import numpy as np s = np.arange(100).reshape(2, 2, 25) # 对于数组s,交换0轴和1轴，输出结果

可以使用transpose函数对数组进行轴的交换操作，具体实现如下：

s = np.arange(100).reshape(2, 2, 25)
s = s.transpose((1, 0, 2))
print(s.shape)

输出结果为：

(2, 2, 25)

其中，transpose函数的参数为一个元组，表示需要交换的轴的顺序。在本例中，(1, 0, 2)表示将原数组的0轴和1轴交换。

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解释一下import numpy as np n = np.arange(24).reshape(2,-1,2,2)

这段代码首先导入了 NumPy 库并将其命名为 np，然后创建了一个一维数组，其中包含 24 个连续的整数。接下来，使用 reshape() 函数将这个一维数组转换为一个四维数组，该四维数组的形状为 (2, 3, 2, 2)。具体而言，它有两个第一维元素，每个元素包含三个第二维元素，每个第二维元素包含两个第三维元素，每个第三维元素包含两个第四维元素。

7.以下程序的执行结果是 import numpy as np x=np.arange (100) . reshape (10， 10) condition=np .mod(x,2)==0 print (np.extract (condition, x))

该程序的执行结果是打印出数组 x 中所有偶数元素。

具体来说，程序首先导入了 numpy 库，并使用 arange() 和 reshape() 函数生成一个 10x10 的二维数组 x。然后，使用 mod() 函数和布尔索引(condition) 来筛选出 x 中所有偶数元素，并使用 extract() 函数将结果打印出来。