有ndarray对象实例aArray,代码如下:import numpy as npaArray= np.array([[0,1,2,3,4],[9,8,7,6,5]])则aArray.itemsize的执行结果是什么?
A: 4
B: 2
C: 10
D: 32
A: 4
B: 2
C: 10
D: 32
举一反三
- 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
- ndarray对象实例a，代码如下：import numpy as npa = np.array([[0, 1, 2, 3, 4], [9, 8, 7, 6, 5]])a.shape的执行结果是什么？
- 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]])
- 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() _______
- 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()_______