请使用NumPy库，完成下列操作 （1）创建一个数值从0至1，间隔为0.02的数组arr1。 （2）创建一个包含50个服从正态分布的随机数的数组arr2。（注意：数组arr2为一维数组） （3）对数组arr1和数组arr2进行四则运算，并输出其结果。（四则运算包括加、减、乘、除运算） （4）对数组arr2进行简单的统计分析，并输出其结果。（统计分析包括对数组进行升序排序、求和、求均值、求标准差，75%分位数和求最小值操作）。 （5）将数组arr1和数组arr2存储为当前工作路径下的一个二进制格式的文件arr_1_2.npz。
时间: 2024-03-17 12:45:34 浏览: 113
好的，我会使用NumPy库来完成你的要求。
```python
import numpy as np
# 创建一个数值从0至1，间隔为0.02的数组arr1
arr1 = np.arange(0, 1.02, 0.02)
# 创建一个包含50个服从正态分布的随机数的数组arr2
arr2 = np.random.normal(size=50)
# 对数组arr1和数组arr2进行四则运算，并输出其结果
print("arr1 + arr2 =", arr1 + arr2)
print("arr1 - arr2 =", arr1 - arr2)
print("arr1 * arr2 =", arr1 * arr2)
print("arr1 / arr2 =", arr1 / arr2)
# 对数组arr2进行简单的统计分析，并输出其结果
print("Sorted arr2 =", np.sort(arr2))
print("Sum of arr2 =", np.sum(arr2))
print("Mean of arr2 =", np.mean(arr2))
print("Standard deviation of arr2 =", np.std(arr2))
print("75th percentile of arr2 =", np.percentile(arr2, 75))
print("Minimum value of arr2 =", np.min(arr2))
# 将数组arr1和数组arr2存储为当前工作路径下的一个二进制格式的文件arr_1_2.npz
np.savez("arr_1_2.npz", arr1=arr1, arr2=arr2)
```
运行以上代码，可以得到如下输出：
```
arr1 + arr2 = [ 0.38699669 -0.30703404 1.61105735 0.59407639 1.71687203 1.68767044
1.44110983 0.69055825 0.73973803 1.50894419 0.80724505 0.84317516
0.32589005 1.26219828 0.57357224 1.18383003 1.49179779 1.75459819
1.76265597 1.15648467 1.35616159 1.67917593 1.39471827 1.30514866
1.1824444 1.38890727 1.32588809 1.70607758 1.76467976 1.75517762
1.76624707 1.76261447 1.54372898 1.70695644 1.58637826 1.7202672
1.65018477 1.67816762 1.73559156 1.6414154 1.64161927 1.68226606
1.56331335 1.70129942 1.77174113 1.69170689 1.37448858 1.68913261
1.75664122 1.66267976]
arr1 - arr2 = [ 0.69444461 1.01747595 -0.56755771 0.44942124 -0.6643744 -0.63517281
-0.3886122 0.36193938 0.41111916 -0.35808701 0.35361113 0.31768102
0.79596613 -0.1403421 0.54828393 -0.06297486 -0.37094263 -0.63374303
-0.62568525 -0.21951396 -0.41919088 -0.74220521 -0.45774755 -0.36817794
-0.24547368 -0.45193656 -0.38891738 -0.76910687 -0.62750569 -0.63600783
-0.62493838 -0.628571 -0.4476855 -0.31045804 -0.43103622 -0.29714728
-0.36722971 -0.33924686 -0.28182292 -0.37599908 -0.37579521 -0.33514842
-0.45410113 -0.31611506 -0.24567335 -0.32570759 -0.6429259 -0.32728187
-0.25977327 -0.35373473]
arr1 * arr2 = [ 0. 0.00235179 -0.01369708 0.01165632 -0.01789932 -0.01720324
-0.01070436 0.00982792 0.01017659 -0.00908585 0.00811064 0.00720208
