8、PYTHON题目：（1）使用numpy的array创建任意4行4列数组a，数据类型设置为浮点型。（2）计算每一行的平均值，输出结果b。（3）在不改变原始数组的情况下将数组的形状改成两行8列，命名为c。

很高兴为您解答这个Python问题！以下是答案：

（1）代码：

import numpy as np

a = np.array([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
[5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
[9.0, 10.0, 11.0, 12.0],
[13.0, 14.0, 15.0, 16.0]])

（2）代码：

b = np.mean(a, axis=1)
print(b)

输出结果：

[ 2.5 6.5 10.5 14.5]

（3）代码：

c = a.reshape(2,8)
print(c)

输出结果：

[[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.]
[ 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16.]]

希望对您有帮助！

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import numpy as np

# 创建一个4行2列的浮点型数组
my_array = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])
print(my_array)
print(

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import numpy as np

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three_d_array = np.array([[[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]],
                           [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]],
                           [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]], dtype=float)

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# 计算数组所有元素的总和
sum_of_elements = np.sum(three_d_array)

# 计算数组所有元素的平均值
mean_of_elements = np.mean(three_d_array)

此外，你还可以进行其他复杂的数学运算，比如矩阵乘法、点乘、广播等。这些操作都旨在提高数据处理的效率和质量，特别适用于数据科学和工程计算领域。

为了深入理解Numpy数组的创建和运算，建议你查阅《Python数据分析：Numpy库详解与应用》这本书。它详细介绍了Numpy库的使用方法，特别适合初学者和有一定基础的开发者学习和参考。通过阅读这本书，你将能够全面掌握Numpy的核心概念和高级技巧，进一步提升你在数据分析和科学计算方面的能力。

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