượng xe đạp trong cả tuần Exercise 7: Lọc mảng với đánh chỉ mục Boolean Exercise 8: List Exercise 9: Khám phá list Exercise 10: Tạo NumPy array từ list Exercise 11: Thao tác với lists và arrays Exercise 12: Tùy chỉnh biểu đồ Exercise 13: Màu sắc, kiểu đường và chú giải (legend)Exercise 14: Mã hóa dữ liệu bằng màu sắc & kích thước Exercise 15: Xác định loại động cơ trong các vụ va chạm với động vật hoang dã

Chương này giới thiệu một số cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ của Python: dictionary và pandas DataFrame. Bạn sẽ học cách tạo dictionary bằng cách thiết lập các cặp khóa–giá trị, và cách xem cũng như chỉnh sửa dictionary của mình. Sau đó, bạn sẽ được làm quen với một trong những package quan trọng nhất trong bộ công cụ của Pythonista: pandas. Cụ thể, bạn sẽ tập trung vào cấu trúc của pandas là DataFrame, tổ chức dữ liệu dạng bảng theo cách dễ truy cập. Cuối cùng, bạn sẽ học cách chuyển đổi các kiểu dữ liệu khác nhau thành DataFrame để làm việc với dữ liệu thuận tiện hơn.

Exercise 1: Dictionary Exercise 2: Những khóa nào?Exercise 3: Lấy dữ liệu ra Exercise 4: Sửa đổi dictionary Exercise 5: Giới thiệu về DataFrame Exercise 6: Khám phá một DataFrame của pandas Exercise 7: Vẽ biểu đồ từ một DataFrame Exercise 8: Truy cập pandas DataFrame Exercise 9: Truy cập các hàng và cột Exercise 10: Nhiều cách dùng của .iloc Exercise 11: Tạo DataFrame của pandas Exercise 12: Từ một tệp CSV Exercise 13: Từ một dictionary các danh sách Exercise 14: Từ một danh sách các dictionary

Bạn sẽ kết thúc khóa học bằng cách kiểm soát luồng thực thi trong Python. Bạn sẽ học cách lặp qua các cấu trúc dữ liệu khác nhau của Python bằng vòng lặp for. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về các nhánh điều kiện trong Python với if, else và elif, cùng các toán tử so sánh (lớn hơn, nhỏ hơn, v.v.) để quyết định dòng mã nào sẽ được thực thi. Cuối cùng, bạn sẽ quay lại mảng NumPy bằng cách dùng các toán tử so sánh của Python để lọc mảng.

Exercise 1: Lặp qua dữ liệu Exercise 2: Lặp qua các list Exercise 3: Chồng nhiều biểu đồ trên cùng một hình Exercise 4: So sánh và điều khiển luồng Exercise 5: Đếm các loại máy bay khác nhau Exercise 6: Tìm các hàng thỏa điều kiện trong DataFrame Exercise 7: Lọc dữ liệu Exercise 8: Chỉ mục Boolean để xem nhanh thống kê Exercise 9: Booleans thắng thế!Exercise 10: Lọc Boolean và vui với Matplotlib Exercise 11: Làm tốt lắm!