有arr=np.arrange(12).reshape(3,4),则arr[(0,1),(1,3)]对应的值,arr[1:2,(0,3)]对应的元素是,arr.ndim的值是
时间: 2024-06-05 13:09:05 浏览: 9
arr[(0,1),(1,3)] 对应的值为 [1, 7],因为(0,1)表示第0行第1列,(1,3)表示第1行第3列。
arr[1:2,(0,3)] 对应的元素是 [[4, 7]],因为1:2表示选择第1行,(0,3)表示选择第0列和第3列,所以选出了第1行的第0列和第3列的元素。
arr.ndim的值是2,因为arr是一个二维数组。
相关问题
arr = np.random.randn(4,3)这是什么意思
这条语句是用来创建一个 4 行 3 列的二维数组(也称为矩阵),其中每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的一个浮点数。具体来说,`np.random.randn` 是 NumPy 库中的一个函数,用于生成符合标准正态分布的随机数组。
在这个二维数组中,第一维表示行数,第二维表示列数。你可以将其想象为一个表格或矩阵,其中每个元素都可以通过行号和列号来唯一确定。
下面是一个示例,展示如何使用 `np.random.randn` 创建一个 4 行 3 列的随机数组:
```python
import numpy as np
arr = np.random.randn(4, 3)
print(arr)
```
运行结果可能如下:
```
[[-0.39867455 0.57072322 -1.05267394]
[ 1.13749114 0.40115735 0.04535655]
[ 1.31762754 -0.83603839 -0.46777281]
[ 0.53757514 1.04364311 -0.13456412]]
```
可以看到,这个二维数组中的每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的一个浮点数。
在python中,arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]]) arr2=np.array([1,2,7 arr=arr.reshape(3,2) arr.shape 输出结果为
### 回答1:
在给出的代码中,第二个数组 arr2 的末尾缺少一个右括号,为了让代码能够运行,需要在 arr2 的末尾添加一个右括号。修正后的代码如下:
``` python
import numpy as np
arr1 = np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2 = np.array([1,2,7])
arr = arr1.reshape(3,2)
print(arr.shape)
```
运行上述代码后,输出结果为:
```
(3, 2)
```
这表示 `arr` 现在是一个 3 行 2 列的数组,即有 3 个子数组,每个子数组中有 2 个元素。这是由于原先的 `arr1` 是一个 2 行 3 列的数组,通过 `reshape` 函数转换为了一个 3 行 2 列的数组。
### 回答2:
arr1=np.array([[0,1,2],[2,3,3]])
arr2=np.array([1,2,7])
arr=arr.reshape(3,2)
arr.shape
输出结果为(3, 2)。
首先,我们创建了一个二维数组arr1,其中包含两个列表[0,1,2]和[2,3,3]。然后,我们创建了一个一维数组arr2,包含元素1、2和7。
接下来,我们使用reshape函数将arr数组重新排列为一个3行2列的数组。reshape函数可以改变数组的形状,但是要确保新形状的元素数量与原数组相同。
最后,我们使用arr.shape来获取数组的形状。shape属性返回一个元组,表示数组的维度。在这个例子中,输出结果为(3, 2),表示数组有3行2列。
### 回答3:
输出结果为(3, 2)。