matrix_r = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_r) matrix_g = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) matrix_b = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_b) print(matrix_b.shape) # 将三个矩阵拼接成一个3通道128乘128的矩阵

可以使用numpy中的dstack函数将三个矩阵按深度方向进行拼接，生成一个3通道128x128的矩阵，代码如下：

matrix_rgb = np.dstack((matrix_r, matrix_g, matrix_b))
print(matrix_rgb)
print(matrix_rgb.shape)

其中，dstack函数的作用是将三个矩阵按深度方向进行拼接，生成一个3通道的矩阵。最后输出拼接后的矩阵以及其形状。

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matrix_r = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_r) matrix_g = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) matrix_b = np.random.randint(0, 256, size=(128, 128)) print(matrix_b) print(matrix_b.shape) # 将三个矩阵拼接成一个3通道128乘128的图片

要将三个矩阵拼接成一个3通道128乘128的图片，可以使用matplotlib库中的imshow函数来实现，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将三个矩阵拼接成一个3通道的矩阵
matrix_rgb = np.dstack((matrix_r, matrix_g, matrix_b))

# 显示图片
plt.imshow(matrix_rgb)
plt.show()

其中，dstack函数的作用是将三个矩阵按深度方向进行拼接，生成一个3通道的矩阵。imshow函数的作用是显示图片。最后使用show函数显示图片。

补全程序，完成以下功能：创建表示10×10的随机矩阵的DataFrame 对象，行索引名和列索引名都为1~10，元素取值在0~100，并求每列的最大值和最小值。输出参考如下运行示例：import pandas as pd import ______ as np data = np.random.randint(0, 101, (____, ____), np.int32) index = np.arange(1, 11, 1) matrix = pd.DataFrame(data, ____, index) # 创建DataFrame对象 print(matrix) matrix_max = matrix.____(axis=0) # 求每列最大值 print(matrix_max) matrix_min = matrix.min(axis=____) # 求每列最小值 print(matrix_min)

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.randint(0, 101, (10, 10), np.int32)
index = np.arange(1, 11, 1)
matrix = pd.DataFrame(data, index, index) # 创建DataFrame对象
print(matrix)

matrix_max = matrix.max(axis=0) # 求每列最大值
print(matrix_max)

matrix_min = matrix.min(axis=0) # 求每列最小值
print(matrix_min)