生成一个(2,3,4)的数组,并使用无穷大进行填充

可以使用NumPy模块来创建一个(2,3,4)的数组，并使用无穷大进行填充。可以使用以下代码：

import numpy as np

# 创建(2,3,4)的数组，并使用无穷大进行填充
arr = np.full((2,3,4), np.inf)

print(arr)

输出结果为：

[[[inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]]

 [[inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]]]

其中，`np.full((2,3,4), np.inf)`表示创建一个(2,3,4)的数组，并使用无穷大进行填充。第一个参数表示数组的形状，即(2,3,4)，第二个参数表示填充的值，即无穷大。

相关问题

python生成一个(2,3,4)的数组,并使用无穷大进行填充

可以使用numpy库来生成一个(2,3,4)的数组并使用无穷大进行填充。具体代码如下：

import numpy as np

arr = np.full((2,3,4), np.inf)
print(arr)

输出结果为：

[[[inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]]

 [[inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]]]

这里使用了`np.full`函数来生成指定形状的数组，并将每个元素都填充为无穷大`np.inf`。

生成一个6行6列的单位矩阵数组,数据类型为字符串 生成一个(2,3,4)的数组,并使用无穷大进行填充 生成5,15的随机整数数组,形状为(3,6) 生成3行4列的标准正态分布数组 生成均值为10,标准差为5的(7,3)的正太分布 生成从12到22,步长为2的序列 生成从12到22的序列,序列的长度为100个

好的，我会依次回答你的问题。

1. 生成一个6行6列的单位矩阵数组，数据类型为字符串

可以使用NumPy库中的eye函数来生成单位矩阵，然后再使用astype方法将数据类型转换为字符串类型。代码如下：

import numpy as np

arr = np.eye(6).astype(str)
print(arr)

输出结果如下：

[['1.0' '0.0' '0.0' '0.0' '0.0' '0.0']
 ['0.0' '1.0' '0.0' '0.0' '0.0' '0.0']
 ['0.0' '0.0' '1.0' '0.0' '0.0' '0.0']
 ['0.0' '0.0' '0.0' '1.0' '0.0' '0.0']
 ['0.0' '0.0' '0.0' '0.0' '1.0' '0.0']
 ['0.0' '0.0' '0.0' '0.0' '0.0' '1.0']]

2. 生成一个(2,3,4)的数组，并使用无穷大进行填充

可以使用NumPy库中的full函数来生成指定形状和数据类型的数组，并使用numpy.inf来填充数组。代码如下：

import numpy as np

arr = np.full((2, 3, 4), np.inf)
print(arr)

输出结果如下：

[[[inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]]

 [[inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]
  [inf inf inf inf]]]

3. 生成5到15的随机整数数组，形状为(3,6)

可以使用NumPy库中的random模块的randint函数来生成指定范围内的随机整数，并使用reshape方法将数组形状改变为(3,6)。代码如下：

import numpy as np

arr = np.random.randint(5, 15, size=(3, 6))
print(arr)

输出结果如下：

[[ 8  5  6  5  5  9]
 [ 6  9  8  7  6  7]
 [11  8  9  5 12 11]]

4. 生成3行4列的标准正态分布数组

可以使用NumPy库中的random模块的randn函数来生成标准正态分布的随机数，并使用reshape方法将数组形状改变为(3,4)。代码如下：

import numpy as np

arr = np.random.randn(3, 4)
print(arr)

输出结果如下：

[[-0.08867009 -0.02774904  0.83075084 -0.05816014]
 [-0.11083512 -0.79779079 -0.61915699  0.13975157]
 [ 0.72998906 -0.27193907  0.1703927  -1.26079917]]

5. 生成均值为10，标准差为5的(7,3)的正态分布

可以使用NumPy库中的random模块的normal函数来生成指定均值和标准差的正态分布随机数。代码如下：

import numpy as np

arr = np.random.normal(10, 5, size=(7, 3))
print(arr)

输出结果如下：

[[ 9.2967736  19.55145659  5.81913308]
 [ 8.19432001  9.57569982  9.0322698 ]
 [ 8.55628318 12.66474325  5.67557227]
 [ 7.08050184  5.23727975  2.7462832 ]
 [ 6.92981944  8.49489149  2.50173294]
 [ 7.36217222  8.20719561  1.21063769]
 [ 6.05257418  5.98433947 16.42919163]]

6. 生成从12到22，步长为2的序列

可以使用NumPy库中的arange函数来生成指定起始值、终止值和步长的序列。代码如下：

import numpy as np

arr = np.arange(12, 23, 2)
print(arr)

输出结果如下：

[12 14 16 18 20 22]

7. 生成从12到22的序列，序列的长度为100个

可以使用NumPy库中的linspace函数来生成指定起始值、终止值和序列长度的等差序列。代码如下：

import numpy as np

arr = np.linspace(12, 22, num=100)
print(arr)

输出结果如下：

[12.         12.1010101  12.2020202  12.3030303  12.4040404  12.50505051
 12.60606061 12.70707071 12.80808081 12.90909091 13.01010101 13.11111111
 13.21212121 13.31313131 13.41414141 13.51515152 13.61616162 13.71717172
 13.81818182 13.91919192 14.02020202 14.12121212 14.22222222 14.32323232
 14.42424242 14.52525253 14.62626263 14.72727273 14.82828283 14.92929293
 15.03030303 15.13131313 15.23232323 15.33333333 15.43434343 15.53535354
 15.63636364 15.73737374 15.83838384 15.93939394 16.04040404 16.14141414
 16.24242424 16.34343434 16.44444444 16.54545455 16.64646465 16.74747475
 16.84848485 16.94949495 17.05050505 17.15151515 17.25252525 17.35353535
 17.45454545 17.55555556 17.65656566 17.75757576 17.85858586 17.95959596
 18.06060606 18.16161616 18.26262626 18.36363636 18.46464646 18.56565657
 18.66666667 18.76767677 18.86868687 18.96969697 19.07070707 19.17171717
 19.27272727 19.37373737 19.47474747 19.57575758 19.67676768 19.77777778
 19.87878788 19.97979798 20.08080808 20.18181818 20.28282828 20.38383838
 20.48484848 20.58585859 20.68686869 20.78787879 20.88888889 20.98989899
 21.09090909 21.19191919 21.29292929 21.39393939 21.49494949 21.5959596
 21.6969697  21.7979798  21.8989899  22.        ]