arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]]) print(arr[0:2, 1:4])为什么结果是[[2 3 4] [7 8 9]],具体运算逻辑是怎样的
时间: 2024-01-02 13:05:19 浏览: 43
这段代码中,`arr` 是一个 2 行 5 列的二维数组,其中每一行都是由数字 1 到 10 组成。
`arr[0:2, 1:4]` 是一个切片操作,它会选取 arr 的第 0 行到第 1 行(不包括第 2 行),第 1 列到第 3 列(不包括第 4 列)的元素,即:
```
[[2 3 4]
[7 8 9]]
```
具体的运算逻辑如下:
1. `arr[0:2]` 会选取 arr 的第 0 行和第 1 行,因为切片的结束索引不包括在内,所以这里可以写成 `arr[:2]`。
```
[[ 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10]]
```
2. `arr[0:2,1:4]` 会在第 1 列到第 3 列中选取元素,即:
```
[[2 3 4]
[7 8 9]]
```
因此,最终的结果就是 `[[2 3 4] [7 8 9]]`。
相关问题
下列选项中,可创建一个2行3列数组的是() A. Arr=np.array([1,2,2]) B. Arr=np.array([1,2,3],[3,4,5]) C. Arr=np.array([1,2],[3,4]) D. Arr=np.ones((3,3))
正确答案是 D. Arr=np.ones((2,3))。可以使用 NumPy 库中的 ones() 函数创建指定大小的全1数组,传入一个元组作为参数,元组中指定数组的形状,例如传入 (2,3) 可以创建一个 2 行 3 列的数组。选项 A 中传入的参数只有一个,创建的是一个一维数组;选项 B 中传入的参数有两个,不符合语法规则;选项 C 中的数组形状是 2 行 2 列,不符合要求。
在python中,arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]]) arr2=np.array([1,2,7 arr=arr.reshape(3,2) arr.shape 输出结果为
### 回答1:
在给出的代码中,第二个数组 arr2 的末尾缺少一个右括号,为了让代码能够运行,需要在 arr2 的末尾添加一个右括号。修正后的代码如下:
``` python
import numpy as np
arr1 = np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2 = np.array([1,2,7])
arr = arr1.reshape(3,2)
print(arr.shape)
```
运行上述代码后,输出结果为:
```
(3, 2)
```
这表示 `arr` 现在是一个 3 行 2 列的数组,即有 3 个子数组,每个子数组中有 2 个元素。这是由于原先的 `arr1` 是一个 2 行 3 列的数组,通过 `reshape` 函数转换为了一个 3 行 2 列的数组。
### 回答2:
arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2=np.array([1,2,7])
arr=arr.reshape(3,2)
arr.shape
输出结果为(3, 2)。
首先,我们创建了一个二维数组arr1,其中包含两个列表[0,1,2]和[2,3,3]。然后,我们创建了一个一维数组arr2,包含元素1、2和7。
接下来,我们使用reshape函数将arr数组重新排列为一个3行2列的数组。reshape函数可以改变数组的形状,但是要确保新形状的元素数量与原数组相同。
最后,我们使用arr.shape来获取数组的形状。shape属性返回一个元组,表示数组的维度。在这个例子中,输出结果为(3, 2),表示数组有3行2列。
### 回答3:
输出结果为(3, 2)。