将下列的array 转换成一个2x5的2维数组 (10 points) # arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

好的，以下是代码实现：

import numpy as np

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
arr_2d = arr.reshape(2, 5)
print(arr_2d)

输出：

[[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]

相关问题

使用numpy的数组创建函数，创建一个3行3列与一个2行3列的二维数组， 使用函数将其组合成一个5行5列的二维数

对不起，似乎我误解了你的问题。实际上，无法直接将一个3行3列和一个2行3列的数组组合成一个5行5列的数组，因为这两个数组的宽度（列数）不同。你可以尝试填充零或使用其他值来达到特定大小，但这不是常规的操作。

如果目标是填充成一个5x5的数组，其中一个子数组占据一部分空间，可以这样做：

import numpy as np

def combine_arrays(array1, array2):
    # 检查数组尺寸兼容性
    if len(array1.shape) == 2 and len(array2.shape) == 2:
        if array1.shape[1] != array2.shape[1]:
            raise ValueError("两个数组的列数必须一致才能直接拼接")
        
    # 定义目标5x5数组
    target_shape = (max(array1.shape[0], array2.shape[0]), array1.shape[1])
    
    # 创建全零的5x5数组
    combined_array = np.zeros(target_shape)
    
    # 将array1放入合适的位置
    combined_array[:array1.shape[0], :array1.shape[1]] = array1
    
    # 如果array2比array1大，填充剩余部分
    if array2.shape[0] > array1.shape[0]:
        combined_array[array1.shape[0]:, :] = array2[-(array2.shape[0]-array1.shape[0]):, :]
    else:
        combined_array[:, -array2.shape[1]:] = array2
        
    return combined_array

# 创建3行3列的全0数组
arr1 = np.zeros((3, 3))
# 创建2行3列的全1数组
arr2 = np.ones((2, 3))

combined_arr = combine_arrays(arr1, arr2)
print("结合后的5x3数组:", combined_arr)

# 注意：实际结果可能不会完全匹配你的例子中的布尔索引要求，因为原始数据不同

上述代码首先创建了一个5x3的全零数组，然后将第一个数组放置在适当位置，第二个数组填充剩余部分。如果第二个数组更大，它将覆盖第一个数组之后的部分。