改变元组（’a’, ‘b’, ‘c’）中的最后一个元素为‘d’

可以使用如下代码来改变元组中的最后一个元素：

t = ('a', 'b', 'c')
t = t[:-1] + ('d',)

这里的 t[:-1] 表示取元组 t 中除了最后一个元素之外的其他元素，然后再把 'd' 加入元组中。这样就实现了把最后一个元素改为 'd' 的效果。

相关问题

1. 使用array()函数，分别用列表、元组以及列表元组混合作为参数完成创建； 2. 使用shape属性查看上一步生成的数组各维大小，并试着改变一个二维数组不同维的大小； 3. 创建数组时，使用array()的dtype参数设定元素数据类型，并使用astype()改变元素数据类型； 4. 在Jupyter Notebook中使用%timeit验证NumPy的数值对象运算速度比Python的内置类型运算速度慢； 5. 分别使用arrange()、linspace()、logspace()生成数组，练习参数以课件中P13~P16中图片为例； 6. 分别使用empty()、zeros()、ones()、full()生成数组，练习参数以课件中P17~P19中图片为例； 7. 利用fromfunciton()生成一个二维数组，其中数据为九九乘法表。

好的，让我来回答你的问题。

1. 使用array()函数，分别用列表、元组以及列表元组混合作为参数完成创建：

可以使用以下代码创建：

import numpy as np

# 使用列表创建
arr_list = np.array([1, 2, 3])
print(arr_list)

# 使用元组创建
arr_tuple = np.array((4, 5, 6))
print(arr_tuple)

# 使用列表元组混合创建
arr_mix = np.array([(1, 2, 3), [4, 5, 6]])
print(arr_mix)

2. 使用shape属性查看上一步生成的数组各维大小，并试着改变一个二维数组不同维的大小：

可以使用以下代码查看和改变数组的形状：

# 查看数组形状
print(arr_list.shape)
print(arr_tuple.shape)
print(arr_mix.shape)

# 改变数组形状
arr_mix.shape = (3, 2)
print(arr_mix)

3. 创建数组时，使用array()的dtype参数设定元素数据类型，并使用astype()改变元素数据类型：

可以使用以下代码创建和改变数组元素数据类型：

# 创建数组时指定数据类型
arr_int = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int)
print(arr_int)

# 改变数组元素数据类型
arr_float = arr_int.astype(np.float)
print(arr_float)

4. 在Jupyter Notebook中使用%timeit验证NumPy的数值对象运算速度比Python的内置类型运算速度慢：

可以使用以下代码进行比较：

import numpy as np

# NumPy运算速度比较
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

%timeit a + b

# Python内置类型运算速度比较
c = [1, 2, 3]
d = [4, 5, 6]

%timeit [c[i] + d[i] for i in range(len(c))]

5. 分别使用arrange()、linspace()、logspace()生成数组，练习参数以课件中P13~P16中图片为例：

可以使用以下代码生成数组：

import numpy as np

# 使用arange()生成数组
arr_arange = np.arange(0, 10, 2)
print(arr_arange)

# 使用linspace()生成数组
arr_linspace = np.linspace(0, 10, 6)
print(arr_linspace)

# 使用logspace()生成数组
arr_logspace = np.logspace(0, 3, 4)
print(arr_logspace)

6. 分别使用empty()、zeros()、ones()、full()生成数组，练习参数以课件中P17~P19中图片为例：

可以使用以下代码生成数组：

import numpy as np

# 使用empty()生成数组
arr_empty = np.empty((2, 3))
print(arr_empty)

# 使用zeros()生成数组
arr_zeros = np.zeros((2, 3))
print(arr_zeros)

# 使用ones()生成数组
arr_ones = np.ones((2, 3))
print(arr_ones)

# 使用full()生成数组
arr_full = np.full((2, 3), 5)
print(arr_full)

7. 利用fromfunciton()生成一个二维数组，其中数据为九九乘法表：

可以使用以下代码生成数组：

import numpy as np

# 使用fromfunction()生成二维数组
arr_mul = np.fromfunction(lambda i, j: (i+1)*(j+1), (9, 9))
print(arr_mul)

如何判断一个变量是可变类型还是不可变

在 Python 中，可以通过 `id()` 函数来判断一个变量是可变类型还是不可变类型。

如果一个变量的 `id()` 值在多次运行中保持不变，那么这个变量是不可变类型；如果 `id()` 值随着变量的修改而改变，那么这个变量是可变类型。

例如，数字、字符串、元组等不可变类型的 `id()` 值在多次运行中都是不变的，而列表、字典等可变类型的 `id()` 值会随着其元素的增加、删除、修改而改变。

下面是一个例子，演示了如何使用 `id()` 函数来判断变量的可变性：

a = 1
b = 'hello'
c = (1, 2, 3)
d = [1, 2, 3]
e = {'a': 1, 'b': 2}

print(id(a))   # 输出 140710362254768
print(id(b))   # 输出 2312982163328
print(id(c))   # 输出 2312982663280
print(id(d))   # 输出 2312982973696
print(id(e))   # 输出 2312982962624

d.append(4)
e['c'] = 3

print(id(d))   # 输出 2312982973696
print(id(e))   # 输出 2312982962624

在这个例子中，我们分别定义了数字类型的变量 a、字符串类型的变量 b、元组类型的变量 c、列表类型的变量 d 和字典类型的变量 e。然后使用 `id()` 函数分别打印它们的内存地址。

在第一次打印时，所有变量的 `id()` 值都是固定的。但是在第二次打印时，我们对列表 d 和字典 e 进行了修改，其 `id()` 值仍然是固定的，说明它们是可变类型。

需要注意的是，这里的 `id()` 函数只是用来判断变量的可变性，不应该用来比较变量的值是否相等。如果要比较变量的值是否相等，应该使用 `==` 运算符。