有arr = np.arange(12).reshape(3,4)，则arr[(0,1),(1,3)]对应的值是______和______；arr[1:2,(0, 3)]对应的元素是______和______；arr.ndim的值是

有`arr = np.arange(12).reshape(3,4)`，则：

- `arr[(0,1),(1,3)]`对应的值是`1`和`7`。这里使用了元组索引，`(0,1)`表示取第0行第1列的元素，`(1,3)`表示取第1行第3列的元素。

- `arr[1:2,(0, 3)]`对应的元素是`4`和`7`。这里使用了切片和元组索引，`1:2`表示取第1行，`(0,3)`表示取第0列和第3列的元素。

- `arr.ndim`的值是`2`，表示数组`arr`是一个二维数组。

因为Python中的索引从0开始，因此`arr[(0,1),(1,3)]`表示取第1行第2列和第2行第4列的元素；`arr[1:2,(0, 3)]`表示取第2行的第1列和第4列的元素。

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]])