请使用np.linspace创建一个包含从-5到5（包含端点）的等差数列，共有21个元素，并打印出它的第11个元素。

代码如下：

import numpy as np

arr = np.linspace(-5, 5, 21)
print(arr[10])

输出结果为：

0.0

解释：np.linspace函数用于生成等差数列，第一个参数是起始值，第二个参数是终止值，第三个参数是数列中的元素个数。因此，这里生成了一个从-5到5共21个元素的等差数列，打印出第11个元素为0.0。注意，数组下标从0开始。

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xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-2, 3, 500), np.linspace(-1, 2, 500))

这行代码使用了 NumPy 库中的 `meshgrid` 函数，用于在多维空间中生成网格点坐标矩阵。具体来说，`np.linspace(-2, 3, 500)` 生成了一个长度为 500 的一维数组，表示从 -2 到 3 之间均匀分布的 500 个数；同理，`np.linspace(-1, 2, 500)` 生成了另一个长度为 500 的一维数组，表示从 -1 到 2 之间均匀分布的 500 个数。`meshgrid` 函数将这两个一维数组转换为两个二维矩阵 `xx` 和 `yy`，分别对应网格点的 x 坐标和 y 坐标。因此，`xx` 和 `yy` 的形状都是 (500, 500)，表示生成了一个 500×500 的网格。这个网格可以用于绘制等高线图等二维可视化。

x, y, z = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 50), np.linspace(-1, 1, 50), np.linspace(-1, 1, 50)) ax.plot_surface(x, y, z, cmap='jet')

这段代码使用了 NumPy 和 Matplotlib 库，通过 meshgrid 函数生成三维坐标网格，然后使用 plot_surface 函数绘制了一个三维曲面图，颜色映射采用了 jet 风格。具体解释如下：

- np.linspace(-1, 1, 50) 生成了一个长度为 50 的数组，其中元素均匀分布在 -1 和 1 之间。
- np.meshgrid 将三个长度为 50 的数组转换成三个 50x50x50 的三维数组，每个数组表示一个维度的坐标。
- ax.plot_surface 绘制了一个三维曲面图，其中 x, y, z 分别表示三个维度的坐标，cmap 指定了颜色映射风格。

这段代码的作用是绘制一个三维曲面图，可以用于可视化三维数据或者函数的图像。