24. 从二维数组a = np.array([[3,3,3],[4,4,4],[5,5,5]])中的每行减去一维数组b= np.array([1,2,3])中相应的值

可以使用NumPy的broadcasting机制，对二维数组的每一行都减去一维数组中相应的值。具体实现代码如下：

import numpy as np

a = np.array([[3, 3, 3], [4, 4, 4], [5, 5, 5]])
b = np.array([1, 2, 3])

result = a - b.reshape(-1, 1)

print(result)

输出结果为：

[[2 2 2]
 [2 2 2]
 [2 2 2]]

其中，`reshape(-1, 1)`将一维数组`b`转换为二维数组，并且将每个元素放在一个单独的行中，这样就可以对`a`的每一行都减去相应的值了。

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]`。

high1 = np.array([np.inf] * 225).astype(np.float32) high2 = np.array([np.inf] * 225).astype(np.float32) high3 = np.array([np.inf] * 225).astype(np.float32) high = np.concatenate((high1, high2, high3), axis=1)

这段代码是在使用NumPy库创建一个高维数组(high)。首先，定义了三个长度为225的一维数组(high1, high2, high3)。这些数组中的每个元素都是正无穷大(np.inf)的浮点数类型(np.float32)。然后，使用NumPy的concatenate函数将这三个一维数组沿着第二个维度(axis=1)连接成一个二维数组(high)。所以，high的形状是(225, 675)。