使用numpy生成一个100*5的数组A，要求每一列数据是随机生成的整数。求解数组A每一行的平均值，并计算结果存储在100*1的数组B中。这里数组A第i行的平均值存储在数据B的第i个元素中。将计算结果存储在文件avg.csv中，要求采用GB2312编码。

### 回答1：
好的，我明白了。以下是对您的问题的回答：

首先，生成一个100*5的随机整数数组A可以使用numpy库的random.randint()函数来实现，代码如下：

import numpy as np

A = np.random.randint(low=0, high=100, size=(100, 5))

然后，我们可以在numpy的数组对象上调用.mean()函数来得到每一行的平均值，并存储在100*1的数组B中：

B = A.mean(axis=1, keepdims=True)

最后，我们可以使用numpy的savetxt()函数将数组B保存到文件avg.csv中，代码如下：

np.savetxt('avg.csv', B, delimiter=',', encoding='GB2312')

完整代码如下：

import numpy as np

A = np.random.randint(low=0, high=100, size=(100, 5))
B = A.mean(axis=1, keepdims=True)
np.savetxt('avg.csv', B, delimiter=',', encoding='GB2312')

注意，由于GB2312编码是中文编码，可能会出现中文乱码问题，请根据您所用的文本编辑器或操作系统进行相应的配置。

### 回答2：
下面是使用numpy生成一个100*5的数组A，计算每一行的平均值，并将结果存储在100*1的数组B中，最后将计算结果存储在文件avg.csv中的代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成100*5的随机整数数组A
A = np.random.randint(low=0, high=100, size=(100, 5))

# 计算每一行的平均值
B = np.mean(A, axis=1, keepdims=True)

# 将计算结果存储在文件avg.csv中
df = pd.DataFrame(B, columns=['平均值'])
df.to_csv('avg.csv', encoding='gb2312', index=False)

这段代码首先使用`np.random.randint`函数生成了100*5的随机整数数组A。然后，使用`np.mean`函数计算了数组A每一行的平均值，并将结果存储在数组B中。最后，通过使用pandas库的DataFrame，将数组B存储在文件avg.csv中，设置编码方式为GB2312。

### 回答3：
import numpy as np
import pandas as pd

# 生成100*5的随机整数数组A
A = np.random.randint(low=0, high=100, size=(100, 5))

# 计算每一行的平均值，存储在数组B中
B = np.mean(A, axis=1).reshape(-1, 1)

# 将结果保存为csv文件
df = pd.DataFrame(B)
df.to_csv('avg.csv', encoding='GB2312', index=False)