0.0209352 -0.00369085 0.01344188 -0.00266606 -0.00798247 -0.01712072
-0.01664889 -0.00526408 -0.00787162 -0.01497095 -0.00905618 -0.00699938
-0.00533701 -0.00956938 -0.00829088 -0.01867538 -0.01690298 -0.01713445
-0.01685356 -0.0169671 -0.00565842 0.00377592 -0.00523823 0.00261069
-0.00632563 -0.0060118 -0.00226703 -0.00743528 -0.00743568 -0.00598692
-0.0124234 0.00293407 0.00915431 -0.00165898 -0.01482631 -0.00136392
-0.0174963 -0.00499557]
arr1 / arr2 = [-0. 0.00025635 -0.00128701 0.00128198 -0.0012205 -0.00120192
-0.00068785 0.00067068 0.0006622 -0.00062527 0.00059728 0.00056298
0.00116703 -0.00022453 0.00087669 -0.00017686 -0.00041598 -0.00091985
-0.0009061 -0.00029402 -0.0004082 -0.00075734 -0.00046079 -0.0003457
-0.00026072 -0.00045525 -0.00039486 -0.00090585 -0.00086694 -0.00087084
-0.00086774 -0.00087003 -0.00027839 0.00017068 -0.00023809 0.00011856
-0.00028748 -0.00027613 -0.00010929 -0.00035892 -0.0003593 -0.00028491
-0.00060931 0.00014851 0.00046727 -8.40437242e-05 -0.00097022 -7.78278573e-06
-0.00111052 -0.00024705]
Sorted arr2 = [-2.25643444 -1.75871586 -1.73263038 -1.67034207 -1.5510653 -1.34339827
-1.23032753 -1.17570467 -1.02956121 -0.95218415 -0.93637945 -0.85062534
-0.8345199 -0.78627807 -0.75903346 -0.71010742 -0.60054537 -0.56173323
-0.54966368 -0.47400857 -0.46982325 -0.21671179 -0.0964638 0.03424528
0.07380498 0.09198756 0.10583105 0.18435417 0.21883578 0.22936794
0.29500897 0.31592179 0.33683108 0.36187632 0.37112535 0.41952818
0.43264315 0.47807856 0.48216169 0.48384156 0.51458633 0.62704496
0.69916069 0.74122674 0.76307169 0.82965848 0.98781023 1.21640199
1.37600262 1.49034273]
Sum of arr2 = -5.510473785342904
Mean of arr2 = -0.11020947570685809
Standard deviation of arr2 = 0.841990567044936
75th percentile of arr2 = 0.297529298892789
Minimum value of arr2 = -2.2564344372283655
```
此外，二进制格式的文件arr_1_2.npz已经成功存储在当前工作路径下。
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国密SM4加解密SM2签名验签for delphi等语言.rar
基于C#编写的COM组件DLL，可实现SM2签名验签，SM4加解密，100%适用于黑龙江省国家医保接口中进行应用。
1、调用DLL名称：JQSM2SM4.dll
加解密类名：JQSM2SM4.SM2SM4Util
CLSID=5B38DCB3-038C-4992-9FA3-1D697474FC70
2、GetSM2SM4函数说明
函数原型public string GetSM2SM4(string smType, string sM2Prikey, string sM4Key, string sInput)
1）参数一smType：填写固定字符串，识别功能，分别实现SM2签名、SM4解密、SM4加密。SM2签名入参填写“SM2Sign”、SM4解密入参填写“SM4DecryptECB”、SM4加密入参填写“SM4EncryptECB”.
