帓知arr=np.arange(1,10).reshape(3,3)。其中axis 0 1，#0表示从帔看，1表示从列看 （1）输出帗1帔 （2）输出2，3帔

import numpy as np

arr = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)

# (1)
print(arr[0])

# (2)
print(arr[1:, :2])

输出结果为：

[1 2 3]
[[2 3]
 [5 6]]

其中，`arr[0]`表示取第1行，即第一个子数组；`arr[1:, :2]`表示取第2行及以后的所有行，但只取每行的前2列。

相关问题

arr1=np.arange(10).reshape(2,5)和arr2=np.arange(15).reshape(3,5).分别水平和垂直arr1和arr2

首先，让我们了解一下两个数组 `arr1` 和 `arr2` 的形状：

arr1 = np.arange(10).reshape(2, 5)
# 这意味着 arr1 是一个2行5列的二维数组，包含了从0到9的数字。

arr2 = np.arange(15).reshape(3, 5)
# 这表示 arr2 是一个3行5列的二维数组，包含了从0到14的数字。

**水平拼接 (Horizontal Concatenation):**
如果想要将这两个数组水平拼接在一起，即增加列数而不是行数，可以使用 `np.hstack()` 函数。例如：

h_concat = np.hstack((arr1, arr2))
# 结果是一个新的数组，第一部分是 arr1 的所有列，第二部分是 arr2 的所有列。

# 如果想保持原始形状不变，可以先检查两个数组的列数是否相等，再进行拼接。
if arr1.shape[1] == arr2.shape[1]:
    h_concat = np.concatenate((arr1, arr2), axis=1)
else:
    print("列数不匹配，无法直接水平拼接")

如何找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值?

要在二维数组`np.arange(9).reshape(3,3)`中找到每一行的最大值，你可以使用`numpy.max()`函数配合`numpy.apply_along_axis()`或者简单地遍历数组。以下是两种方法：

**方法一：使用apply_along_axis()**

import numpy as np

# 创建二维数组
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)

# 沿着行方向应用max函数
row_maxes = np.apply_along_axis(np.max, 1, arr)

此时，`row_maxes`就是一个一维数组，包含了原数组每一行的最大值。

**方法二：手动遍历**

# 创建二维数组
arr = np.arange(9).reshape(3, 3)

# 初始化一个空列表来存储每行的最大值
row_maxes = []

for row in arr:
    max_val = np.max(row)
    row_maxes.append(max_val)

row_maxes = np.array(row_maxes)

无论哪种方法，最后的结果都是一个数组，其中每个元素对应原数组的一行中的最大值。