写完Numpy100道基础练习题后的错误总结和语法总结
前言：由于是看视频学习的缘故，在写这100道题目道中有很多视频中没有出现的语法，然而很多语法直接拿来用都是比较简单的，少了很多的循环语句。至此写下这篇错误总结和语法总结，希望可以给小伙伴们一些帮助，因为博主都帮你们踩雷了！！
1、Create a null vector of size 10 (★☆☆)')
创建一个大小为10的空向量
对于这个问题有四种解法：所用到的语法如下
① np.empty 构造一个大小为 shape 的未初始化数组
②np.zeros 构造一个大小为 shape 的全0数组
③np.ones 构造一个大小为 shape 的全1数组
④np.full 构造一个大小为 shape 的用指定值填满的数组
print(np.empty(10))
print(np.ones(10))
print(np.zeros(10))
print(np.full((2,5),5.0))
需要我们注意的是在用np.full语法进行填充后，在用np.empty 构造一个大小为 shape 的未初始化数组，会发现构造的函数还是用full语句创建后的内容，所以需要我们在创建完后进行初始化
2、Create a 3x3 matrix with values ranging from 0 to 8 (★☆☆)')
用0-8这9个数构造一个3x3大小的矩阵
对于这个问题有2种解法：所用到的语法如下
①np.arange().reshape(3,3)
②np.arange().reshape((3，-1))
x3=np.arange(0,9).reshape(3,3)
print(x3)
sample3 = np.arange(9).reshape((3, -1))
print(sample3) 一开始看到第二个语法用时觉得很奇怪，对-1不是很了解，下面简单介绍一下reshape的性质：
reshape函数是对narray的数据结构进行维度变换，由于变换遵循对象元素个数不变，在进行变换时，假设一个数据对象narray的总元素个数为N，如果我们给出一个维度为（m，-1）时，我们就理解为将对象变换为一个二维矩阵，矩阵的第一维度大小为m，第二维度大小为N/m
所以说当为（3，-1）时也是满足的！
3、Find indices of non-zero elements from [1,2,0,0,4,0] (★☆☆)')
从数组[1,2,0,0,4,0]中找出非0元素的下标
对于这个问题有2种解法：所用到的语法如下
①利用循环嵌套语句
②直接利用自带语法
x3=np.array([1,2,0,0,4,0])
print(x3)
for i in range(len(x3)):
if x3[i]!=0:
print(i)
print(np.nonzero([1,2,0,0,4,0]))
在这里我犯了个大错，直接用惯性思维去使用循环嵌套语句去寻找非0元素。直接调用numpy中自带的语法就行了！！！希望小伙伴们不要犯和我一样的低级错误！！！
4、Create a 3x3 identity matrix (★☆☆)')
创建3x3的对角矩阵
对于这个问题有3种解法：所用到的语法如下
①np.identity
②np.eye
③np.diag
##“对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵
# identity 只能创建方阵，eye要灵活一些，可以创建NxM的矩阵，也可以控制对角线的位置
print(np.identity(3))
print('-----------------------------------')
print(np.eye(3,3,0)) #默认第一个和第二个参数相等，第三个参数为对角线位置
np.diag([1,1,1])
考研过去这么长时间，我都忘了什么是对角矩阵，研究生白考了！！在这里也给大家科普一下：
对角矩阵(diagonal matrix)是一个主对角线之外的元素皆为0的矩阵，常写为diag（a1，a2,...,an) 。对角矩阵可以认为是矩阵中最简单的一种，值得一提的是：对角线上的元素可以为 0 或其他值，对角线上元素相等的对角矩阵称为数量矩阵；对角线上元素全为1的对角矩阵称为单位矩阵。对角矩阵的运算包括和、差运算、数乘运算、同阶对角阵的乘积运算，且结果仍为对角阵。
identity 只能创建方阵，eye要灵活一些，可以创建NxM的矩阵，也可以控制对角线的位置
所以博主的建议是我们要多使用eye函数可以灵活创建矩阵！！
5、Create a 3x3x3 array with random values (★☆☆)')
用随机数创建一个3x3x3的矩阵
x4=np.random.random((3,3,3))
x4
我们需要注意的是，可以直接使用random函数去调用不同类型
X=np.random.randint((3,3,3))
X
我一开始用双random创建的浮点数，看着不是很整洁，于是我想用random.randint去创建整型的数组，发现创建的是一维数组。这个时候我们想要去创建整型数组，可以用ceil,floor函数去向上，向下取整！！