X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), range(5)

这是一个 Python 代码，将一个 1 维数组转化为一个 2 维数组，并生成一个 range 对象。其中，np.arange(10)表示生成一个 0 到 9 的数组，reshape((5, 2))表示将该数组转化为 5 行 2 列的二维数组。range(5)表示生成一个从 0 到 4 的 range 对象。将这两个变量赋值给 X 和 y。

相关问题

arr1=np.arange(10).reshape(2,5)和arr2=np.arange(15).reshape(3,5).分别水平和垂直arr1和arr2

首先，让我们了解一下两个数组 `arr1` 和 `arr2` 的形状：

arr1 = np.arange(10).reshape(2, 5)
# 这意味着 arr1 是一个2行5列的二维数组，包含了从0到9的数字。

arr2 = np.arange(15).reshape(3, 5)
# 这表示 arr2 是一个3行5列的二维数组，包含了从0到14的数字。

**水平拼接 (Horizontal Concatenation):**
如果想要将这两个数组水平拼接在一起，即增加列数而不是行数，可以使用 `np.hstack()` 函数。例如：

h_concat = np.hstack((arr1, arr2))
# 结果是一个新的数组，第一部分是 arr1 的所有列，第二部分是 arr2 的所有列。

# 如果想保持原始形状不变，可以先检查两个数组的列数是否相等，再进行拼接。
if arr1.shape[1] == arr2.shape[1]:
    h_concat = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
else:
    print("列数不匹配，无法直接水平拼接")

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