请阅读下面一段程序：arr_2d = np.array([[11, 20, 13],[14, 25, 16],[27, 18, 9]])print(arr_2d[1, :1])执行上述程序后，最终输出的结果为（ ）。
A: [14, 25]
B: [25]
C: [20, 25]
D: [14]
A: [14, 25]
B: [25]
C: [20, 25]
D: [14]
举一反三
- 执行如下代码arr1=[[1,3],[2,4]]arr2=[[2,1],[4,1]]np.multiply(arr1,arr2)则输出结果为 A: array([[14, 4], [20, 6]]) B: array([[2, 3], [8, 4]]) C: array([[0.5, 3. ], [0.5, 4. ]]) D: array([[ 4, 10], [ 6, 16]])
- 给定多维数组arr：arr =[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]，可以得到[[5 6] [8 9]]的操作是 A: arr[1:2,1:2] B: arr[1:3,1:3] C: arr[1:,1:] D: arr[:,:]
- 请阅读下列一段示例程序:[br][/br]arr2d = np.array([[11, 20, 5],[21, 15, 26],[17, 8, 19]])[br][/br]arr2d[0:2, 0:2][br][/br]运行上述程序,它最终执行的结果为( )。 A: array([[11, 20],[21, 15]]) B: array([11, 20]) C: array([21, 15]) D: array([11, 21])
- 请阅读下列一段示例程序：<br/>arr2d = np.array([[11, 20, 5],[21, 15, 26],[17, 8, 19]])<br/>arr2d[0:2, 0:2]<br/>运行上述程序，它最终执行的结果为（ ）。 A: array([[11, 20],[21, 15]]) B: array([11, 20]) C: array([21, 15]) D: array([11, 21])
- 写出下面程序的输出结果：d1 = {} d1[2] = 10 d1['2'] = 20 d2 = {} d2[2] = d1 d2['2'] = d2 print d2['2']['2']['2']['2'][2][2]