array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

(1) 实现代码：

a = np.array([[1.,2.],[3.,4.]])
print(a)

输出结果：

[[1. 2.]
[3. 4.]]

(2) 实现代码：

a_transpose = a.T
print(a_transpose)

输出结果：

[[1. 3.]
[2. 4.]]

(3) 实现代码：

b = np.diag([1,1])
print(b)

输出结果：

[[1 ]
[ 1]]

(4) 实现代码：

trace_b = np.trace(b)
print(trace_b)

输出结果：

2

(5) 实现代码：

x = np.linalg.solve(a, y)
print(x)

输出结果：

[[-3.]
[ 4.]]

相关问题

import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) x=np.sum(array1-array2>=-3) x的结果

根据提供的引用内容，import numpy as np是导入numpy库并将其命名为np的常见做法。numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。

根据引用中的代码，arr=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])创建了一个3x3的二维数组。arr表示取数组arr的第一行，即[1,2,3]。arr表示取数组arr的第二行第二列的元素，即5。

根据引用中的代码，使用np.dot(a,b)进行矩阵的相乘。a是一个2x3的二维数组，b是一个3x2的二维数组。np.dot(a,b)的结果是一个2x2的二维数组，表示矩阵相乘的结果。具体代码如下：

import numpy as np

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
x = np.sum(array1 - array2 >= -3)

x的结果是2。这是因为array1 - array2得到[-3, -3, -3]，然后判断每个元素是否大于等于-3，得到[True, True, True]，再使用np.sum对结果进行求和，得到2。

labels=np.array(exercise2.满意度) datalenth=5 df1=np.array(exercise2.东部) df2=np.array(exercise2.中部) df3=np.array(exercise2.西部) angles=np.linspace(0,2*np.pi,datalenth,endpoint=False) df1=np.concatenate((df1,[df1[0]])) df2=np.concatenate((df2,[df2[0]])) df3=np.concatenate((df3,[df3[0]]))

这是一段 Python 代码，用于绘制雷达图。其中，labels 是一个包含标签的数组，datalenth 是数据的长度，df1、df2、df3 分别是三个地区的数据。通过 np.linspace 函数生成角度数组，然后将每个地区的数据首尾相连，最后使用 matplotlib 库绘制雷达图。