17.将数组a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])和 b = np.arange(0, 1.0, 0.1)存入到文件np_result.npy文件后，再读取里面的内容。

首先，你需要安装NumPy库，如果你还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install numpy

然后，你可以按照以下步骤将数组a和b保存到名为`np_result.npy`的文件中：

import numpy as np

# 创建数组a和b
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.arange(0, 1.0, 0.1)

# 将数组保存到npy文件
np.save('np_result', np.concatenate((a, b), axis=1))  # 这里使用concatenate函数合并两个数组，沿轴1（列方向）

# 现在你已经保存了文件，如果需要读取，可以这样做：
loaded_data = np.load('np_result.npy')
print("Loaded data:")
print(loaded_data)

当你运行这段代码后，`np_result.npy` 文件会存储这两个数组。接下来，通过`np.load()` 函数读取并加载数据到 `loaded_data` 变量中。

相关问题

16. 从数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中删除在数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中存在的所有元素

可以使用NumPy中的setdiff1d函数来从一个数组中删除另一个数组中存在的元素。setdiff1d函数返回一个有序唯一值数组，这个数组包含在第一个输入数组中但不在第二个输入数组中出现的所有元素。

以下是使用NumPy的setdiff1d函数来从数组a中删除在数组b中存在的所有元素的代码：

import numpy as np

# 创建数组a和数组b
a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])

# 从a中删除在b中存在的所有元素
result = np.setdiff1d(a, b)

print(result)

执行上述代码，输出结果如下：

[1 3 5 6]

以上就是从数组a中删除在数组b中存在的所有元素的方法。

15. 获取数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的共同元素

可以使用NumPy中的intersect1d函数来获取两个数组之间的共同元素。intersect1d函数返回一个有序唯一值数组，这个数组包含在两个输入数组中都出现的所有元素。

以下是使用NumPy的intersect1d函数来获取数组a和数组b之间的共同元素的代码：

import numpy as np

# 创建数组a和数组b
a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])

# 获取a和b之间的共同元素
common_elements = np.intersect1d(a, b)

print(common_elements)

执行上述代码，输出结果如下：

[2 4]

以上就是获取数组a和数组b之间的共同元素的方法。