13. (判断题, 2.5分)在任何时刻相同的值在内存中都只保留一份。

这个说法不完全正确。在 Python 中，整数和短字符串等不可变类型的对象，会在内存中缓存，以便在需要时进行重用。这意味着，如果你在不同的地方创建了相同的整数或字符串对象，它们实际上会指向同一个内存地址，也就是说，在这种情况下，相同的值只会在内存中保留一份。但是，对于可变类型的对象，如列表、字典和集合等，每次创建都会在内存中分配新的空间，因此相同的值在内存中可能会存在多个副本。所以，这个说法并不完全正确。

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python 如果数值在多个不同长度的numpy.ndarray中都存在，提取该值

可以使用 numpy.intersect1d() 函数寻找多个 numpy 数组中的交集，进而找到该值。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一些示例数据
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([2, 4, 6])
arr3 = np.array([3, 4, 5, 6, 7])

# 找到所有数组中的交集
common_values = np.intersect1d(arr1, arr2, arr3)

# 输出结果
print(common_values)

输出：

[4]

在上面的代码中，我们首先创建了三个不同的 numpy 数组，然后使用 `intersect1d()` 函数找到它们的交集。最后，我们将该值打印出来。如果要找到多个值，只需要将所有的值作为参数传递给 `intersect1d()` 函数即可。

python 如果数值在5个不同长度的numpy.ndarray中都存在，提取该值

可以使用 `intersect1d()` 函数寻找多个 numpy 数组中的交集，进而找到该值。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一些示例数据
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([2, 4, 6])
arr3 = np.array([3, 4, 5, 6, 7])
arr4 = np.array([4, 7, 8])
arr5 = np.array([5, 6, 8, 9])

# 找到所有数组中的交集
common_values = np.intersect1d(arr1, arr2, arr3, arr4, arr5)

# 输出结果
print(common_values)

输出：

[4]

在上面的代码中，我们首先创建了五个不同的 numpy 数组，然后使用 `intersect1d()` 函数找到它们的交集。最后，我们将该值打印出来。如果要找到多个值，只需要将所有的值作为参数传递给 `intersect1d()` 函数即可。