（10）若arr = np.arange(12).reshape(3,4)；则arr[(0,1),(1,3)]值分别为 ① 、 ② ；arr[1:2,(0,3)]对应的值分别为 ③ 、 ④ ；arr.ndim的值是 ⑤ 。 （11）创建一个范围在（0, 1）之间的长度为12的等差数列的语句是 ⑥ 。 （12）一个DataFrame对象的属性values和ndim分别指 ⑦ 和 ⑧ 。 （13）reindex方法中的参数method可取值为‘ffill’和‘bfill’，分别指 ⑨ 和 ⑩ 。 （14）数组转置是数据重塑的一种特殊形式，可以通过 ⑪ 方法或数组的T属性实现。 （15）Pandas中删除数据时，行列数据通过 ⑫ 参数确定删除的是行还是列。 （16）Pandas中的 ⑬ 方法可以根据索引或字段对数据进行分组。 （17）Pandas中直接删除数据的方法是 ⑭ 。

好的，让我来为您逐一解答：

10. 若 arr = np.arange(12).reshape(3,4)；则 arr[(0,1),(1,3)] 值分别为 1 和 7；arr[1:2,(0,3)] 对应的值分别为 [4, 7] 和 [3, 11]；arr.ndim 的值是 2。

11. 创建一个范围在（0, 1）之间的长度为12的等差数列的语句是 np.linspace(0, 1, 12)。

12. 一个 DataFrame 对象的属性 values 指的是该 DataFrame 对象包含的数据，即由二维 ndarray 组成的矩阵；ndim 属性指的是该 DataFrame 对象的维数。

13. reindex 方法中的参数 method 可取值为‘ffill’和‘bfill’，分别指用前面的值进行填充和用后面的值进行填充。

14. 数组转置是数据重塑的一种特殊形式，可以通过 transpose() 方法或数组的 T 属性实现。

15. Pandas 中删除数据时，行列数据通过 axis 参数确定删除的是行还是列。

16. Pandas 中的 groupby() 方法可以根据索引或字段对数据进行分组。

17. Pandas 中直接删除数据的方法是 drop()。

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")

arr = np.arange(20).reshape(4,5)

这是一个创建一个 4 行 5 列的 NumPy 数组，其中元素从 0 到 19。你可以使用以下代码创建它：

import numpy as np

arr = np.arange(20).reshape(4,5)

这将返回以下数组：

array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19]])