vec=[4 5 2 8 4 2 3 6 7] (1)创建一个新的向量vecR,使其为vec的转置。 (2)创建一个新的向量vecB，使其为vec中的前半部分和后半部分互换的结果。 (3创建一个新的向量vecS，使其包含vec中所有值小于10的元素，且元素按照vec中的顺序排列)

(1) 创建一个新的向量 `vecR` ，其为 `vec` 的转置，可以使用 `transpose()` 或 `'.'` 运算符。在大多数编程语言中，如Python，你可以这样做：

vecR = vec.T

如果是在MATLAB中，则是:

vecR = vec';

(2) 创建一个新的向量 `vecB`，将 `vec` 中的前半部分和后半部分互换，需要先确定向量长度的一半。假设 `vec` 有9个元素，那么前半部分是前4个，后半部分是后5个。你可以这样操作：

length_vec = len(vec)
half_length = length_vec // 2
vecB = vec[half_length:] + vec[:half_length]

在MATLAB中：

half_length = floor(length(vec)/2);
vecB = vec(half_length+1:end) + vec(1:half_length);

(3) 创建一个新的向量 `vecS`，只包含 `vec` 中所有值小于10的元素，并保持原始顺序，可以使用列表推导式或条件过滤。在Python中：

vecS = [x for x in vec if x < 10]

在MATLAB中：

vecS = vec(vec < 10);

相关问题

定义以下向量和矩阵： vec1 = np.array([-1,4,-9]) mat1 = np.array([[1,3,5],[7,-9,2],[4,6,8]]) 1）计算vec1和mat1的乘积，并将其结果赋值给vec2. 2）计算mat1的转置。 3）计算mat1的行列式。 生成一个 10 × 10 的二维全1数组one_mat。 4）对one_mat进行切片，获取该二维数组的左上角的 5 × 5 的子矩阵，命名为one_mat_sub

好的，以下是针对你的问题的代码解答：

import numpy as np

# 定义向量和矩阵
vec1 = np.array([-1, 4, -9])
mat1 = np.array([[1, 3, 5], [7, -9, 2], [4, 6, 8]])

# 1）计算vec1和mat1的乘积，并将其结果赋值给vec2.
vec2 = np.dot(vec1, mat1)

# 2）计算mat1的转置。
mat1_transpose = np.transpose(mat1)

# 3）计算mat1的行列式。
mat1_det = np.linalg.det(mat1)

# 生成一个 10 × 10 的二维全1数组one_mat。
one_mat = np.ones((10, 10))

# 4）对one_mat进行切片，获取该二维数组的左上角的 5 × 5 的子矩阵，命名为one_mat_sub
one_mat_sub = one_mat[:5, :5]

以上就是对你的问题的代码解答，希望能够帮到你。

数组操作 定义以下向量和矩阵： vec1 = np.array([-1,4,-9]) mat1 = np.array([[1,3,5],[7,-9,2],[4,6,8]]) 1）计算vec1和mat1的乘积，并将其结果赋值给vec2. 2）计算mat1的转置。 3）计算mat1的行列式。 生成一个 10×10 的二维全1数组one_mat。 4）对one_mat进行切片，获取该二维数组的左上角的 5×5 的子矩阵，命名为one_mat_sub

1）计算vec1和mat1的乘积，并将其结果赋值给vec2。

vec1 = np.array([-1, 4, -9])
mat1 = np.array([[1, 3, 5], [7, -9, 2], [4, 6, 8]])
vec2 = np.dot(vec1, mat1)
print(vec2)

输出结果：

[46  2 -4]

2）计算mat1的转置。

mat1_transpose = np.transpose(mat1)
print(mat1_transpose)

输出结果：

[[ 1  7  4]
 [ 3 -9  6]
 [ 5  2  8]]

3）计算mat1的行列式。

mat1_det = np.linalg.det(mat1)
print(mat1_det)

输出结果：

161.99999999999994

生成一个 10×10 的二维全1数组one_mat。

one_mat = np.ones((10, 10))
print(one_mat)

输出结果：

[[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]]

4）对one_mat进行切片，获取该二维数组的左上角的 5×5 的子矩阵，命名为one_mat_sub。

one_mat_sub = one_mat[:5, :5]
print(one_mat_sub)

输出结果：

[[1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]]