KarrLab/intro_to_wc_modeling

""" NumPy exercise answers

:Author: Jonathan Karr <jonrkarr@gmail.com>
:Date: 2017-07-11
:Copyright: 2017, Karr Lab
:License: MIT
"""

import numpy


def main():
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    # Concatenate two 3x1 arrays of zeros and ones, and get its shape
    arr = numpy.concatenate((numpy.zeros((3, 1)), numpy.ones((3, 1))), 1)
    assert arr.shape == (3, 2)

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    # Select the first column of a random 2x3 array
    arr = numpy.random.rand(2, 3)

    col = arr[:, 0]
    assert col.shape == (2, )

    col = arr[:, 0:1]
    assert col.shape == (2, 1)

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    # Transpose a random 2x3 array into a 3x2 array
    arr = numpy.random.rand(2, 3).transpose()
    assert arr.shape == (3, 2)

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    # Reshape a random 2x3 array into a 3x2 array
    arr = numpy.random.rand(2, 3).reshape(3, 2)
    assert arr.shape == (3, 2)

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    # Create a random 2x3 array and round it
    arr = numpy.random.rand(2, 3)
    numpy.round(arr)

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    # Create a random 100x1 array of Poisson-distributed values with lambda = 10 and calculate its min, max, mean, and standard deviation
    arr = numpy.random.poisson(10, (100, 1))
    numpy.min(arr)
    numpy.max(arr)
    numpy.mean(arr)
    numpy.std(arr)

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    # Calculate the element-wise multiplication of two random arrays of size 3x3
    arr1 = numpy.random.rand(3, 3)
    arr2 = numpy.random.rand(3, 3)
    arr3 = arr1 * arr2
    assert arr3.shape == (3, 3)

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    # Calculate the matrix multiplication of two random arrays of size 2x3 and 3x4
    arr1 = numpy.random.rand(2, 3)
    arr2 = numpy.random.rand(3, 4)
    arr3 = arr1.dot(arr2)
    assert arr3.shape == (2, 4)

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    # Check that inf is greater than 1e100
    assert numpy.inf > 1e100