我的数据类型是np.array，怎么删除第一个和最后一个元素

可以使用切片来删除第一个和最后一个元素，如下所示：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = arr[1:-1]  # 切片删除第一个和最后一个元素
print(new_arr)  # 输出 [2 3 4]

这里使用了切片 `arr[1:-1]`，其中 `1` 表示从第二个元素开始取，`-1` 表示倒数第二个元素结束，即删除了第一个和最后一个元素。注意，这样得到的是一个新的数组，原数组并没有改变。

相关问题

8.补全找出数组np.array([1,2,1,1,3,4, 3,1,1,2,1,1,2])中第五个1出现的位置的代码。 array=np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2]) loc=___ 9.补全找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) max_num=___ 10.补全找出数组np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中的第二大值的代码。 array=np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8]) num=___ 11.下列代码运行的结果是（ ）。 a = numpy.array([1,2,3]) b = numpy.array([4,5,6]) a+b A.[1,2,3,4,5,6] B.[5,7,9] C.21 D.12 12.a = numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]])下列选项中可以选取数字5的索引的是（ ）。 A.a[1][1] B.a[2][2] C.a[1,1] D.a[2,2] 13.Numpy的主要数据类型是_________，用于计算的主要数据类型是_________。 14.Numpy中reshape( )函数主要作用是？

8. 代码如下：

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 1, 1, 3, 4, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2])
loc = np.where(array == 1)[0][4]
print(loc)

输出结果为：

8

9. 代码如下：

import numpy as np

array = np.arange(9).reshape(3,3)
max_num = np.max(array, axis=1)
print(max_num)

输出结果为：

[2 5 8]

10. 代码如下：

import numpy as np

array = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])
array = np.unique(array)
array = np.sort(array)
num = array[-2]
print(num)

输出结果为：

9

11. 选项B.[5,7,9]，即数组a和数组b对应位置上的元素相加。

12. 选项C.a[1,1]，即二维数组中第二行第二列的元素。

13. Numpy的主要数据类型是ndarray，用于计算的主要数据类型是float和int。

14. reshape()函数的主要作用是改变数组的形状，即改变数组的维度。可以将一维数组转换为多维数组，也可以改变多维数组的形状和维度。

a = np.array

在Python的NumPy库中，`np.array`是一个非常重要的函数，用于创建数组对象。它接受一个序列（如列表、元组、字符串等）或标量值，并将其转换为一个numpy数组。这个数组可以是一维或多维的，支持数值计算的各种操作，如元素级别的数学运算、索引、切片等。

例如，如果你有一个包含数字的一维列表，你可以这样做：

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

这会创建一个长度为5的一维数组，数组的第一个元素是1，最后一个元素是5。

如果你需要从其他数据结构（如字典或Pandas DataFrame的一部分）创建数组，也可以传递相应的参数给`np.array()`。对于更复杂的数组创建，还可以指定数据类型（dtype），比如：

b = np.array([[1, 2], [3, 4]], dtype=np.float64)

这里创建了一个二维浮点数数组。