jupyter取数列前几行

以下是在Jupyter中取数列前几行的方法：

import numpy as np

# 创建一个3行4列的数组
arr = np.arange(12).reshape(3,4)

# 取前两行
print(arr[:2])

# 输出：
# [[0 1 2 3]
#  [4 5 6 7]]

以上代码中，`arr[:2]`表示取数组的前两行，即第0行和第1行。在Jupyter中，可以直接在代码块中运行代码并输出结果。

相关问题

python如何把一个长数列分成几行输出

可以使用Python的切片（slice）和循环来实现将一个长数列分成几行输出。

例如，假设要将一个包含100个元素的列表分成每行10个元素的小列表，可以使用如下代码：

my_list = list(range(1, 101))  # 创建包含100个元素的列表

row_size = 10  # 每行的元素数量

for i in range(0, len(my_list), row_size):
    print(my_list[i:i+row_size])

在上面的代码中，使用了Python的range函数来生成一个由0到99的整数序列，步长为row_size（即10）。然后使用循环遍历这个序列，每次输出从当前索引开始，长度为row_size的子列表。

输出结果如下：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
[21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]
[31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40]
[41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50]
[51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60]
[61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70]
[71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80]
[81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90]
[91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100]

斐波那契数列前5000

斐波那契数列是指由1、1、2、3、5、8、13、21、34等数字组成的数列。[1]根据题目描述，斐波那契数列的前两项是1，之后每一项都是前两项之和。为了计算斐波那契数列的前5000项，并且确保能够存储下第5000项的结果，有两种常见的方法。

第一种方法是使用数组来表示数列，通过循环计算每一项的值，并将结果存储在数组中。在这种方法中，可以使用一个长度为5000的数组来存储斐波那契数列的前5000项。每一项的值都是前两项的和。通过循环的方式，从第三项开始计算，直到计算到第5000项为止。最后，将第5000项的值转换为字符串，并补全为9位数。

第二种方法是使用BigInteger类来实现，这个类可以处理超过整型范围的大整数。通过创建一个BigInteger对象，初始值为1和1，然后通过循环计算斐波那契数列的每一项，直到计算到第5000项为止。最后，将第5000项的值转换为字符串，并补全为9位数。

综上所述，可以使用数组或BigInteger类来计算斐波那契数列的前5000项，并确保能够存储下第5000项的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [计算Fibonacci的第5000项](https://blog.csdn.net/qq_36528734/article/details/83503857)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [斐波那契数列（矩阵快速幂）](https://blog.csdn.net/m0_51794965/article/details/111647813)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]