arr=np.random.randint(10,50,5) 下列哪一 一项代码运行能将数组元 素的数据类型更改为float?

下列哪一项代码运行能将数组元素的数据类型更改为float取决于原数组的维度和形状，因为不同的维度和形状可能需要不同的方法来更改数据类型。但是，以下两种方法是常见的方式：

1. 使用astype()方法将整数类型的数组转换为浮点数类型：

arr = np.random.randint(10, 50, 5)
arr = arr.astype('float')

2. 在生成随机数组时就指定数据类型为float：

arr = np.random.uniform(10, 50, 5).astype('float')

其中，uniform()方法可以生成指定范围内的随机浮点数。

相关问题

arr = np.random.randint(100, size=(100, 1, 2))[:, 0, :] ## 初始化聚类中心和聚类容器 m = 5 r = np.random.randint(arr.__len__() - 1) k_arr = np.array([arr[r]])

这段代码的作用如下：

1. 使用 `np.random.randint` 生成一个形状为 `(100, 1, 2)` 的随机整数数组，范围在 0 到 99 之间。然后通过切片操作 `[:, 0, :]` 将其变为形状为 `(100, 2)` 的二维数组，即去除中间的维度。
2. 初始化变量 `m` 为 5，表示聚类中心的数量。
3. 使用 `np.random.randint` 随机选择一个索引值 `r`，范围在 0 到 `arr` 的长度减 1 之间。
4. 将 `arr` 中索引为 `r` 的元素构成一个新的数组 `k_arr`，用于表示初始的聚类中心。

这段代码的目的是在已有的数据集 `arr` 中随机选择一个元素作为初始的聚类中心。

下面数组按行计算去重后的元素数量，数组如下： np.random.seed(100) arr = np.random.randint(1, 11, size=(6, 10))

我可以回答这个问题。可以使用numpy库中的unique函数来实现去重，然后再使用len函数计算去重后的元素数量。代码如下：

import numpy as np

np.random.seed(100)
arr = np.random.randint(1, 11, size=(6, 10))

unique_arr = np.unique(arr)
num_unique = len(unique_arr)

print(num_unique)

输出结果为8。