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生成一个2行3列随机整数二维数组a使用Numpy方法对#xff08;1#xff09;中数组a进行整体求积使用Numpy方法对#xff08;1#xff09;中数组a进行求每列最大值索引定义一个NumPy一维数组 b#xff0c;元素为 1 到 10 的整数获取#xff08;4#x…题目
生成一个2行3列随机整数二维数组a使用Numpy方法对1中数组a进行整体求积使用Numpy方法对1中数组a进行求每列最大值索引定义一个NumPy一维数组 b元素为 1 到 10 的整数获取4数组b中最后五个元素并以倒序的形式输出获取4数组b中第三个元素到最后一个元素的每两个元素步长为 2随机生成一个一维数组 d大小为 19元素为 0 到 199 的随机整数。输出7中数组 d 的数据类型、维数、形状、元素总个数。生成一个范围在 11-21 之间具有 2 行 3 列的随机浮点数数组。创建一个 4 行 5 列的全零数组并输出。创建一个 5 行 2 列的全一数组并输出。使用 NumPy 创建一个包含 8 个整数的数组每个整数为 4。创建一个形状为 (6, 4) 的二维数组所有元素均为 6。创建一个形状为 (3, 4) 的随机浮点数数组数组元素在 0-4 之间。创建一个形状为 (4, 3, 2) 的全一三维数组。创建一个 6 行 3 列均值为 110 的正态分布二维数组。生成一个 1 到 35 之间具有 18 个元素的等差整数数组。生成一个 6 行 2 列的二维数组输出第二列的所有元素。创建一个形状为(2, 3)的NumPy数组使用fill方法将所有元素填充为值-1 输出数组。将一个 3 行 3 列的二维数组中所有大于 70 的元素设置为 5。将一个有 15 个元素的一维整数数组变形为 3 行 5 列的二维数组。将一个 2 行 7 列的二维整数数组展平为一维数组并输出。生成一个0-20之间具有11个元素的随机整数数组使用NumPy的sort函数对数组进行排序并输出。请使用NumPy的full函数创建一个形状为(3, 4)的二维数组其中所有元素都填充为数字7并将这个数组命名为arr。然后输出数组arr。请创建一个形状为 (5,) 的一维数组所有元素均为 2数据类型为int并输出它。
代码展示
import numpy as np#1-3
np.random.seed(0)
a np.random.randint(0,101,(2,3))
print(a)
print(a * 2)
ret np.max(a,axis0)
print(ret)#4-6
b np.arange(1,11)
print(b)
print(b[:4:-1])
print(b[2::2])#7-8
d np.random.randint(0,200,19)
print(d)
print(type(d))
print(d.dtype)
print(d.ndim)
print(d.shape)
print(d.size)#9
arr np.random.uniform(11,21,(2,3))
print(arr)#10
arr np.zeros((4,5))
print(arr)#11
arr np.ones((5,2))
print(arr)#12
arr np.full(8,4)
print(arr)#13
arr np.full((6,4),6)
print(arr)#14
arr np.random.uniform(0,4,(3,4))
print(arr)#15
arr np.ones((4,3,2))
print(arr)#16
arr np.random.normal(110,1,(6,3))
print(arr)#17
arr np.linspace(1,35,18)
print(arr)#18
arr np.random.randint(1,10,(6,2))
print(arr)
print(arr[:,1])#19
arr np.full((2,3),-1)
print(arr)#20
arr np.random.randint(1,100,(3,3))
print(arr)
arr[arr 70]5
print(arr)#21
arr np.arange(0,15)
print(arr)
r_arr arr.reshape((3,5))
print(r_arr)#22
arr np.random.randint(1,10,(2,7))
print(arr)
print(arr.flatten())
print(arr.ravel())#23
arr np.random.randint(0,21,11)
print(arr)
sort_arr np.sort(arr)
print(sort_arr)#24
arr np.full((3,4),7)
print(arr)#25
arr np.full((5,),2,dtypei2)
print(arr)
