np.arange(1, 7), shape=[2,3]
时间: 2023-10-04 22:03:25 浏览: 40
np.arange(1, 7)可以生成一个从1到6的数组,即array(\[1, 2, 3, 4, 5, 6\])。然而,根据给定的shape=\[2,3\],这个数组无法被重塑成一个2行3列的数组。因为数组的长度为6,无法被2和3整除。所以无法满足给定的shape条件。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [np.arange() 详细教程](https://blog.csdn.net/dudu3332/article/details/110219305)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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x=np.arange(data1.T.shape[0]) y=np.arange(data1.T.shape[1]) h_dem=np.ones(offsetx.shape[0],dtype=np.float64) func1 = interp2d(x,y,data1.T.T)
在给定的代码中,进行了以下操作:
1. 使用 `np.arange(data1.T.shape[0])` 创建了一个数组 `x`,其中的元素是从 0 到 `data1.T.shape[0]-1` 的整数序列。这个数组用于表示 x 坐标轴上的点。
2. 使用 `np.arange(data1.T.shape[1])` 创建了一个数组 `y`,其中的元素是从 0 到 `data1.T.shape[1]-1` 的整数序列。这个数组用于表示 y 坐标轴上的点。
3. 使用 `np.ones(offsetx.shape[0],dtype=np.float64)` 创建了一个形状为 `offsetx.shape[0]` 的全为 1 的数组 `h_dem`,数据类型为浮点数。
4. 使用 `interp2d(x, y, data1.T.T)` 创建了一个二维插值函数 `func1`。这个函数可用于在二维平面上进行插值操作,其中 `x` 和 `y` 是坐标轴上的点,`data1.T.T` 是待插值的数据。这里 `data1.T.T` 是将 `data1` 转置两次得到的数据,以适应插值函数的要求。
通过以上操作,我们创建了用于二维插值的函数 `func1`,并准备好了用于插值操作的 x 和 y 坐标轴上的点,并创建了一个全为 1 的数组 `h_dem`。接下来可以使用 `func1` 进行具体的插值计算。
1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___
1. Numpy中的ndarray的size属性返回的是数组中元素的个数。
2. 属性shape返回的是数组的维度,即每个维度上的元素个数。
3. Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行随机重排。
4. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(15)
index = np.where((array >= 5) & (array <= 10))
nums = array[index]
print(nums)
```
输出结果为:
```
[ 5 6 7 8 9 10]
```
5. 代码如下:
```python
import numpy as np
a = np.arange(10).reshape(2,-1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
array = np.hstack((a, b))
print(array)
```
输出结果为:
```
[[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1]
[5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]
```
6. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(9).reshape(3,3)
array[:, [0, 1]] = array[:, [1, 0]]
print(array)
```
输出结果为:
```
[[1 0 2]
[4 3 5]
[7 6 8]]
```
7. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
counts = len(np.unique(array))
print(counts)
```
输出结果为:
```
6
```