import numpy as np arr = np.arange(0,50) #转换成5行10列的ndarray整数数组 arr=______【1】______ x=int(input('输入一正整数：\n')) #寻找数组元素中的能被 x 整除的数，置为1，其余设置为 0 ，生成新数组 arr1=______【2】______ #计算个数n n=______【3】______ #输出原数组、新数组和个数 print(arr,arr1,sep='\n') print(f"能被 {x} 整除的数的个数有：{n} 个。")

import numpy as np

arr = np.arange(0,50)
arr = arr.reshape(5, 10) #转换成5行10列的ndarray整数数组
x = int(input('输入一正整数：\n'))

arr1 = np.where(arr % x == 0, 1, 0) #寻找数组元素中的能被 x 整除的数，置为1，其余设置为 0 ，生成新数组

n = np.count_nonzero(arr1) #计算个数n

#输出原数组、新数组和个数
print(arr,arr1,sep='\n')
print(f"能被 {x} 整除的数的个数有：{n} 个。")

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import numpy as np a=np.arange(3) b=np.arange(4) c=np.arange(5) np.savez('array_save.npz',a,b,c) 多个ndarray类型的数组

这段代码使用NumPy将三个ndarray类型的数组a、b、c保存到名为“array_save.npz”的文件中。

可以使用以下代码加载这些数据：

data = np.load('array_save.npz')
a = data['arr_0']
b = data['arr_1']
c = data['arr_2']

其中，'arr_0'、'arr_1'、'arr_2'是自动生成的键值，对应着保存时的数组a、b、c。如果需要自定义键值，可以在保存时使用关键字参数指定，例如：

np.savez('array_save.npz',x=a,y=b,z=c)

然后可以使用以下代码加载数据：

data = np.load('array_save.npz')
a = data['x']
b = data['y']
c = data['z']

15.（8.0分）问题：创建数字从1到10的一维数 组。 期望输出： #>array([1, 2, 3, 4, 5,6, 7, 8, 9, 10]) 请完善以下代码： import numpy as np arr=_ print(arr)

可以使用numpy的`arange()`函数创建一个从1到10的一维数组，代码如下：

import numpy as np

arr = np.arange(1, 11)
print(arr)

执行结果：

[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10]

其中`arange()`函数的用法是`np.arange(start, stop, step, dtype=None)`，表示从start开始以step为步长，不超过stop的范围内生成一个一维数组。如果不指定step，默认为1。在本题中，start为1，stop为11，step默认为1。