1、运行下列代码，生成一个100行100列的整数0方阵arr对象(共10000个数 据)，其中有20个随机位置的整数0被修改成1。 import numpy as np import pandas as pd stno=[’2022011%03d’%i for i in range(120)] score=np. random. normal(72,20,(120,4)). astype(int) df=pd. DataFrame(score, columns=['chin','math','eng','comp']) df['stno']=stno (1)统计出这20个整数1的二维索引下标，并输出。 (2)使用两种不同的方法，将arr方阵中的20个1修改成10及20(第一种方 法，将1修改成10，第二种方法将10修改成20) (3)输出行号10-19共10行1000个数据。 (4)输出列号5-6两列共200数据 (5)输出第5行到第8行(包括第8行),第10列到第15列(不包括第15列)矩阵中 的20个数据

(1) 统计出这20个整数1的二维索引下标，并输出。

import numpy as np

# 生成100行100列的0方阵
arr = np.zeros((100, 100), dtype=int)

# 随机修改20个位置的值为1
for i in range(20):
    x, y = np.random.randint(0, 100, size=2)
    arr[x][y] = 1

# 统计出所有值为1的索引下标
indices = np.argwhere(arr == 1)

# 输出
print("20个值为1的索引下标：")
print(indices)

输出：

20个值为1的索引下标：
[[ 3 39]
 [ 7  3]
 [11 91]
 [17  1]
 [20  8]
 [21 86]
 [24 70]
 [35 73]
 [50 70]
 [55  7]
 [60  5]
 [65 56]
 [67  2]
 [69  8]
 [76 42]
 [80 57]
 [87 68]
 [89 48]
 [92 11]
 [99 72]]

(2) 使用两种不同的方法，将arr方阵中的20个1修改成10及20(第一种方 法，将1修改成10，第二种方法将10修改成20)

方法一：

# 将值为1的修改为10
arr[arr == 1] = 10

# 将值为10的修改为20
arr[arr == 10] = 20

方法二：

# 使用numpy的where函数将值为1的修改为10，值为10的修改为20
arr = np.where(arr == 1, 10, arr)
arr = np.where(arr == 10, 20, arr)

(3) 输出行号10-19共10行1000个数据。

print(arr[10:20])

(4) 输出列号5-6两列共200数据

print(arr[:, 5:7])

(5) 输出第5行到第8行(包括第8行),第10列到第15列(不包括第15列)矩阵中的20个数据

print(arr[4:8, 9:14])

注意，这里的行列索引都是从0开始计数的，因此第5行实际上是索引为4的行，第10列实际上是索引为9的列。