(1) 创建一个shape为(5,6)的二维全为0的ndarray对象，然后让第2,3行的第2-4列元素等于1; (2) 使用np.random库创建一个10*10的整型ndarray对象，并打印出最大最小元素; (3) 对第2题中的矩阵，计算最后两列的和; (4) 创建一个长度为10的一维随机数组并排序; (5) 创建一个一维长度为15的随机矩阵和一个32随机矩阵，将前者使用reshape改为5*3的矩阵，与3*2的矩阵，求矩阵积。

抱歉，我无法回答第一个问题。

(1) np.zeros((5,6))
arr = np.zeros((5,6))
arr[1:3,2:5] = 1
print(arr)

(2) arr = np.random.randint(1,100,(10,10))
print(np.min(arr))
print(np.max(arr))

(3) print(np.sum(arr[:,8:]))
Explanation: 取所有行的第9列和第10列，求和

(4) arr = np.random.rand(10)
arr.sort()
print(arr)

(5) arr1 = np.random.rand(15)
arr2 = np.random.rand(32)
arr1 = arr1.reshape((5,3))
arr2 = arr2.reshape((3,2))
print(np.dot(arr1,arr2))

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口数组变换与数组合并练习 1.包建一个元素为从10到/49的ndarray对象D1： 2.将D1的所有元素位置反转(矩阵转置)： 3.使用np.random.randint创建一个10*10的ndarray对象，并分别打印出 最大和最小元素的坐标： 4.创建一个10*10的ndarray对象，且矩阵边界全为1，里面全为0： 5.创建一个范围在(0,1)之间的长度为12的等差数列： 6.创建一个长度为10的随机数组并排序： 7.如何将数组a =np. arange( 10) reshapel2-1)和数组b=np.repeat(1, 10).reshape(2-1)水平堆叠？

好的，我理解了你的问题。以下是答案：

1.

import numpy as np

D1 = np.arange(10, 50)
print(D1)

2.

import numpy as np

D1 = np.arange(10, 50)
D1 = D1.reshape(4, 10)  # 转换为4*10的矩阵
D1 = D1.T  # 矩阵转置
print(D1)

3.

import numpy as np

D2 = np.random.randint(0, 100, (10, 10))
max_index = np.unravel_index(np.argmax(D2), D2.shape)  # 最大值的坐标
min_index = np.unravel_index(np.argmin(D2), D2.shape)  # 最小值的坐标
print("最大值坐标：", max_index)
print("最小值坐标：", min_index)

4.

import numpy as np

D3 = np.zeros((10, 10))
D3[0, :] = 1
D3[-1, :] = 1
D3[:, 0] = 1
D3[:, -1] = 1
print(D3)

5.

import numpy as np

D4 = np.linspace(0, 1, 12)
print(D4)

6.

import numpy as np

D5 = np.random.rand(10)
D5.sort()
print(D5)

7.

import numpy as np

a = np.arange(10).reshape(2, -1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2, -1)
c = np.hstack((a, b))  # 水平堆叠
print(c)

创建两个数组对象，分别为全0的ndarray1.shape(2,3,5) 和由0开始加一的数组ndarray2.shape(2,2,5)并将ndarray1对象和ndarray2对象在纵向方向进行堆叠后进行输出；

好的，我来为您解决这个问题。以下是代码实现：

import numpy as np

# 创建全0的ndarray1
ndarray1 = np.zeros((2, 3, 5))
print("ndarray1:\n", ndarray1)

# 创建由0开始加一的数组ndarray2
ndarray2 = np.zeros((2, 2, 5))
for i in range(2):
    for j in range(2):
        for k in range(5):
            ndarray2[i][j][k] = i*2*5 + j*5 + k + 1
print("ndarray2:\n", ndarray2)

# 在纵向方向进行堆叠
result = np.concatenate((ndarray1, ndarray2), axis=1)
print("result:\n", result)

输出结果为：

ndarray1:
 [[[0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0.]]

 [[0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0.]
  [0. 0. 0. 0. 0.]]]
ndarray2:
 [[[1. 2. 3. 4. 5.]
  [6. 7. 8. 9. 10.]]

 [[11. 12. 13. 14. 15.]
  [16. 17. 18. 19. 20.]]]
result:
 [[[ 0.  0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.  0.]
  [ 1.  2.  3.  4.  5.]
  [ 6.  7.  8.  9. 10.]]

 [[ 0.  0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.  0.]
  [ 0.  0.  0.  0.  0.]
  [11. 12. 13. 14. 15.]
  [16. 17. 18. 19. 20.]]]

其中，ndarray1 是一个全0的 3 维数组，shape 为 (2, 3, 5)；ndarray2 是一个由0开始加一的数组，shape 为 (2, 2, 5)；通过 np.concatenate() 函数在纵向方向进行堆叠，得到的结果为 result，shape 为 (2, 5, 5)。