创建一个3x3x3的随机数组，以下正确的是 np.arange(3,3,3) np.random.random(3,3,3) np.random(3x3x3) np.random(3,33)

创建一个 3x3x3 的随机数组，正确的方法是使用 `np.random.rand(3, 3, 3)` 或者 `np.random.randn(3, 3, 3)`。

- `np.arange(3, 3, 3)` 会返回一个空数组，因为 `start` 和 `step` 的值都为 3，所以没有值需要生成。
- `np.random.random(3, 3, 3)` 会报错，因为 `np.random.random` 只接受一个 `size` 参数，而不是多个参数。
- `np.random(3x3x3)` 会报错，因为 `3x3x3` 不是有效的 Python 表达式。
- `np.random(3, 33)` 会报错，因为 `np.random` 不接受多个整数作为参数。

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创建一个3×3的数组，下列代码中错误的是（) 。 np.eye(3) np.random.random([3,3,3]) np.mat(" 1 2 3;4 5 6;7 8 9") np.arange(0,9).reshape(3,3)

下列代码中错误的是：np.random.random([3,3,3])，因为它创建了一个形状为 (3, 3, 3) 的三维数组，而不是一个 3x3 的二维数组。其他三个选项都创建了一个 3x3 的二维数组。

- np.eye(3) 创建了一个单位矩阵；
- np.mat(" 1 2 3;4 5 6;7 8 9") 创建了一个由给定字符串表示的矩阵；
- np.arange(0,9).reshape(3,3) 创建了一个由 0 到 8 的整数组成的一维数组，并将其重塑为 3x3 的二维数组。

import numpy as np N = 32 n = np.arange(N) wn = np.random.uniform(0, 1, N) X1 = np.cos(2 * np.pi * n / N) * wn X2 = np.sin(2 * np.pi * n / N) X1_fft = np.fft.fft(X1) X2_fft = np.fft.fft(X2) X3_fft = X1_fft * X2_fft X3_fft[:N] = X3_fft[:N] / N X3_fft[N:] = 0 X3 = np.fft.ifft(X3_fft) X3 = np.real(X3) print(X3)

这段代码使用了numpy库中的FFT函数来计算两个信号的乘积的傅里叶变换。首先，np.arange(N)生成了一个从0到31的序列，作为离散时间轴上的采样点。接着，np.random.uniform(0, 1, N)生成了一个从0到1的随机数序列，作为加权系数。然后，X1和X2分别计算了一个正余弦信号，其中正弦信号使用了wn作为加权系数。接下来，使用np.fft.fft函数对X1和X2进行傅里叶变换，得到它们的频率域表示X1_fft和X2_fft。将它们相乘，得到X3_fft，即两个信号的乘积的傅里叶变换。由于FFT计算的是周期性信号的频谱，因此需要将X3_fft的前一半和后一半重新排列，以得到正确的结果。最后，使用np.fft.ifft函数对X3_fft进行逆傅里叶变换，得到X3，即两个信号的乘积的时域表示。因为傅里叶变换是线性变换，所以X3和X1、X2的乘积的时域表示是一样的。最后，使用np.real函数取实部，得到X3的实数部分。