x = np.arange(1,13).reshape(3,4)
时间: 2024-01-27 08:02:38 浏览: 28
这行代码创建了一个一维NumPy数组x,其中包含了从1到12的整数。然后使用reshape()函数将这个一维数组转换为一个3行4列的二维数组,即一个矩阵。这个矩阵的第一行是[1, 2, 3, 4],第二行是[5, 6, 7, 8],第三行是[9, 10, 11, 12]。注意,reshape()函数的参数(3,4)表示将一维数组转换为3行4列的二维数组。
相关问题
1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___
1. Numpy中的ndarray的size属性返回的是数组中元素的个数。
2. 属性shape返回的是数组的维度,即每个维度上的元素个数。
3. Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行随机重排。
4. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(15)
index = np.where((array >= 5) & (array <= 10))
nums = array[index]
print(nums)
```
输出结果为:
```
[ 5 6 7 8 9 10]
```
5. 代码如下:
```python
import numpy as np
a = np.arange(10).reshape(2,-1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
array = np.hstack((a, b))
print(array)
```
输出结果为:
```
[[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1]
[5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]
```
6. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(9).reshape(3,3)
array[:, [0, 1]] = array[:, [1, 0]]
print(array)
```
输出结果为:
```
[[1 0 2]
[4 3 5]
[7 6 8]]
```
7. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
counts = len(np.unique(array))
print(counts)
```
输出结果为:
```
6
```
x=np.arange(9).reshape(3,3),如何切出1,2,4,5
你可以使用如下代码切出 1,2,4,5:
```
x = np.arange(9).reshape(3,3)
result = x[:2,:2].flatten().tolist() + x[:2,1:].flatten().tolist()
```
首先,我们使用切片语法 `x[:2,:2]` 切出左上角的 2x2 子矩阵,然后使用 `flatten()` 将其展平成一维数组。接着,我们再使用 `x[:2,1:]` 切出右上角的 2x1 子矩阵,并同样展平成一维数组。最后,我们使用 `tolist()` 将两个数组合并成一个 Python 列表,内容为 `[1, 2, 4, 5]`。