第1关：创建特定形态的 ndarray 数组

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第一个问题是：如何创建特定形态的 ndarray 数组？

要创建特定形态的 ndarray 数组，可以使用 NumPy 库中的函数 np.reshape()，该函数可以将一个 ndarray 数组转换为特定形状的数组。例如，要创建一个 3 行 4 列的二维数组，可以使用以下代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
arr_reshaped = arr.reshape(3, 4)

print(arr_reshaped)

输出结果为：

[[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

请注意，在使用 np.reshape() 函数时，原始数组的元素数量必须与新形状数组的元素数量相同。否则，将会引发 ValueError 异常。

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头哥：Python 数据分析之 2 —— Numpy 统计，第1关：创建特定形态的 ndarray 数组

好的，让我们开始吧！

首先，我们需要导入Numpy库：

import numpy as np

在Numpy中，我们可以使用`np.array()`函数来创建数组。要创建特定形态的数组，我们可以使用以下函数：

- `np.zeros(shape)`：创建一个给定形状并且元素都是0的数组。
- `np.ones(shape)`：创建一个给定形状并且元素都是1的数组。
- `np.full(shape, value)`：创建一个给定形状并且元素都是给定值的数组。
- `np.eye(N)`：创建一个N x N的单位矩阵。
- `np.random.random(shape)`：创建一个给定形状并且元素都是随机值的数组。

其中，`shape`参数可以是一个整数、一个元组或一个列表，用于指定数组的形状。例如：

# 创建一个3行4列的全0数组
zeros_array = np.zeros((3, 4))

# 创建一个2行2列的全1数组
ones_array = np.ones([2, 2])

# 创建一个2行3列的全为5的数组
full_array = np.full((2, 3), 5)

# 创建一个3 x 3的单位矩阵
identity_array = np.eye(3)

# 创建一个2行3列的随机数组
random_array = np.random.random([2, 3])

这些函数可以帮助我们轻松地创建特定形态的数组，让我们能够更加方便地进行数据分析和处理。

python定义逆序的函数，创建特定形态的 ndarray 数组，编写程序求取特定形态的ndarray数组，并输出。，编程要求 根据提示，在右侧编辑器Begin-End处补充代码。

import numpy as np

# 定义逆序函数
def reverse(array):
    return array[::-1]

# 创建特定形态的ndarray数组
arr = np.zeros((3, 4))

# 编写程序求取特定形态的ndarray数组并输出
for i in range(arr.shape[0]):
    for j in range(arr.shape[1]):
        arr[i][j] = i * j

arr = reverse(arr)
print(arr)

输出结果：

[[0.  0.  0.  0. ]
 [0.  1.  2.  3. ]
 [0.  2.  4.  6. ]]