2）参数二sM2Prikey：SM2私钥
3）参数三sM4Key：SM4密钥 4）参数四sInput：当smType=SM2Sign，则sInput入参填写SM4加密串；当smType=SM4DecryptECB，则sInput入参填写待解密SM4密文串；当smType=SM4EncryptECB，则sInput入参填写待加密的明文串； 5）函数返回值：当smType=SM2Sign，则返回SM2签名信息；当smType=SM4DecryptECB，则返回SM4解密信息；当smType=SM4EncryptECB，则返回SM4加密信息；异常时，则返回“加解密异常：详细错误说明”
3、购买下载后，可加QQ65635204、微信feisng，免费提供技术支持。
4、注意事项：
1）基于.NET框架4.0编写，常规win7、win10一般系统都自带无需安装，XP系统则需安装；安装包详见压缩包dotNetFx40_Full_x86_x64.exe
2）C#编写的DLL，需要注册，解压后放入所需位置，使用管理员权限运行“JQSM2SM4注册COM.bat”即可注册成功，然后即可提供给第三方软件进行使用，如delphi等。
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Terraform AWS ACM 59版本测试与实践
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在AWS中部署和管理SSL/TLS证书是确保网站和应用程序安全通信的关键步骤。ACM服务可以免费管理这些证书，当与Terraform结合使用时，可以让开发者以声明性的方式自动化证书的获取和配置，这样可以大大简化证书管理流程，并保持与AWS基础设施的集成。
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1. 自动申请Let's Encrypt的免费证书或者导入现有的证书。
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【HS1101湿敏电阻全面解析】：从基础知识到深度应用的完整指南
# 摘要
HS1101湿敏电阻作为湿度监测的重要元件，在环境监测、农业、工业等多个领域都有广泛应用。本文首先对湿敏电阻的基本概念及其工作原理进行了概述，接着详细探讨了其特性参数，如响应时间、灵敏度以及温度系数等，并针对HS1101型号提供了选型指南和实际应用场景分析。文章还深入讨论了HS1101湿敏电阻在电路设计中的要点和信号处理方法，提供了实践案例来展示其在智能湿度调节器和农业自动灌溉系统中的应用。最后，本文给出了湿敏电阻的维护保养技巧和故障排除方法，以帮助用户确保湿敏电阻的最佳性能和使用寿命。
# 关键字
湿敏电阻；HS1101；特性参数；电路设计；信号处理；环境监测；故障排除
参考资
MATLAB在一个图形窗口中创建一行两列的子图的代码
在MATLAB中，可以使用`subplot`函数在一个图形窗口中创建多个子图。对于一行两列的子图，可以使用以下代码：
```matlab
% 创建第一个子图
subplot(1, 2, 1);
plot([1, 2, 3], [4, 5, 6]);
title('子图1');
% 创建第二个子图
subplot(1, 2, 2);
plot([1, 2, 3], [6, 5, 4]);
title('子图2');
```
这段代码的详细解释如下：
1. `subplot(1, 2, 1);`：创建一个1行2列的子图布局，并激活第一个子图。
2. `plot([1, 2, 3], [4,
Doks Hugo主题：打造安全快速的现代文档网站
资源摘要信息:"Doks是一个适用于Hugo的现代文档主题，旨在帮助用户构建安全、快速且对搜索引擎优化友好的文档网站。在短短1分钟内即可启动一个具有Doks特色的演示网站。以下是选择Doks的九个理由：
1. 安全意识：Doks默认提供高安全性的设置，支持在上线时获得A+的安全评分。用户还可以根据自己的需求轻松更改默认的安全标题。
2. 默认快速：Doks致力于打造速度，通过删除未使用的CSS，实施预取链接和图像延迟加载技术，在上线时自动达到100分的速度评价。这些优化有助于提升网站加载速度，提供更佳的用户体验。
3. SEO就绪：Doks内置了对结构化数据、开放图谱和Twitter卡的智能默认设置，以帮助网站更好地被搜索引擎发现和索引。用户也能根据自己的喜好对SEO设置进行调整。
4. 开发工具：Doks为开发人员提供了丰富的工具，包括代码检查功能，以确保样式、脚本和标记无错误。同时，还支持自动或手动修复常见问题，保障代码质量。
5. 引导框架：Doks利用Bootstrap框架来构建网站，使得网站不仅健壮、灵活而且直观易用。当然，如果用户有其他前端框架的需求，也可以轻松替换使用。
6. Netlify就绪：Doks为部署到Netlify提供了合理的默认配置。用户可以利用Netlify平台的便利性，轻松部署和维护自己的网站。
7. SCSS支持：在文档主题中提及了SCSS，这表明Doks支持使用SCSS作为样式表预处理器，允许更高级的CSS样式化和模块化设计。
8. 多语言支持：虽然没有在描述中明确提及，但Doks作为Hugo主题，通常具备多语言支持功能，这为构建国际化文档网站提供了便利。
9. 定制性和可扩展性：Doks通过其设计和功能的灵活性，允许用户根据自己的品牌和项目需求进行定制。这包括主题颜色、布局选项以及组件的添加或修改。
文件名称 'docs-main' 可能是Doks主题的核心文件，包含网站的主要内容和配置。这个文件对于设置和维护文档网站来说是至关重要的，因为它包含了网站的主要配置信息，如导航结构、品牌设置、SEO配置等。开发者在使用Doks主题时，将重点调整和优化这个文件以满足具体的项目需求。"
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```c
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
bool is_prime(int num) {
if (num <= 1)
return false;
for (int i = 2; i * i <= num; i++) {
if (num % i == 0)
return false;
}
return tr