创建数组并进行计算 需求说明： Numpy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list，所以灵活掌握Numpy中数组的创建以及基础的运算是有必要的。 实现思路及步骤： （1）创建一个数值范围为0~1，间隔为0.01的数组。 （2）创建100个服从正态分布的随机数。 （3）对创建的两个数组进行四则运算。 （4）对创建的随机数组进行简单的统计分析。 （5）生成范围在0~1、服从均匀分布的10行5列的数组。创建数组并进行计算 需求说明： Numpy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list，所以灵活掌握Numpy中数组的创建以及基础的运算是有必要的。 实现思路及步骤： （1）创建一个数值范围为0~1，间隔为0.01的数组。 （2）创建100个服从正态分布的随机数。 （3）对创建的两个数组进行四则运算。 （4）对创建的随机数组进行简单的统计分析。 （5）生成范围在0~1、服从均匀分布的10行5列的数组。

回答：

以下为 Python 代码实现：

import numpy as np

# (1) 创建一个数值范围为0~1，间隔为0.01的数组。
arr1 = np.arange(0, 1.01, 0.01)

# (2) 创建100个服从正态分布的随机数。
arr2 = np.random.normal(size=100)

# (3) 对创建的两个数组进行四则运算。
arr3 = arr1 * arr2
arr4 = arr1 + arr2
arr5 = arr1 - arr2
arr6 = arr1 / arr2

# (4) 对创建的随机数组进行简单的统计分析。
print("mean:", arr2.mean())      # 求平均值
print("max:", arr2.max())        # 求最大值
print("min:", arr2.min())        # 求最小值
print("std:", arr2.std())        # 求标准差
print("var:", arr2.var())        # 求方差

# (5) 生成范围在0~1、服从均匀分布的10行5列的数组。
arr7 = np.random.uniform(size=(10, 5))

以上就是实现该需求的代码。