s=np.arange(12).reshape(3,4) print(s[[0,2],[0,3]])

时间: 2024-05-28 07:12:12 浏览: 100
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Numpy练习题目及答案.docx

这段代码的输出结果是：[ 0 11] 解释如下： 首先，我们创建了一个3行4列的矩阵s，其中元素从0到11。接着，我们通过使用双重索引的方式来获取矩阵s中的特定元素。 具体来说，我们使用了两个索引数组[0,2]和[0,3]，它们分别表示要获取第0行第0列和第2行第3列的元素。这里需要注意的是，这两个索引数组中的元素必须一一对应，即它们表示的是一个行列坐标的组合。 最后，我们将获取到的两个元素打印出来，它们分别是矩阵s中的第0行第0列和第2行第3列的元素，即0和11。
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浅谈Python中range与Numpy中arange的比较

arr = np.arange(0, 1, 0.1) print(arr) 这段代码将生成一个从0到1（不包括1）的浮点数序列，步长为0.1。 **关于xrange的补充说明**： 在Python 2.x中，有一个名为xrange的函数，它与range相似，但返回的...
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Numpy数组和矩阵运算（2.数组运算）

b = np.arange(2,18,3).reshape(2,3) # 执行基本算术运算 result_add = a + b result_sub = a - b result_mult = a * b result_div = a / b result_neg_a = -a result_neg_b = -b + (a**np.e - 0.818*b + 6)**(-np....

用python写出代码完成以下功能（1）a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])（查看数组的维度，数组元素的个数）。 2）将a数组的行变列，返回最后一个元素，返回第2到第4个元素，返回逆序的数组 3）a=np.arange(9).reshape(3,3) b=np.arange(9).reshape(3,3) 将a、b数组水平合并，垂直合并，深度合并 4）将a数组水平拆分，垂直拆分，深度拆分 5）数组运算（与常的四则运算，与数组的四则运算，判断数组是否相等） a=np.arange(4,dtype=np.float32).reshape(2,2) b=np.arange(4,8,dtype=np.float32).reshape(2,2) 求a+2,a+b,a/b,a*b,判断数组a,b是否相等 6）对数组a求和、积、平均值、最大值、最小值、元素替换、方差、标准差

a = np.arange(4,dtype=np.float32).reshape(2,2) b = np.arange(4,8,dtype=np.float32).reshape(2,2) print(a + 2) # 常数加法 print(a - 2) # 常数减法 print(a * 2) # 常数乘法 print(a / 2) # 常数除法 print...

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=___

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...

arr1=np.arange(10).reshape(2,5)和arr2=np.arange(15).reshape(3,5).分别水平和垂直arr1和arr2

arr2 = np.arange(15).reshape(3, 5) # 这表示 arr2 是一个3行5列的二维数组，包含了从0到14的数字。 **水平拼接 (Horizontal Concatenation):** 如果想要将这两个数组水平拼接在一起，即增加列数而不是行数，...

看看这个是为什么输出结果不一样A=np.arange(4).reshape(2,2) B= np.mat(np.arange(4).reshape(2,2))#生成矩阵对象 print(A*A) print(B*B)

当你使用np.arange(4).reshape(2,2)创建一个二维数组，并分别用A和B变量表示时，两者实际上都是NumPy的array对象，它们存储了同样的数据和形状，即一个2x2的矩阵： python A = np.arange(4).reshape(2,2...

a = np.arange(12).reshape(4, 3) print("原始数组 a：\n", a) b = [1, 2, 5] # 要删除的行的索引 a = np.delete(a, b, axis=0)

其中，a是一个4行3列的二维数组，使用reshape函数将一个长度为12的一维数组转换为4行3列的数组。b是一个列表，包含要删除的行的索引，即第1、2、5行。np.delete函数用于删除指定的行，其中axis=0表示按行方向操作。...

import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

data = np.arange(0, 156) data = data.tolist() samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) ...

a = np.random.random([100,3]) b = np.arange(100).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b],axis=-1) c = np.random.random([7,3]) d = np.array([1,5,8,11,52,45,31]) c = np.concatenate([c,d],axis=-1) 按照c中的-1列代表的位置更新a的所有数值

b = np.arange(100).reshape([100, 1]) a = np.concatenate([a, b], axis=-1) c = np.random.random([7, 3]) d = np.array([1, 5, 8, 11, 52, 45, 31]) c = np.concatenate([c, d.reshape(-1, 1)], axis=-1) a[:, ...

