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

解释把axis改为1时的情况import numpy as np # 创建一个包含 2 个二维数组的三维数组 arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) # 计算沿着第三个维度的均值 mean_value = np.mean(arr, axis=2) print(mean_value)

对于给定的代码，当将 `axis` 参数设为 1 时，`np.mean(arr, axis=1)` 将计算沿着第二个维度（即列）的均值。这将导致每个二维数组中每列的均值被计算出来。

下面是修改后的代码示例：

import numpy as np

# 创建一个包含 2 个二维数组的三维数组
arr = np.array([[[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6]],

                [[7, 8, 9],
                 [10, 11, 12]]])

# 计算沿着第二个维度的均值
mean_value = np.mean(arr, axis=1)

print(mean_value)

输出结果为：

[[2.5 3.5 4.5]
 [8.5 9.5 10.5]]

在这个例子中，我们创建了一个包含两个二维数组的三维数组 `arr`。每个二维数组都有两行三列。然后，我们调用 `numpy.mean()` 函数，传入数组 `arr` 和 `axis=1` 作为参数。函数返回沿着第二个维度的均值，即对于每个二维数组，计算每列元素的均值。

所以，`mean_value` 的值为 `[[2.5 3.5 4.5] [8.5 9.5 10.5]]`，它表示了 `arr` 在每个二维数组中沿着第二个维度的均值。也就是说，第一个二维数组的均值为 `[2.5 3.5 4.5]`，第二个二维数组的均值为 `[8.5 9.5 10.5]`。

在python中，arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]]) arr2=np.array([1,2,7 arr=arr.reshape(3,2) arr.shape 输出结果为

### 回答1：
在给出的代码中，第二个数组 arr2 的末尾缺少一个右括号，为了让代码能够运行，需要在 arr2 的末尾添加一个右括号。修正后的代码如下：

import numpy as np

arr1 = np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2 = np.array([1,2,7])
arr = arr1.reshape(3,2)
print(arr.shape)

运行上述代码后，输出结果为：

(3, 2)

这表示 `arr` 现在是一个 3 行 2 列的数组，即有 3 个子数组，每个子数组中有 2 个元素。这是由于原先的 `arr1` 是一个 2 行 3 列的数组，通过 `reshape` 函数转换为了一个 3 行 2 列的数组。

### 回答2：
arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2=np.array([1,2,7])
arr=arr.reshape(3,2)
arr.shape

输出结果为(3, 2)。

首先，我们创建了一个二维数组arr1，其中包含两个列表[0,1,2]和[2,3,3]。然后，我们创建了一个一维数组arr2，包含元素1、2和7。

接下来，我们使用reshape函数将arr数组重新排列为一个3行2列的数组。reshape函数可以改变数组的形状，但是要确保新形状的元素数量与原数组相同。

最后，我们使用arr.shape来获取数组的形状。shape属性返回一个元组，表示数组的维度。在这个例子中，输出结果为(3, 2)，表示数组有3行2列。

### 回答3：
输出结果为(3, 2)。