先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

正文

挑战 4：按要求抽取数组中的元素

要求：原数组为一维数组，内容为从 0 到 9，抽取出所有奇数。

输入数组

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

答案

arr[arr % 2 == 1]

#> array([1, 3, 5, 7, 9])

挑战 5：按要求修改数组中的元素（原地修改）

要求：原数组为一维数组，内容为从 0 到 9，将所有奇数原地修改为 -1。

输入数组

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

答案

arr[arr % 2 == 1] = -1

#> array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])

挑战 6：按要求修改数组中的元素（返回新数组）

要求：原数组为一维数组，内容为从 0 到 9，返回一个该数组的拷贝，其中奇数修改为 -1。

输入数组

arr = np.arange(10)

答案

out = np.where(arr % 2 == 1, -1, arr)

#> array([ 0, -1, 2, -1, 4, -1, 6, -1, 8, -1])

挑战 7：修改数组的形状

要求：将给定的一维数组 reshape 为二维数组，其中新数组的行数为2。

输入数组

arr = np.arange(10)

答案

arr.reshape(2, -1) # -1 表示自动计算该维度的大小

#> array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]])

挑战 8：合并数组（列方向）

要求：将给定数组在列方向上合并。

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输入数组

a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

答案 1:

np.concatenate([a, b], axis=0)

答案 2:

np.vstack([a, b])

答案 3:

np.r_[a, b]

#> array([[0, 1, 2, 3, 4],

#> [5, 6, 7, 8, 9],

#> [1, 1, 1, 1, 1],

#> [1, 1, 1, 1, 1]])

挑战 9：合并数组（水平方向）

要求：将给定数组在水平方向上合并。

输入数组

a = np.arange(10).reshape(2,-1)

b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)

答案 1:

np.concatenate([a, b], axis=1)

答案 2:

np.hstack([a, b])

答案 3:

np.c_[a, b]

#> array([[0, 1, 2, 3, 4, 1, 1, 1, 1, 1],

#> [5, 6, 7, 8, 9, 1, 1, 1, 1, 1]])

挑战 10：创建数组（进阶）

要求：不用硬编码，使用内置方法，从给定数组 a 生成数组 b。

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输入数组

a = np.array([1,2,3])

b = np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])

答案

np.r_[np.repeat(a, 3), np.tile(a, 3)]

挑战 11：返回公共元素

要求：给定两个数组，要求返回这两个数组元素的交集。

输入数组

a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])

b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])

答案：

np.intersect1d(a,b)

#> array([2, 4])

挑战 12：删除元素

要求：给定两个数组 a、b，从数组 a 中删除 b 中出现的元素。

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输入数组

a = np.array([1,2,3,4,5])

b = np.array([5,6,7,8,9])

答案

np.setdiff1d(a,b)

#> array([1, 2, 3, 4])

挑战 13：找出相同元素

要求：给定两个数组 a、b，返回两数组中相同元素的下标。

输入数

a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])

b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])

答案：

np.where(a == b)

#> (array([1, 3, 5, 7]),)

挑战 14：按要求取出元素

要求：从数组中取出大于等于 5 且小于等于 10 的元素。

输入数组

a = np.arange(15)

答案 1:

index = np.where((a >= 5) & (a <= 10))

a[index]

答案 2:

index = np.where(np.logical_and(a>=5, a<=10))

a[index]

答案 3:

a[(a >= 5) & (a <= 10)]

#> (array([6, 9, 10]),)

挑战 15：实现 max 的 numpy 版

要求：给定长度相同的数组 a、b，返回一个新数组，数组上的每一个元素为max(a_i, b_i)。

若 pair_max 为满足要求的函数，则对于 a 和 b，期望输出如下：

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输入数组

a = np.array([5, 7, 9, 8, 6, 4, 5])

b = np.array([6, 3, 4, 8, 9, 7, 1])

pair_max(a, b)

#> 期望输出：array([ 6., 7., 9., 8., 9., 7., 5.])

