为什么如下代码 import numpy as np arr1 = np.array([[0], [1], [2]]) arr2 = np.array([1, 2]) result = arr1 + arr2 print(result.shape) 运行结果为（3，2）

这是因为 numpy 在进行数组运算时，会自动进行广播操作。在这个例子中，arr1 的形状为 (3,1)，arr2 的形状为 (2,)，两个数组的形状不同，但是 numpy 会自动将 arr2 扩展为 (1,2) 的形状，然后再将其与 arr1 相加。在这个过程中，arr2 会在第一个维度上进行广播，即将其沿着第一个维度复制 3 次，形成一个新的数组，最终得到的结果形状为 (3,2)。

相关问题

import numpy as np arr = np.random.rand(10,5) arr

### 回答1：
This code initializes a 10x5 NumPy array with random values between 0 and 1. Here's a breakdown of the code:

1. `import numpy as np`: This imports the NumPy library and gives it an alias of `np`, which is a common convention.
2. `arr = np.random.rand(10,5)`: This creates a NumPy array with 10 rows and 5 columns, where each element is a random number between 0 and 1. The `rand()` function in NumPy generates random values from a uniform distribution over [0, 1).

So, the final output of this code will be a 10x5 NumPy array filled with random numbers between 0 and 1.

### 回答2：
import numpy as np

arr = np.random.rand(10,5)

arr 是一个形状为 (10,5) 的随机数组。它由 np.random.rand 方法生成，该方法返回一个在[0, 1)范围内的随机数。arr 的元素都是 0 到 1 之间的随机数，包括0，不包括1。数组的形状是一个 10 行 5 列的二维数组。

该数组的类型是 numpy.ndarray，是一个多维数组对象。它可以用于数学计算、数据处理和科学研究等各种应用场景。

通过导入 numpy 库，并使用 as 关键字将其命名为 np，我们可以使用 numpy 提供的各种数学函数和工具来操作和处理该数组。

例如，我们可以使用 arr.shape 属性获取数组的形状，即 (10,5)；使用 arr.ndim 获取数组的维度，即 2，代表二维数组；使用 arr.size 获取数组的元素个数，即 50。还可以使用 arr.sum() 计算数组中所有元素的和， arr.mean() 计算数组的均值， arr.max() 和 arr.min() 获取数组的最大值和最小值等等。

此外，在 numpy 中，还有很多其他函数和方法可用于对数组进行操作和计算，如矩阵运算、统计分析、线性代数运算等。 numpy 还提供了一些方便的数组操作函数，如 reshape、transpose、concatenate 等。

总之，通过导入 numpy 库，我们可以对数组 arr 进行各种数学计算和数据处理，方便快捷地完成各种科学计算和数据分析任务。

### 回答3：
import numpy as np
arr = np.random.rand(10,5)
arr. 是一个numpy数组对象的属性或方法调用。

numpy是一个流行的Python库，用于科学计算和数据分析。在上面的代码中，我们首先导入了numpy库，并将其命名为np，这是通常的惯例。

arr = np.random.rand(10,5) 创建了一个10行5列的随机数矩阵，并将其赋值给了变量arr。np.random.rand()是numpy库中的一个随机数生成函数，它生成一个给定形状的随机数组。

接下来的arr. 表示我们要对arr对象执行某个操作，后面应该跟随属性或方法的调用。

由于题目没有具体说明接下来要做什么操作，arr. 可能会调用很多属性和方法。以下是几个常见的numpy数组对象的属性和方法示例：

1. arr.shape：返回一个元组，表示arr的维度。对于arr = np.random.rand(10,5)，它将返回(10, 5)。

2. arr.squeeze()：如果arr的维度中有任何一个维度为1，那么它将移除这些维度。例如，如果arr.shape为(10, 1)，调用arr.squeeze()将返回(10,)。

3. arr.ndim：返回arr的维度数。对于arr = np.random.rand(10,5)，它将返回2。

4. arr.T：返回arr的转置矩阵。

5. arr.mean()：返回arr的平均值。

这只是一些可能的属性和方法示例，实际上，numpy提供了很多其他的强大的功能，可以方便地对数组进行操作和计算。具体选择哪个属性或方法取决于需要对数组进行何种操作。

解释下列代码import numpy as np arr26 = np.array([[30,20,10], [40,60,50], [10, 90, 80]]) arr26[[0,2],[1,2]]

这段代码会返回一个包含元素 20 和 80 的一维数组，即 arr26[0, 1] 和 arr26[2, 2]。这是因为 arr26[[0,2],[1,2]] 选择了数组 arr26 中第 0 行的第 1 个元素和第 2 行的第 2 个元素。