23. 起点3，长度10和步长5，创建一个numpy数组。

可以使用numpy库中的arange函数来实现：

import numpy as np

start = 3
length = 10
step = 5

arr = np.arange(start, start + length * step, step)
print(arr)

输出结果为：

[ 3  8 13 18 23 28 33 38 43 48]

其中，arange函数的参数为[start, end, step)，左闭右开区间，因此需要将end设为start + length * step。

相关问题

如何同时保存字符串和数字在同一个numpy数组中

您可以使用numpy的结构数组（structured arrays）来保存字符串和数字。

创建一个结构数组有三个步骤：

1. 定义字段名称和数据类型；
2. 创建一个空结构数组，指定名称和数据类型；
3. 插入数据。

下面是一个例子：

import numpy as np
person_data_def = [('name', 'S6'), ('age', 'i4'), ('weight', 'f8')]
person_data = np.zeros((2,), dtype=person_data_def)
print(person_data)

这里定义一个结构数组，包括三个字段，名称分别为“name”，“age”和“weight”，数据类型为字符串（长度为6），整数（4字节）和浮点数（8字节）。

创建一个空的结构数组，使用`np.zeros()`，指定数组长度为2，数据类型为`person_data_def`。

打印结果如下：

[(b'', 0, 0.) (b'', 0, 0.)]

现在插入数据：

person_data[0] = ('Alice', 25, 55.3)
person_data[1] = ('Bob', 30, 65.2)
print(person_data)

输出结果如下：

[(b'Alice', 25, 55.3) (b'Bob', 30, 65.2)]

这样，我们就可以将字符串和数字同时保存在同一个numpy数组中了。

如何将一个numpy数组的非0项输出并且返回下标

可以使用 numpy 库中的 nonzero() 函数来实现该功能。该函数会返回一个元组，其中包含数组中非零元素的下标。

具体实现代码如下：

import numpy as np

arr = np.array([0, 1, 0, 2, 3, 0, 4, 0])
nonzero_indexes = np.nonzero(arr)[0]
nonzero_values = arr[nonzero_indexes]

print("非零元素的下标：", nonzero_indexes)
print("非零元素的值：", nonzero_values)

输出结果为：

非零元素的下标： [1 3 4 6]
非零元素的值： [1 2 3 4]

需要注意的是，非零元素的下标和值分别通过两个变量存储，并且下标是一个一维数组。如果数组是多维的，则会返回对应维度的下标数组。