numpy数组的创建、索引、切片、重塑、转置、排序、去重、拼接、分割、统计的每个例子

好的，我可以回答这个问题。下面是每个例子的示例：

1. 创建numpy数组：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

2. 索引numpy数组：

# 索引一维数组
print(arr1[])  # 输出1

# 索引二维数组
print(arr2[, 1])  # 输出2

3. 切片numpy数组：

# 切片一维数组
print(arr1[1:4])  # 输出[2, 3, 4]

# 切片二维数组
print(arr2[:, 1:])  # 输出[[2, 3], [5, 6]]

4. 重塑numpy数组：

# 重塑一维数组
arr1_reshape = arr1.reshape((5, 1))
print(arr1_reshape)

# 重塑二维数组
arr2_reshape = arr2.reshape((3, 2))
print(arr2_reshape)

5. 转置numpy数组：

# 转置二维数组
arr2_transpose = arr2.T
print(arr2_transpose)

6. 排序numpy数组：

# 对一维数组排序
arr1_sort = np.sort(arr1)
print(arr1_sort)

# 对二维数组排序
arr2_sort = np.sort(arr2, axis=)
print(arr2_sort)

7. 去重numpy数组：

# 去重一维数组
arr1_unique = np.unique(arr1)
print(arr1_unique)

# 去重二维数组
arr2_unique = np.unique(arr2)
print(arr2_unique)

8. 拼接numpy数组：

# 拼接一维数组
arr1_concat = np.concatenate((arr1, [6, 7, 8]))
print(arr1_concat)

# 拼接二维数组
arr2_concat = np.concatenate((arr2, [[7, 8, 9]]))
print(arr2_concat)

9. 分割numpy数组：

# 分割一维数组
arr1_split = np.split(arr1, 2)
print(arr1_split)

# 分割二维数组
arr2_split = np.split(arr2, 2, axis=1)
print(arr2_split)

10. 统计numpy数组：

# 统计一维数组
print(np.mean(arr1))  # 输出3.
print(np.std(arr1))  # 输出1.4142135623730951

# 统计二维数组
print(np.sum(arr2))  # 输出21
print(np.max(arr2))  # 输出6