有数组n = np.arange(24).reshape(2,-1,2,2)，n.shape的返回结果是什么? A、(2,3,2,2) B、(2,2,2,2) C、(2,4,2,2) D、(2,6,2,2)

有数组 `n = np.arange(24).reshape(2,-1,2,2)`，则 `n.shape` 的返回结果是 `(2, 3, 2, 2)`，即选项 A。

解析：

首先，`np.arange(24)` 生成一个长度为 24 的一维数组，内容为 0~23。然后，`reshape` 函数将这个一维数组按照指定的维度转换成一个四维数组。

其中，第一维的大小为 2，表示数组中有 2 个元素。第二维的大小为 -1，表示该维的大小由数组自动计算得出。由于总共有 24 个元素，因此第二维的大小为 24 / 2 / 2 / 2 = 3。第三维的大小为 2，表示每个元素包含 2 个 2x2 的矩阵。第四维的大小也为 2，表示每个矩阵的大小为 2x2。

因此，`n.shape` 返回的结果为 `(2, 3, 2, 2)`。

相关问题

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')

这个错误通常是由于变量数量不匹配导致的。在你的代码中，错误信息提到了在h, w = arr1.shape这一行出现了问题，意味着arr1.shape返回的结果不是一个长度为2的元组。为了解决这个问题，你可以在这一行后添加一个print语句，输出arr1.shape的值，以便检查它是否是一个长度为2的元组。例如：

import numpy as np
from PIL import Image

im1 = Image.open('skeleton_median.bmp')
im2 = Image.open('binary_high.bmp')
arr1 = np.array(im1)
arr2 = np.array(im2)

print(arr1.shape) # 检查arr1的形状

h, w = arr1.shape
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, fmt='%.2f')

如果arr1.shape的值不是一个长度为2的元组，你需要检查图像文件是否正确读取，或者尝试使用其他方法获取图像矩阵的形状。另外，你也可以在报错的行中使用"arr1.shape[0], arr1.shape[1] = arr1.shape"来手动解包arr1.shape，并将其值分别赋给h和w。

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=___

1. Numpy中的ndarray的size属性返回的是数组中元素的个数。

2. 属性shape返回的是数组的维度，即每个维度上的元素个数。

3. Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行随机重排。

4. 代码如下：

import numpy as np

array = np.arange(15)
index = np.where((array >= 5) & (array <= 10))
nums = array[index]
print(nums)

输出结果为：

[ 5  6  7  8  9 10]

5. 代码如下：

import numpy as np

a = np.arange(10).reshape(2,-1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
array = np.hstack((a, b))
print(array)

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]]

6. 代码如下：

import numpy as np

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：

import numpy as np

array = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
counts = len(np.unique(array))
print(counts)

输出结果为：

6