15.（8.0分）问题：创建数字从1到10的一维数 组。 期望输出： #>array([1, 2, 3, 4, 5,6, 7, 8, 9, 10]) 请完善以下代码： import numpy as np arr=_ print(arr)

可以使用numpy的`arange()`函数创建一个从1到10的一维数组，代码如下：

import numpy as np

arr = np.arange(1, 11)
print(arr)

执行结果：

[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]

其中`arange()`函数的用法是`np.arange(start, stop, step, dtype=None)`，表示从start开始以step为步长，不超过stop的范围内生成一个一维数组。如果不指定step，默认为1。在本题中，start为1，stop为11，step默认为1。

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ImportError: libscip.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory

ImportError: libscip.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory 是一个常见的Python导入错误。它表示在导入某个模块时，系统无法找到名为libscip.so.8.0的共享对象文件。这可能是由于以下几个原因导致的：
1. 缺少依赖库：libscip.so.8.0是一个外部库文件，可能是某个第三方库或者系统库的一部分。如果缺少该库文件，Python就无法找到并加载它，从而导致ImportError。解决方法是安装或者更新相关的依赖库。

2. 环境变量配置错误：如果库文件所在的路径没有正确地添加到系统的环境变量中，Python也无法找到它。可以通过设置LD_LIBRARY_PATH环境变量来指定库文件的搜索路径。

3. 文件权限问题：如果库文件的权限设置不正确，Python可能无法读取它。请确保库文件的权限设置为可读。

为了更好地帮助您解决问题，请提供更多关于您的环境和使用情况的信息，例如您正在使用的操作系统、Python版本、相关依赖库等。这样我可以给出更具体的建议。

ImportError: libcublas.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory

这个错误是由于无法找到`libcublas.so.8.0`共享对象文件导致的。通常情况下，这意味着你的CUDA库版本与你的TensorFlow版本不兼容。为了解决这个问题，你可以尝试以下几个方法：

1. 确保你已经正确安装了适用于你的CUDA版本的CUDA工具包和cuDNN库。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装适合你系统的CUDA版本。
2. 检查你的环境变量是否正确配置。确保`LD_LIBRARY_PATH`环境变量包含正确的CUDA和cuDNN库路径。
3. 如果你使用的是虚拟环境，请确保你在虚拟环境中正确安装了所需的CUDA和cuDNN库。
4. 如果你使用的是Docker容器，确保你在构建镜像时正确安装了所需的CUDA和cuDNN库。

如果上述方法都没有解决问题，你可以尝试升级或降级你的CUDA版本，以使其与你的TensorFlow版本兼容。