import numpy as np
# Erstellung von Arrays
array1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 1D-Array erstellen
array2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2D-Array erstellen
zeros_array = np.zeros((3, 4)) # Array mit Nullen erstellen
ones_array = np.ones((2, 2)) # Array mit Einsen erstellen
random_array = np.random.rand(3, 3) # Zufälliges Array erstellen
# Operationen mit Arrays
addition = array1d + 10 # Elementweise Addition
matrix_mult = np.dot(array2d, np.transpose(array2d)) # Matrixmultiplikation
elementwise_mult = array2d * array2d # Elementweise Multiplikation
# Aggregationsfunktionen
mean_value = np.mean(array1d) # Durchschnitt berechnen
max_value = np.max(array2d) # Maximum finden
sum_values = np.sum(array1d) # Summe berechnen
# Indexing und Slicing
element_at_index_2 = array1d[2] # Wert an Index 2 abrufen
slice_of_array = array1d[1:4] # Teilarray von Index 1 bis 3
# Reshape und Broadcasting
reshaped_array = array1d.reshape((5, 1)) # Array umformen
broadcasted_array = array1d + np.array([10, 20, 30, 40, 50]) # Broadcasting
# Lineare Algebra
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(matrix_mult) # Eigenwerte und Eigenvektoren berechnen
inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix_mult) # Inverse Matrix berechnen
# Universal Functions (ufunc)
squared_values = np.square(array1d) # Quadrat jedes Elements
exponential_values = np.exp(array1d) # Exponentialfunktion für jedes Element
# Boolean Indexing
bool_array = array1d > 3 # Boolesches Array basierend auf Bedingung
filtered_array = array1d[bool_array] # Gefiltertes Array basierend auf Bedingung
# Zufällige Werte generieren
random_integers = np.random.randint(1, 100, size=(3, 3)) # Zufällige ganze Zahlen
random_normal_dist = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=(3, 3)) # Zufällige normalverteilte Werte
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