一、 从Numpy数组生成DataFrame: 已知小红、小明、小芳、小强四个人在玩掷色子游戏，每分钟掷一轮，共掷六轮。 生成数组的命令num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4))

可以使用pandas中的DataFrame函数来将Numpy数组转化为DataFrame，代码如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成Numpy数组
num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4))

# 将数组转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(num_arr, columns=['小红', '小明', '小芳', '小强'])

# 输出DataFrame
print(df)

这样就可以将Numpy数组转化为DataFrame，并将每一列对应到相应的人名上。

相关问题

numpy如何从一个已知的numpy矩阵中创建一个numpy数组

在NumPy中，可以使用`numpy.array()`函数从一个已知的NumPy矩阵中创建一个NumPy数组。以下是创建NumPy数组的步骤：

1. 导入NumPy库：首先，需要导入NumPy库，可以使用以下代码导入：

import numpy as np

2. 创建NumPy数组：使用`numpy.array()`函数创建NumPy数组，将已知的NumPy矩阵作为参数传递给该函数。例如，假设已知的NumPy矩阵为`matrix`，可以使用以下代码创建NumPy数组：

array = np.array(matrix)

这样就可以从一个已知的NumPy矩阵中创建一个NumPy数组了。

如何按要求更改numpy数组：在每行下面插入上一行的复制

可以使用numpy的repeat函数和reshape函数来实现这个要求，在每行下面插入上一行的复制。下面是具体的代码实现：

import numpy as np

# 生成一个4行3列的示例数组
arr = np.array([[1,2,3],
                [4,5,6],
                [7,8,9],
                [10,11,12]])

# 每行下面插入上一行的复制
new_arr = arr.repeat(2, axis=0).reshape(-1, arr.shape[1])
new_arr[1::2] = arr

# 输出新数组
print(new_arr)

这段代码中，首先生成了一个4行3列的示例数组arr。接着，使用repeat函数将数组的每一行都复制一遍，并沿着行方向（axis=0）堆叠起来，形成一个新的数组。然后使用reshape函数将新数组的形状改成原数组的形状，即4行3列。最后，将新数组中奇数行（下标为1、3、5......）替换成原数组的对应行，这样就实现了在每行下面插入上一行的复制的要求。