解说: np. angle([1,1j,1+1j], deg=True)

这段代码使用了 NumPy 库中的 angle 函数，并给定了一个参数 [1,1j,1+1j]。这个函数用于计算给定复数数组中每个元素的辐角（也称为幅角或相位角），并返回一个包含每个辐角的数组。

在这个例子中，输入的复数数组包含三个元素：1、1j 和 1+1j。这些元素的辐角分别为 45 度、90 度和 45 度。由于函数中给定了 deg=True 参数，因此返回的结果是一个包含每个辐角的度数的数组，即 [45, 90, 45]。

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解说：np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

这是一个 NumPy 数组，它包含两个行和三个列，每个元素都是一个整数。具体来说，它是一个形状为 (2, 3) 的二维数组，其中第一行的元素为 [1, 2, 3]，第二行的元素为 [4, 5, 6]。可以使用以下代码创建这个数组：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

解说：np.zeros(3) # 全0一维数组 array([ 0., 0., 0.]) >>> np.ones(3) # 全1一维数组 array([ 1., 1., 1.])

这是关于 numpy 库中的 zeros() 和 ones() 函数的另一个示例，它们可以用来创建指定形状的全零或全一的数组。

在第一个示例中，使用 np.zeros(3) 创建了一个包含三个元素的全零一维数组，输出为：

array([ 0., 0., 0.])

在第二个示例中，使用 np.ones(3) 创建了一个包含三个元素的全一一维数组，输出为：

array([ 1., 1., 1.])

需要注意的是，当只传入一个参数时，zeros() 和 ones() 函数将返回一个一维数组，而不是一个二维数组。因此，这里的输出结果都是一维数组。