假设已执行语句import numpy as np和c = np.arange(25).reshape(5,5),那么表达式c[[2,4], 3:].sum()的值为__。
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举一反三
- 如下代码的输出结果是( )import numpy as npa = np.arange(12).reshape(3, 4)print(np.sum(a[[0, 2], 2:]))
- 如下代码的输出结果是( )import numpy as npa = np.arange(12).reshape(3, 4)print(np.sum(a[1:, 2:]))
- 有如下语句:import numpy as npA=np.arange(12) .reshape(3,4)则A[1]的值是[0,1,2,3]
- 请在下面空格处填写答案（两行结果中间用一个半角分号分隔）。>>> import numpy as np >>> a = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]) >>> a.shape (______) >>> a[[2]].sum() _______
- ndarray对象实例a，代码如下：import numpy as np a = np.array([[0, 1, 2, 3, 4], [9, 8, 7, 6, 5]])a.itemsize的执行结果是什么？ A: 32 B: 2 C: 4 D: 10
内容
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中国大学MOOC: 请在下面空格处填写答案（两行结果中间用一个半角分号分隔）。>>> import numpy as np>>> a = np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)])>>> a.shape(______)>>> a[[2]].sum()_______
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如下代码的输出是( )import numpy as npa = np.arange(6).reshape(3, 2)b = a.sum(axis=0)c = b.sum(axis=0)
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以下代码（）能够创建一个值范围在1到10的数组 A: np.arange(1,11) B: import numpy as np np.arrange(1,11) C: import numpy as np np.arrange(1,10) D: import numpy as np np(1,11)
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补全如下代码，对生成的变量a在1轴上进行降序排列。import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5), index = ['z', 'w', 'y', 'x']) a.____________(axis=1, ascending=False)
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下面程序段的执行结果为_______。 import numpy as np t = np.arange(120).reshape(3,4,5,2) t0=np.sum(t,axis=1) print(t0.shape)