创建一个数组对象由0开始加1的数组ndarray.shape（2，2，5）并获取该对象中第一个平面中中间列的全部元素

好的，针对您的问题，可以使用NumPy库来创建和操作数组对象。以下是创建一个由0开始加1的数组ndarray的代码：

import numpy as np

ndarray = np.arange(0, 20).reshape((2, 2, 5))

这将创建一个形状为(2, 2, 5)的三维数组对象，它的元素值从0开始，一直加1直到19。现在，我们可以获取该对象中第一个平面中中间列的全部元素，代码如下：

middle_column = ndarray[:, 1, :]

这里我们使用了NumPy数组的切片操作，第一个冒号表示选择第一个平面的所有元素，第二个1表示选择第一个平面中的第二列，最后一个冒号表示选择第一个平面中的所有行。这样，我们就能获取第一个平面中中间列的全部元素了。

希望我的回答能够帮助您解决问题！

相关问题

(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))

1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___

1. Numpy中的ndarray的size属性返回的是数组中元素的个数。

2. 属性shape返回的是数组的维度，即每个维度上的元素个数。

3. Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行随机重排。

4. 代码如下：

import numpy as np

array = np.arange(15)
index = np.where((array >= 5) & (array <= 10))
nums = array[index]
print(nums)

输出结果为：

[ 5  6  7  8  9 10]

5. 代码如下：

import numpy as np

a = np.arange(10).reshape(2,-1)
b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)
array = np.hstack((a, b))
print(array)

输出结果为：

[[0 1 2 3 4 1 1 1 1 1]
 [5 6 7 8 9 1 1 1 1 1]]

6. 代码如下：

import numpy as np

array = np.arange(9).reshape(3,3)
array[:, [0, 1]] = array[:, [1, 0]]
print(array)

输出结果为：

[[1 0 2]
 [4 3 5]
 [7 6 8]]

7. 代码如下：

import numpy as np

array = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
counts = len(np.unique(array))
print(counts)

输出结果为：

6