引入Numpy库，使用其中的方法实现以下操作。 （1）创建一个长度为15的随机一维数组arr1。 （2）将arr1的最大值替换为1。 （3）将arr1的维度改为（3,5）。 （4）打印每一列的最大值和最小值。 （5）将每一行的元素都减去该行的的平均值。

首先，我们需要导入NumPy库，然后按照您的需求进行操作。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# （1）创建一个长度为15的随机一维数组arr1
arr1 = np.random.randint(0, 30, 15)

# （2）将arr1的最大值替换为1
max_value = np.max(arr1)
arr1[arr1 == max_value] = 1

# （3）将arr1的维度改为（3,5）。由于原数组长度为15，无法直接平铺为3x5，因此我们将数组重复并填充0
arr1_reshaped = np.tile(arr1.reshape(-1, 1), (1, 5))[:3]

# 如果您需要随机填充，可以这样操作（替换为实际填充值）：
# arr1_reshaped = np.zeros((3, 5))
# np.put(arr1_reshaped, np.random.choice(range(3*5), 15, replace=False), arr1)

# （4）打印每一列的最大值和最小值
column_max_values = np.amax(arr1_reshaped, axis=0)
column_min_values = np.amin(arr1_reshaped, axis=0)
print(f"每一列的最大值：\n{column_max_values}")
print(f"每一列的最小值：\n{column_min_values}")

# （5）将每一行的元素都减去该行的平均值
row_mean = np.mean(arr1_reshaped, axis=1, keepdims=True)
normalized_data = arr1_reshaped - row_mean
print("\n每行减去平均值后的数据:\n", normalized_data)

这里我们假设你想将原数组按行复制填充到新的3x5矩阵中。如果原始数组长度不足3x5，可能会有额外的0填充。在上述代码中，我们使用 `np.tile()` 和 `reshape()` 来实现这一过程。如果不需要填充0，可以直接创建空数组再使用 `put()` 函数填充。同时，要注意 `np.amax()` 和 `np.amin()` 替代了之前的 `np.apply_along_axis()`，因为对于二维数组，它们已经默认按列求最大值和最小值。