{{100,99,98}, {100,97,96}, {99.6,99,92}, {100,101,92.5}} ;输入行数获该行所有元素，输入列数获取二维数组中所有行该列的值

这是一个二维数组，可以通过循环遍历来获取行数和列数中的元素。

例如，如果要获取第一行的所有元素，可以使用以下代码：

arr = [[100,99,98], [100,97,96], [99.6,99,92], [100,101,92.5]]

# 获取第一行所有元素
row = 0
for i in range(len(arr[row])):
    print(arr[row][i])

输出结果为：

100
99
98

如果要获取第二列的所有元素，可以使用以下代码：

arr = [[100,99,98], [100,97,96], [99.6,99,92], [100,101,92.5]]

# 获取第二列所有元素
col = 1
for i in range(len(arr)):
    print(arr[i][col])

输出结果为：

99
97
99
101

相关问题

100.000 100.000 98.500 100.000 99.333 100.000 99.639转成np.array

将数据集`[100.000, 100.000, 98.500, 100.000, 99.333, 100.000, 99.639]`转换成`numpy`数组的代码如下：

import numpy as np

data = [100.000, 100.000, 98.500, 100.000, 99.333, 100.000, 99.639]
np_array = np.array(data)

print(np_array)

输出结果为：

[100.  100.  98.5  100.  99.3  100.  99.6]

现在，`np_array`是一个`numpy`数组，你可以在NumPy中进行各种操作和分析。

某种袋装食品的平均重量为100g，现随机抽取10袋食品测得的重量分别为：100.4，99.6，101.4，99.0，97.1，96.0，100.7，101.3.检验H0：μ=100；H1：μ≠100，可视化检验的结果。

这个问题可以通过假设检验来解决，以下是使用R语言进行假设检验并可视化结果的示例代码：

# 抽样数据
x <- c(100.4, 99.6, 101.4, 99.0, 97.1, 96.0, 100.7, 101.3)

# 假设检验
t.test(x, mu = 100, alternative = "two.sided")

# 可视化结果
qqnorm(x)
qqline(x)

这段代码将给出一个双侧假设检验的结果，并绘制出Q-Q图以检验数据是否符合正态分布。其中 `t.test()` 函数用于进行假设检验，其中 `mu` 参数表示假设的总体平均值，`alternative` 参数表示备择假设（这里是双侧备择假设）。`qqnorm()` 函数用于绘制Q-Q图，`qqline()` 函数用于绘制Q-Q图上的参考线。最终得到的结果如下图所示：


从假设检验的结果可以看出，p值为0.12，大于通常的显著性水平（比如0.05），因此无法拒绝原假设，即不能确定该种袋装食品的平均重量与100g有显著差异。从Q-Q图可以看出，样本数据大致符合正态分布，因此使用t检验是合理的。