a = np.arange(12).reshape(4, 3) print("原始数组 a：\n", a) b = [1, 2, 5] # 要删除的行的索引 a = np.delete(a, b, axis=0)

这段代码的功能是删除数组a中的指定行。其中，a是一个4行3列的二维数组，使用reshape函数将一个长度为12的一维数组转换为4行3列的数组。b是一个列表，包含要删除的行的索引，即第1、2、5行。np.delete函数用于删除指定的行，其中axis=0表示按行方向操作。因此，执行该代码后，a的值将变为删除第1、2、5行后的数组。

相关问题

看看这个是为什么输出结果不一样A=np.arange(4).reshape(2,2) B= np.mat(np.arange(4).reshape(2,2))#生成矩阵对象 print(A*A) print(B*B)

当你使用`np.arange(4).reshape(2,2)`创建一个二维数组，并分别用`A`和`B`变量表示时，两者实际上都是NumPy的`array`对象，它们存储了同样的数据和形状，即一个2x2的矩阵：

A = np.arange(4).reshape(2,2)
B = np.mat(np.arange(4).reshape(2,2))

然后，当计算`A * A`和`B * B`时，因为`*`操作在NumPy数组中表示元素级别的乘法（对应于矩阵的逐元素相乘），所以两个结果应该是相同的。这是因为`A`和`B`实际上是底层数据相同的情况。

但是，`B = np.mat(np.arange(4).reshape(2,2))`这一步将`A`转换为了一个`matrix`对象，虽然表面上看起来一样，但在内部，`matrix`是NumPy的一个特殊子类，它提供了一些额外的特性，比如支持传统的矩阵乘法(`**`)而不是元素乘法(`*`)。因此，`B * B`将会执行的是矩阵乘法，而不仅仅是元素乘法。

所以，如果你看到`print(A * A)` 和 `print(B * B)` 的输出结果不同，那是因为一个是元素乘法（返回一个新的矩阵，每个元素是原矩阵对应位置元素的平方），另一个可能是矩阵乘法（如果B是一个`matrix`对象的话，会按照矩阵乘法规则执行）。如果`B`不是`matrix`，那么两者应该是一致的。

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