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import numpy as np

# Matriz de 10 zeros:
m = np.zeros(10).reshape(1, 10)
print(m)
print()

# Matriz de 10 ones:
m = np.ones(10).reshape(1, 10)
print(m)
print()

# Matriz de 10 cincos:
m = (np.ones(10) * 5).reshape(1, 10)
# ou
m = (np.zeros(10) + 5).reshape(1, 10)
# ou 
m = np.linspace(5, 5, 10).reshape(1, 10)
print(m)
print()

# Array de inteiros de 10 a 50
a = np.arange(10, 51)
print(a)
print()

# Array de números pares de 10 a 50
booleanValues = a % 2 == 0
a2 = a[booleanValues]
print(a2)
# ou 
a2 = np.arange(10, 51, 2)
print()

# Matriz de 3x3 com valores de 0 a 8
m = np.arange(0, 9).reshape(3, 3)
print(m)
print()

# Matriz identidade de 3x3
m = np.eye(3)
print(m)
print()

# Gerar números aleatorios entre 0 e 1
n = np.random.rand(1)
print(n)
print()

# Gerar array de 25 números aleatorios de uma distribuição normal
n = np.random.randn(25)
print(n)
print()

# Matriz 10x10 ?
m = (np.arange(0, 100) / 100).reshape(10, 10)
print(m)
print()

# Array igualmente espaçado com tamanho 20 de 0 e 1 ?
print(np.linspace(0, 1, 20))

print()
print(' ----------------------- ')
# Slice array 5x5 ignorando 2 primeiras linhas e 1 coluna
m = np.arange(1, 26).reshape(5, 5)
print(m)
print()

print(m[2:5, 1:5])
# ou
# print(m[2:, 1:])
print()

# Acessar o elemento de valor 20
print(m[3][4])
# ou
print(m[3, 4])
# ou
print(m[3, -1])
print()

# Retornar [2, 7, 12]
print(m[:3, 1:2])
# ou
# print(m[0:3, 1])
# ou
# print(m[:3, 1])
print()

# Retornar [21, 22, 23, 24, 24]
print(m[4, :])
# ou
# print(m[-1, :])
# ou
# print(m[4])
print()

print(m[3:, :5])

print()
print(' ----------------------- ')
# Obter a soma dos valores 
print(m.sum())
print(np.sum(m))
print()

# Obter o desvio padrão
print(np.std(m))
print()

# Soma de todas as colunas
print(np.sum(m, axis=0))
# ou
# m.sum(axis=0)
import numpy as np

# Matriz de 10 zeros:
m = np.zeros(10).reshape(1, 10)
print(m)
print()

# Matriz de 10 ones:
m = np.ones(10).reshape(1, 10)
print(m)
print()

# Matriz de 10 cincos:
m = (np.ones(10) * 5).reshape(1, 10)
# ou
m = (np.zeros(10) + 5).reshape(1, 10)
# ou 
m = np.linspace(5, 5, 10).reshape(1, 10)
print(m)
print()

# Array de inteiros de 10 a 50
a = np.arange(10, 51)
print(a)
print()

# Array de números pares de 10 a 50
booleanValues = a % 2 == 0
a2 = a[booleanValues]
print(a2)
# ou 
a2 = np.arange(10, 51, 2)
print()

# Matriz de 3x3 com valores de 0 a 8
m = np.arange(0, 9).reshape(3, 3)
print(m)
print()

# Matriz identidade de 3x3
m = np.eye(3)
print(m)
print()

# Gerar números aleatorios entre 0 e 1
n = np.random.rand(1)
print(n)
print()

# Gerar array de 25 números aleatorios de uma distribuição normal
n = np.random.randn(25)
print(n)
print()

# Matriz 10x10 ?
m = (np.arange(0, 100) / 100).reshape(10, 10)
print(m)
print()

# Array igualmente espaçado com tamanho 20 de 0 e 1 ?
print(np.linspace(0, 1, 20))

print()
print(' ----------------------- ')
# Slice array 5x5 ignorando 2 primeiras linhas e 1 coluna
m = np.arange(1, 26).reshape(5, 5)
print(m)
print()

print(m[2:5, 1:5])
# ou
# print(m[2:, 1:])
print()

# Acessar o elemento de valor 20
print(m[3][4])
# ou
print(m[3, 4])
# ou
print(m[3, -1])
print()

# Retornar [2, 7, 12]
print(m[:3, 1:2])
# ou
# print(m[0:3, 1])
# ou
# print(m[:3, 1])
print()

# Retornar [21, 22, 23, 24, 24]
print(m[4, :])
# ou
# print(m[-1, :])
# ou
# print(m[4])
print()

print(m[3:, :5])

print()
print(' ----------------------- ')
# Obter a soma dos valores 
print(m.sum())
print(np.sum(m))
print()

# Obter o desvio padrão
print(np.std(m))
print()

# Soma de todas as colunas
print(np.sum(m, axis=0))
# ou
# m.sum(axis=0)
# Matriz de 10 zeros: # Matriz de 10 ones: # Matriz de 10 cincos: # ou # ou # Array de inteiros de 10 a 50 # Array de números pares de 10 a 50 # ou # Matriz de 3x3 com valores de 0 a 8 # Matriz identidade de 3x3 # Gerar números aleatorios entre 0 e 1 # Gerar array de 25 números aleatorios de uma distribuição normal # Matriz 10x10 ? # Array igualmente espaçado com tamanho 20 de 0 e 1 ? # Slice array 5x5 ignorando 2 primeiras linhas e 1 coluna # ou # print(m[2:, 1:]) # Acessar o elemento de valor 20 # ou # ou # Retornar [2, 7, 12] # ou # print(m[0:3, 1]) # ou # print(m[:3, 1]) # Retornar [21, 22, 23, 24, 24] # ou # print(m[-1, :]) # ou # print(m[4]) # Obter a soma dos valores # Obter o desvio padrão # Soma de todas as colunas # ou # m.sum(axis=0)