创建一个大小为100的随机数组，并对其进行排序

以下是创建大小为100的随机数组，并对其进行排序的 Python 代码示例：

import numpy as np

# 创建大小为100的随机数组
arr = np.random.rand(100)

# 打印随机数组
print("随机数组：", arr)

# 对数组进行排序
arr_sorted = np.sort(arr)

# 打印排序后的数组
print("排序后的数组：", arr_sorted)

首先，使用 `np.random.rand(100)` 函数生成大小为100的随机数组 `arr`，并打印出来。然后，使用 `np.sort(arr)` 函数对该数组进行排序，并将排序后的结果赋值给变量 `arr_sorted`。最后，打印出排序后的数组。

相关问题

使用numpy创建一个大小为100的随机数组，并对其进行排序

以下是用numpy创建大小为100的随机数组，并对其排序的代码：

import numpy as np

# 创建大小为100的随机数组
arr = np.random.rand(100)

# 对数组进行排序
arr_sorted = np.sort(arr)

print(arr_sorted)

解释一下代码：

1. 首先，我们导入numpy库。

2. 然后，使用`np.random.rand(100)`创建一个大小为100的随机数组。

3. 最后，使用`np.sort(arr)`对数组进行排序，返回一个新的已排序的数组`arr_sorted`。

4. 最后，我们打印出`arr_sorted`，以确认排序是否正确。

用python 实现1.创建一个3x3的矩阵，值域为0到8#2.从数组[1, 2, 0, 0, 4, 0]中找出非0元素的位置索引# 3.创建一个3*3*3的随机数组# 4.创建一个10*10的随机数组，并找出该数组中的最大值与最小值# 5.创建一个长度为30的随机向量，并求它的平均值# 6.创建一个10*10的2维数组，让该数组边界值为1，内部的值为0# 7. 创建一个大小为10的随机向量，并将它排序

1. 创建一个3x3的矩阵，值域为0到8

import numpy as np

matrix = np.arange(9).reshape(3, 3)
print(matrix)

2. 从数组[1, 2, 0, 0, 4, 0]中找出非0元素的位置索引

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 0, 0, 4, 0])
nonzero_indices = np.nonzero(arr)
print(nonzero_indices)

3. 创建一个3*3*3的随机数组

import numpy as np

random_array = np.random.random((3, 3, 3))
print(random_array)

4. 创建一个10*10的随机数组，并找出该数组中的最大值与最小值

import numpy as np

random_array = np.random.random((10, 10))
max_value = np.max(random_array)
min_value = np.min(random_array)
print("Max value:", max_value)
print("Min value:", min_value)

5. 创建一个长度为30的随机向量，并求它的平均值

import numpy as np

random_vector = np.random.random(30)
average = np.mean(random_vector)
print("Average:", average)

6. 创建一个10*10的2维数组，让该数组边界值为1，内部的值为0

import numpy as np

array = np.ones((10, 10))
array[1:-1, 1:-1] = 0
print(array)

7. 创建一个大小为10的随机向量，并将它排序

import numpy as np

random_vector = np.random.random(10)
sorted_vector = np.sort(random_vector)
print(sorted_vector)

注意：以上代码都需要先安装 numpy 库，可以使用 `pip install numpy` 进行安装。