7.以下程序的执行结果是 import numpy as np x=np.arange (100) . reshape (10， 10) condition=np .mod(x,2)==0 print (np.extract (condition, x))

具体来说，程序首先导入了 numpy 库，并使用 arange() 和 reshape() 函数生成一个 10x10 的二维数组 x。然后，使用 mod() 函数和布尔索引(condition) 来筛选出 x 中所有偶数元素，并使用 extract() 函数将结果打印...

程序执行报错ValueError: too many values to unpack (expected 2)，im1 = Image.open('skeleton_median.bmp') im2 = Image.open('binary_high.bmp') arr1 = np.array(im1) arr2 = np.array(im2) # 获取矩阵形状 h, w = arr1.shape # 创建坐标矩阵 x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h)) coords = np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))) # 将两个矩阵合并为一个矩阵 mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1))) # 保存矩阵为txt文件 np.savetxt('mat.txt', mat, fmt='%.2f')

x, y = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h)) coords = np.hstack((x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))) mat = np.hstack((coords, arr1.reshape(-1, 1), arr2.reshape(-1, 1))) np.savetxt('mat.txt', mat, ...

1.以下程序的执行结果是 import numpy as np a=np.arange (12) . reshape (2, 6)c=a. ravel () с[0]=100 print (a)

[[100 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10 11]] 解释如下： 首先，我们导入了NumPy库，并创建了一个包含12个元素的一维数组a，然后将其重新形状为2×6的二维数组。 接下来，我们使用ravel()函数将数组a展平成一个一维...

写出python代码x1=np.array([1,5,6,3,-1]) x2=np.arange(12).reshape(3,4) 利用Numpy求向量和矩阵的1，2范数

x2 = np.arange(12).reshape(3, 4) # 求向量x1的1范数和2范数 norm_1 = np.linalg.norm(x1, ord=1) norm_2 = np.linalg.norm(x1, ord=2) print("向量x1的1范数为：", norm_1) print("向量x1的2范数为：", norm_2) ...

import numpy as np ‌ ‎a = np.arange(12).reshape(3, 4) ‌ ‎print(np.sum(a[[0, 2], 2:]))

这段代码使用了NumPy库，首先创建了一个3行4列的...具体来说，a[[0,2], 2:]获取了第1行和第3行的第3列及其之后的所有元素，即[[2 3] [10 11]]，然后使用np.sum()函数计算这个数组的总和，结果为16。因此，代码输出16。

import numpy as np import pickle f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] for i in range(11): if len(data) > 15: sample = np.random.choice(data, 15, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, 6, replace=False) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = bi[0] print(sample) print(b) samples.append(sample) # sample = [s for s in sample if s in data] for s in sample: data.remove(s) samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(data)，报错setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (11,) + inhomogeneous part.

samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) 这样就可以将 samples 转换成一维的 NumPy 数组。另外，你在循环中的最后一次循环中没有把 sample 中的元素移除 ...

arr=np.arange(12).reshape (3,4) print (arr[1:2,(0,3))的输出结果是什么

这段代码存在语法错误，应该是 print(arr[1:2, (0, 3)]) 才能被正确执行。 假设你的代码是这样的，那么输出结果将会是： [[ 4 7]] 解释： 首先，我们创建了一个3行4列的二维数组arr，其中包含了0到11...

9. 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

a = np.arange(10).reshape(2, -1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2, -1) new_arr = np.hstack((a, b)) # 水平堆叠 print(new_arr) 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]] ...

8. 将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)垂直堆叠

a = np.arange(10).reshape(2, -1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2, -1) new_arr = np.vstack((a, b)) # 垂直堆叠 print(new_arr) 输出结果为： [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9] [1 1 1 1 1] [1 1 1 1 1]] ...

6.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；

a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) c = np.hstack((a,b)) print(c) 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]] 解释：使用np.hstack()...

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