array = np.arange(20).reshape(4, 5);
时间: 2023-11-15 12:04:30 浏览: 85
这段代码创建了一个形状为 4 行 5 列的二维数组,其中包含了 0 到 19 的整数。可以使用以下代码来创建和查看这个数组:
```python
import numpy as np
array = np.arange(20).reshape(4, 5)
print(array)
```
输出结果为:
```
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 18 19]]
```
这个数组可以通过行和列的索引来访问其中的元素。例如,要获取第二行第三列的元素,可以使用以下代码:
```python
print(array[1, 2])
```
输出结果为:
```
7
```
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1. Numpy中的ndarray的size属性返回的是数组中元素的个数。
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3. Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行随机重排。
4. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(15)
index = np.where((array >= 5) & (array <= 10))
nums = array[index]
print(nums)
```
输出结果为:
```
[ 5 6 7 8 9 10]
```
5. 代码如下:
```python
import numpy as np
a = np.arange(10).reshape(2,-1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
array = np.hstack((a, b))
print(array)
```
输出结果为:
```
[[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1]
[5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]
```
6. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.arange(9).reshape(3,3)
array[:, [0, 1]] = array[:, [1, 0]]
print(array)
```
输出结果为:
```
[[1 0 2]
[4 3 5]
[7 6 8]]
```
7. 代码如下:
```python
import numpy as np
array = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
counts = len(np.unique(array))
print(counts)
```
输出结果为:
```
6
```
arr = np.arange(20).reshape(4,5)
这是一个创建一个 4 行 5 列的 NumPy 数组,其中元素从 0 到 19。你可以使用以下代码创建它:
```python
import numpy as np
arr = np.arange(20).reshape(4,5)
```
这将返回以下数组:
```
array([[ 0, 1, 2, 3, 4],
[ 5, 6, 7, 8, 9],
[10, 11, 12, 13, 14],
[15, 16, 17, 18, 19]])
```