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)

时间: 2023-09-13 15:03:10 浏览: 28
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: ```python import numpy as np arr = np.arange(1, 11) print(arr) ``` 执行结果: ```python [ 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: 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。

importerror: libcusolver.so.8.0: cannot open shared object file: no such file or directory

这是一个导入错误,错误信息为:libcusolver.so.8.0: 无法打开共享对象文件:没有这样的文件或目录。 这个错误通常是由于缺少CUDA库文件或CUDA环境变量设置不正确导致的。需要检查CUDA环境变量是否正确设置,并确保CUDA库文件存在。

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