输出结果相同的是 A. np.arange(5) B. np.arrange(5) C. np.array([0,1,2,3,4]) D. np.ndarray([0,1,2,3,4])

答案是C。np.array([0,1,2,3,4])和np.ndarray([0,1,2,3,4])都可以用来生成一个包含5个元素的数组，但np.arange(5)和np.arrange(5)是错误的写法。

相关问题

a=np.arange(12).reshape(3,4)

This code creates a NumPy array named "a" with values from 0 to 11, arranged in a 3 by 4 matrix.

The "arange" function is used to create a sequence of values from 0 to 11, and the "reshape" function is used to arrange those values into a 3 by 4 matrix.

The resulting array "a" looks like this:

array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

1. 使用array()函数，分别用列表、元组以及列表元组混合作为参数完成创建； 2. 使用shape属性查看上一步生成的数组各维大小，并试着改变一个二维数组不同维的大小； 3. 创建数组时，使用array()的dtype参数设定元素数据类型，并使用astype()改变元素数据类型； 4. 在Jupyter Notebook中使用%timeit验证NumPy的数值对象运算速度比Python的内置类型运算速度慢； 5. 分别使用arrange()、linspace()、logspace()生成数组，练习参数以课件中P13~P16中图片为例； 6. 分别使用empty()、zeros()、ones()、full()生成数组，练习参数以课件中P17~P19中图片为例； 7. 利用fromfunciton()生成一个二维数组，其中数据为九九乘法表。

好的，我会尽力回答您的问题。以下是针对您的每个问题的回答：

1. 使用array()函数，分别用列表、元组以及列表元组混合作为参数完成创建：

import numpy as np

# 使用列表创建一维数组
arr_list = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr_list)

# 使用元组创建二维数组
arr_tuple = np.array(((1, 2, 3), (4, 5, 6)))
print(arr_tuple)

# 使用列表元组混合创建三维数组
arr_mix = np.array([[(1, 2), (3, 4)], [(5, 6), (7, 8)]])
print(arr_mix)

2. 使用shape属性查看上一步生成的数组各维大小，并试着改变一个二维数组不同维的大小：

print(arr_list.shape)  # 输出 (5,)
print(arr_tuple.shape)  # 输出 (2, 3)
print(arr_mix.shape)  # 输出 (2, 2, 2)

# 将二维数组arr_tuple的第一维改为4
arr_tuple.shape = (4, 3)
print(arr_tuple)

3. 创建数组时，使用array()的dtype参数设定元素数据类型，并使用astype()改变元素数据类型：

# 使用dtype参数设定元素数据类型为复数
arr_complex = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=complex)
print(arr_complex)

# 使用astype()改变元素数据类型为整数
arr_int = arr_complex.astype(int)
print(arr_int)

4. 在Jupyter Notebook中使用%timeit验证NumPy的数值对象运算速度比Python的内置类型运算速度慢：

# 比较NumPy数组和Python列表的加法运算速度
import timeit

arr = np.ones(1000)
lst = [1] * 1000

%timeit arr + arr
%timeit [i+j for i,j in zip(lst,lst)]

5. 分别使用arrange()、linspace()、logspace()生成数组，练习参数以课件中P13~P16中图片为例：

# 使用arange()生成数组
arr_arange = np.arange(1, 10, 2)
print(arr_arange)

# 使用linspace()生成数组
arr_linspace = np.linspace(1, 10, 6)
print(arr_linspace)

# 使用logspace()生成数组
arr_logspace = np.logspace(0, 3, 4, base=10)
print(arr_logspace)

6. 分别使用empty()、zeros()、ones()、full()生成数组，练习参数以课件中P17~P19中图片为例：

# 使用empty()生成数组
arr_empty = np.empty((3, 4))
print(arr_empty)

# 使用zeros()生成数组
arr_zeros = np.zeros((3, 4))
print(arr_zeros)

# 使用ones()生成数组
arr_ones = np.ones((3, 4))
print(arr_ones)

# 使用full()生成数组
arr_full = np.full((3, 4), 5)
print(arr_full)

7. 利用fromfunciton()生成一个二维数组，其中数据为九九乘法表：

# 使用fromfunction()生成九九乘法表数组
def multiply(i, j):
    return (i+1) * (j+1)

arr_multiply = np.fromfunction(multiply, (9, 9))
print(arr_multiply)