将（4，3）的numpy矩阵H转置。 A: reshape(3,4) B: reshape(-1,4) C: reshape(3,-1) D: T
将（4，3）的numpy矩阵H转置。 A: reshape(3,4) B: reshape(-1,4) C: reshape(3,-1) D: T
当默认的reshape callback不满足需求时，我们必须编写自己的reshape callback。
当默认的reshape callback不满足需求时，我们必须编写自己的reshape callback。
设A为6阶方阵，将其副对角线的元素生成2×3矩阵B，相应的命令是（ ）。 A: B=reshape(diag(fliplr(A)),3,2) B: B=reshape(diag(fliplr(A)),2,3) C: B=reshape(diag(flipud(A)),3,2) D: B=reshape(diag(flipud(A)),2,3)
设A为6阶方阵，将其副对角线的元素生成2×3矩阵B，相应的命令是（ ）。 A: B=reshape(diag(fliplr(A)),3,2) B: B=reshape(diag(fliplr(A)),2,3) C: B=reshape(diag(flipud(A)),3,2) D: B=reshape(diag(flipud(A)),2,3)
>>reshape(1:6,2,3)执行后的结果是（）
>>reshape(1:6,2,3)执行后的结果是（）
写出下列指令运行结果A=reshape(1:16,2,8)reshape(A,4,4)s=[1 3 6 8 9 11 14 16];A(s)=0
写出下列指令运行结果A=reshape(1:16,2,8)reshape(A,4,4)s=[1 3 6 8 9 11 14 16];A(s)=0
实现将数组a=np.arange (10).reshape(2,-1)和数组b=np.repeat(1,10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。[br][/br]import numpy as np[br][/br]a=np.arange (10).reshape(2,-1)[br][/br]b=np.repeat(1,10).reshape(2,-1)[br][/br]array= A: np.hstack((a,b)) B: np.vstack((a,b)) C: np.stack((a,b)) D: np.concatenate((a,b))
实现将数组a=np.arange (10).reshape(2,-1)和数组b=np.repeat(1,10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。[br][/br]import numpy as np[br][/br]a=np.arange (10).reshape(2,-1)[br][/br]b=np.repeat(1,10).reshape(2,-1)[br][/br]array= A: np.hstack((a,b)) B: np.vstack((a,b)) C: np.stack((a,b)) D: np.concatenate((a,b))
A=[1 2 3;6 5 4]; reshape(A,3,2)= ( )
A=[1 2 3;6 5 4]; reshape(A,3,2)= ( )
补全如下代码，打印其中非NaN变量的数量。 1.importpandasaspd 2.importnumpyasnp 3.a=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) 4.b=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) 5.print((a+b).______())
补全如下代码，打印其中非NaN变量的数量。 1.importpandasaspd 2.importnumpyasnp 3.a=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) 4.b=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) 5.print((a+b).______())
reshape(1:6,2,3)函数执行后得到的结果是（）。
reshape(1:6,2,3)函数执行后得到的结果是（）。
定义数组n=numpy.arange(24).reshape(2,3,4)，n.shape的结果是（）
定义数组n=numpy.arange(24).reshape(2,3,4)，n.shape的结果是（）