数据科学技术与应用【中国大学MOOC】：多维数据结构与运算

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数据科学技术与应用【中国大学MOOC】：多维数据结构与运算

数据科学技术与应用

多维数据结构与运算 第二次作业 答案

题目来源：中国大学MOOC-东华大学-宋晖等-数据科学技术与应用

1 ( 50分 ) “大润发”、“沃尔玛”、“联华”和“农工商”四个超市都卖苹果、香蕉、桔子、猕猴桃和芒果5种水果。使用NumPy的ndarray实现以下功能。

1)创建2个一维数组分别存储超市名称和水果名称；
2)创建1个4×5的二维数组存储不同超市的水果价格，其中价格由4到10范围内的随机数生成；
3)选择“大润发”的苹果和“联华”的香蕉，并将价格增加1元；
4)“农工商”水果大减价，所有水果价格减少2元；
5)统计四个超市苹果和芒果的销售均价；
6)找出桔子价格最贵的超市名称（不是序号）。

import numpy
#1.1
supermarket=numpy.array(['大润发','沃尔玛','联华','农工商'])
fruit=numpy.array(['苹果','香蕉','橘子','猕猴桃','芒果'])#1.2
price=numpy.random.randint(4,10,size=(4,5))
print(price)#1.3
price[supermarket=='大润发',fruit=="苹果"]+=1
price[supermarket=='联华',fruit=='香蕉']+=1
print(price)#1.4
price[supermarket=='农工商',:]-=2
print(price)#1.5
mask_1_5_1=(fruit=='苹果') 
print(numpy.mean(price[:,mask_1_5_1]))
mask_1_5_2=(fruit=="芒果")
print(numpy.mean(price[:,mask_1_5_2]))#1.6
print(numpy.max(price[:,(fruit=="橘子")]))
print(supermarket[numpy.argmax(price[:,(fruit=="橘子")])])
#如果有两个一样的价格就只会输出一个超市，需要进一步排序再输出

2 ( 50分 ) 基于随机游走实例，使用ndarray和随机数生成函数模拟一个物体在三维空间随机游走的过程。

1)创建3×10的二维数组，记录物体每一步在三个轴向上的移动距离。在每个轴向的移动距离服从标准正态分布（期望为0，方差为1）。行序0、1、2分别对应x、y和z轴；
2)计算每一步走完后物体在三维空间的位置；
3)计算每一步走完后物体距离原点的距离；
4)统计物体在z轴上到达的最远距离；（提示：使用abs()绝对值函数对z轴每一步运动后的位置求绝对值，然后求最大距离）
5)统计物体在三维空间距离原点的最近距离值。

import numpysteps=10#2.1
rndwlk=numpy.random.normal(0,1,size=(3,steps))
print(rndwlk)#2.2
position=rndwlk.cumsum(axis=1)
print(position)#2.3
dist=numpy.sqrt(position[0]**2+position[1]**2+position[2]**1)
numpy.set_printoptions(precision=2)
print(dist)#2.4-2.5
print(abs(position[2]).max(),dist.max())