在这段代码中,数组a被定义为dtype=np.int8,这意味着数组的每个元素都是8位整型,可以表示的范围是从-128到127。当尝试将a[0]设置为128时,由于128超出了np.int8能表示的最大值,它会发生溢出,按照二进制[1]的补码规则,128在np.int8类型中会被解释为-128。因此,print(a)的输出会是[-128, 2]。 答案是...
import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b=a.reshape(3,2) print (b) A、[[1,2,3],[4,5,6]] B、[[1,2,3,4,5,6]] c、[[1,2][3,4][5,6]] D、[1, 2,3,4,5,6] 相关知识点: 试题来源: 解析 代码的主要操作是: 1. 创建一个2x3的数组`a`。
import numpy.random as npr # numpy是用来做科学计算的 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib是用来画图的 import matplotlib as mpl from collections import Counter # ? import seaborn as sns # ? # import missingno as msno # 用来应对缺失的数据 # Set plotting style # ...
numpy库中array方法可以将输入数据(列表、元组、或其他序列数据类型)转换为数组,默认直接复制数据 arr 1 = np . ___{ [ [ 1 , 2 , 4 ] , [ 3 , 4 , 5 ] ] } 所以这个空填array numpy(Numerical Python)提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速、节省空间。numpy支持高级...
import numpy as np data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) 想要得到array([4, 5, 6]),应输入代码()? A) data[0] B) data[0, 1] C) data[1, 0] D) data[1]相关知识点: 试题来源: 解析 我们来分析每个选项: A) data[0]:这会返回第一行的数据,即arra...
import numpy as np data=np.array([5,2,0]) print(data) A [5,2,0] B 520 C [5 2 0 ] D 5 2 0相关知识点: 试题来源: 解析 代码中创建了一个NumPy数组data,数组的内容是[5, 2, 0]。当使用print(data)打印这个数组时,输出的结果是:C. [5 2 0] 所以,运行结果是C选项中的内容。
np.square(a)的返回值是一个数组对象,而不是一个Python列表。 C. [0 1 4 9]:这是一个错误的答案。虽然输出的形式是没有逗号的空格分隔的数组,但实际上是一个NumPy数组对象。 D. [0 1 2 3]:这是一个错误的答案。a数组中的元素并没有发生变化,所以平方运算后的结果不会是[0, 1, 2, 3]。
下面附上Python代码: import numpy as np table = np.zeros([100 + 1, 5 + 1], dtype=int) def spend(n, p): assert 1 lt;= p lt;= n if n == p: _牛客网_牛客在手,offer不愁
根据numpy库的约定,这两个子数组的长度不一致时,会创建一个一维子数组和一个标量元素。因此,bArray的维度是二维,即2。因此,正确的选项是B. 2。 将代码修改为正确形式: python import numpy as np bArray = np.array([[1,2.3],[4,5,6]]) print(bArray.ndim) 1. 代码中使用了numpy库来创建...
1. 首先,我们导入了NumPy库,然后给变量n赋值为10。 2. 使用np.arange(0, n)创建了一个从0到n-1的数组,该数组包含了0到9的整数。 3. 最后,使用print()函数打印了这个数组。输出结果是 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9],表示一个包含了0到9整数的数组。 因此,选B。反馈...