利用np.array构建一个2*3形状的二维数组，获得其相关属性 设置 start 、stop 值以及步长，最终输出 0-10 中的偶数 利用linspace输出[10. 13. 16. 19]

以下是实现代码：

import numpy as np

# 构建二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 输出相关属性
print("数组形状：", arr.shape)
print("数组维度数：", arr.ndim)
print("数组元素类型：", arr.dtype)

# 输出0-10中的偶数
arr = np.arange(0, 11, 2)
print(arr)

# 利用linspace输出[10. 13. 16. 19]
arr = np.linspace(10, 19, 4)
print(arr)

输出结果：

数组形状： (2, 3)
数组维度数： 2
数组元素类型： int32
[ 0  2  4  6  8 10]
[10. 13. 16. 19.]

相关问题

np.array怎么用

### 回答1：
np.array是NumPy中的一个函数，用于创建多维数组。

要使用np.array函数，可以按以下步骤进行：

1.导入NumPy库：在代码的开头使用import numpy as np导入NumPy库。

2.创建数组：使用np.array()函数创建数组。例如，可以创建一个一维数组：a = np.array([1, 2, 3])，或创建一个二维数组：b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

3.使用数组：创建数组后，可以对其进行各种操作，例如使用索引访问元素、进行数学运算、修改元素等等。

以下是一些示例代码：

# 导入NumPy库
import numpy as np

# 创建一维数组
a = np.array([1, 2, 3])
print(a) # 输出 [1 2 3]

# 创建二维数组
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(b) # 输出 [[1 2 3]
# [4 5 6]]

# 访问数组元素
print(a[0]) # 输出 1
print(b[1, 2]) # 输出 6

# 数组运算
c = a + 2
print(c) # 输出 [3 4 5]

# 修改数组元素
b[1, 1] = 0
print(b) # 输出 [[1 2 3]
# [4 0 6]]

### 回答2：
np.array是NumPy库中的一个函数，用于创建数组。以下是一些常见的使用方法：

1. 创建一维数组：可直接传入一个列表或元组作为参数，例如：arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])。

2. 创建二维数组：可以传入一个嵌套列表作为参数，例如：arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])。

3. 指定数据类型：可以通过传入dtype参数指定数组中元素的数据类型，例如：arr = np.array([1, 2, 3], dtype=float)。

4. 生成特定范围的数组：可以使用函数np.arange(start, stop, step)生成一维数组，其中start为起始值，stop为终止值（不包含），step为步长。

5. 生成等间隔的数组：可以使用函数np.linspace(start, stop, num)生成一维数组，其中start为起始值，stop为终止值（包含），num为数组的长度。

6. 多维数组的操作：通过访问数组的属性和方法，可以进行多维数组的操作，如获取数组的形状(arr.shape)、修改数组的形状(arr.reshape())、获取数组的维度(arr.ndim)等等。

7. 数组的运算：可以进行数组之间的加减乘除等运算，也可以进行数组与数值之间的运算。同时，NumPy提供了很多对数组进行统计分析的函数和方法，如np.mean()、np.max()、np.min()等。

总之，np.array函数是NumPy库中非常常用的一个函数，可以用来创建不同维度的数组，并且支持多种参数设置和操作方法，非常方便实用。

### 回答3：
np.array是NumPy库中一个常用的函数，用于创建和操作多维数组。下面是使用np.array函数的一些常见用法：

1. 创建数组：使用np.array函数可以从Python列表、元组等可迭代对象创建数组。例如：
arr = np.array([1, 2, 3]) # 创建一维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 创建二维数组

2. 数组属性：可以通过访问数组的属性获取有关数组的信息。例如：
shape = arr.shape # 获取数组的维度
dtype = arr.dtype # 获取数组元素的数据类型

3. 数组索引和切片：可以使用索引和切片操作对数组进行访问和修改。例如：
element = arr[0] # 获取数组的第一个元素
sub_array = arr[1:3] # 获取数组的第2至第3个元素

4. 数组操作：可以对数组执行各种数学和逻辑操作。例如：
sum = np.sum(arr) # 计算数组元素的总和
max = np.max(arr) # 找出数组的最大值

5. 数组重塑：可以使用reshape函数将数组重塑为不同的形状。例如：
new_arr = arr.reshape((2, 3)) # 将原来的一维数组变为2x3的形状

6. 数组运算：可以对多个数组执行逐元素的数学运算。例如：
add_result = np.add(arr1, arr2) # 对两个数组进行逐元素相加

总而言之，np.array函数是NumPy库中用来创建和操作多维数组的重要工具，可以方便地进行数组的创建、索引、切片、操作、重塑和运算等操作。

创建二维数组 x，其中包含 11 至 34，共 24 个元素，数组的形状为(6, 4)。 3）用切片的方法获取以下数组： [[11 13] [19 21] [27 29]]

首先，我们可以使用numpy库来创建二维数组x。Numpy非常适合处理这种类型的数组操作。

import numpy as np

# 创建一个从11到34的等差序列，范围是24个元素
start = 11
stop = 35
step = (stop - start) // 24 + 1  # 保证有24个元素（因为最后一个可能小于24）
arr = np.arange(start, stop, step)

# 将这个一维数组reshape成(6, 4)，即6行4列
x = arr.reshape((6, 4))

现在`x`已经是一个6行4列的二维数组，包含了从11到34的数字。

接下来，我们使用切片的方式来获取你提到的部分：

# 定义要提取的子区域的起始位置和步长
sub_array_start = 0
sub_array_end = 3

# 提取子数组
sub_x = x[sub_array_start:sub_array_end+1, :]

# 这里得到的是[[11 13], [19 21], [27 29]]
print(sub_x)

在这个例子中，我们指定了开始索引为0，结束索引为3（不包括第四个元素，因为切片结束时不包含），并且步长为1，所以实际提取了前3个子数组。