7. 创建一个形状为 10×2 的数组prices = np.arange(10，30） Ireshape（10，2） ，将其与库存数组进行元素级乘法，计算每个产品的总库存价值。

首先，你需要导入NumPy库，然后按照描述创建一个形状为10x2的数组prices。我们可以使用`np.arange()`函数生成从10到29的整数序列，并通过指定行和列的大小来reshape它。

import numpy as np

# 创建价格数组
prices = np.arange(10, 30)
prices = prices.reshape((10, 2))  # 将数组重塑为10行2列

# 假设我们有一个库存数组stock，这里为了演示，我们将创建一个全为1的矩阵
# 实际应用中，stock 应该是一个包含实际库存量的二维数组
stock = np.ones((10, 2))

# 进行元素级乘法（对应位置相乘），计算每个产品的总库存价值
total_value = prices * stock

print("Total inventory value array:")
print(total_value)

在这个例子中，`prices` 和 `stock` 的元素相乘会得到一个新的数组，其中每个元素是对应价格和库存值的乘积，表示每个产品的总库存价值。

相关问题

all_y = np.log1p(all_y) df_columns = all_df.columns.values.tolist() train_X, valid_X, train_Y, valid_Y = train_test_split(all_x, all_y, test_size=0.1, random_state=42) # The error metric: RMSE on the log of the sale prices. from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): return np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred)) all_df.info()

这段代码的作用是将 `all_y` 进行对数变换，然后进行数据集划分，并定义了一个误差评价指标 `rmse`，最后输出了 `all_df` 的基本信息。

具体来说，`np.log1p()` 函数是 numpy 库中的一个函数，用于对数据进行对数变换，其作用是避免出现对数运算中的除零错误。`train_test_split()` 函数是 sklearn 库中的函数，用于将数据集划分为训练集和验证集。`mean_squared_error()` 函数是 sklearn 库中的函数，用于计算均方误差。`rmse()` 函数则是自定义的评价指标，用于计算均方根误差。`all_df.info()` 函数则是用于输出 `all_df` 数据框的基本信息，包括列名、数据类型、缺失值等等。

Python编程 1. 有一个包含水果价格的列表 fruit_prices ，价格分别为苹果3元、香蕉5元、橙子3元、葡萄9元。 2. 有一个包含水果数量的元组 fruit_quantities

Python是一种高级、解释型、通用的动态数据结构语言，以其简洁的语法和丰富的库而广受欢迎。关于你给出的情况，我们可以创建两个变量分别表示价格列表和数量元组，并演示如何操作：

# 定义一个字典存储水果的价格，键为水果名，值为价格
fruit_prices = {"苹果": 3, "香蕉": 5, "橙子": 3, "葡萄": 9}

# 定义一个元组存储每种水果的数量
fruit_quantities = ("苹果", 2, "香蕉", 4, "橙子", 1, "葡萄", 3)

# 你可以通过名字访问价格，比如查询苹果的价格
apple_price = fruit_prices["苹果"]
print("苹果的价格是：", apple_price)

# 或者遍历元组，结合价格计算总花费
total_cost = sum(fruit_prices[fruit] * quantities for fruit, quantities in zip(fruit_prices.keys(), fruit_quantities[:-1]))  # 我们假设最后一个元素不是数量
print("总花费：", total_cost)