答案:

def maxx(x, y):

“”“Get the maximum of two items”“”

if x >= y:

return x

else:

return y

pair_max = np.vectorize(maxx, otypes=[float])

a = np.array([5, 7, 9, 8, 6, 4, 5])

b = np.array([6, 3, 4, 8, 9, 7, 1])

pair_max(a, b)

挑战 16：交换二维数组的列

要求：交换数组的第一第二列。

输入数组

arr = np.arange(9).reshape(3,3)

答案:

arr[:, [1,0,2]]

#> array([[1, 0, 2],

#> [4, 3, 5],

#> [7, 6, 8]])

挑战 17：交换二维数组的行

要求：交换二维数组的第一第二行。

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输入数组

arr = np.arange(9).reshape(3,3)

答案

arr[[1,0,2], :]

#> array([[3, 4, 5],

#> [0, 1, 2],

#> [6, 7, 8]])

挑战 18：将一个数组按行反序

要求：数组 arr 为二维数组，将其行反序。

输入数组

arr = np.arange(9).reshape(3,3)

答案:

arr[::-1]

挑战 19：将一个数组按列反序

要求：数组 arr 为二维数组，将其列反序。

输入数组

arr = np.arange(9).reshape(3,3)

答案:

arr[:, ::-1]

挑战 20：创建随机数组

要求：创建一个 5*3 的数组，数组元素为 5 到 10 的随机浮点数。

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答案 1:

rand_arr = np.random.randint(low=5, high=10, size=(5,3)) + np.random.random((5,3))

print(rand_arr)

答案 2:

rand_arr = np.random.uniform(5,10, size=(5,3))

print(rand_arr)

#> [[ 8.50061025 9.10531502 6.85867783]

#> [ 9.76262069 9.87717411 7.13466701]

#> [ 7.48966403 8.33409158 6.16808631]

#> [ 7.75010551 9.94535696 5.27373226]

#> [ 8.0850361 5.56165518 7.31244004]]

挑战 21：按要求打印数组（一）

要求：数组元素输出时保留 3 位小数。

输入数组

rand_arr = np.random.random([5,3])

答案：

设置保留 3 位小数

np.set_printoptions(precision=3)

rand_arr[:4]

#> array([[ 0.443, 0.109, 0.97 ],

#> [ 0.388, 0.447, 0.191],

#> [ 0.891, 0.474, 0.212],

#> [ 0.609, 0.518, 0.403]])

挑战 22：按要求打印数组（二）

要求：数组为小数，使用小数点的形式来打印，而不是科学记数法（如1e-4）。

输入数组

np.random.seed(100)

rand_arr = np.random.random([3,3])/1e3

rand_arr

#> array([[ 5.434049e-04, 2.783694e-04, 4.245176e-04],

#> [ 8.447761e-04, 4.718856e-06, 1.215691e-04],

#> [ 6.707491e-04, 8.258528e-04, 1.367066e-04]])

答案:

np.set_printoptions(suppress=True, precision=6) # precision 是可选项

rand_arr

#> array([[ 0.000543, 0.000278, 0.000425],

#> [ 0.000845, 0.000005, 0.000122],

#> [ 0.000671, 0.000826, 0.000137]])

挑战 23：按要求打印数组（三）

要求：打印时省略中间元素，限制显示数组元素的个数为 6。

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输入数组

a = np.arange(15)

#> 原输出 ：[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

#> 目标输出：[ 0 1 2 …, 12 13 14] array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])

答案:

np.set_printoptions(threshold=6)

a

#> array([ 0, 1, 2, …, 12, 13, 14])

挑战 24：加载特殊矩阵

要求：著名的 iris 数据集是包含兰花属性和种类的数据集，其中每行属性有数字和文字，用 numpy 来加载他们。

答案

url = ‘https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data’

iris = np.genfromtxt(url, delimiter=‘,’, dtype=‘object’)

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024c （备注python）

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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[外链图片转存中…(img-ILfLPJdC-1713171401651)]

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