设np是numpy库的别名，则执行语句a=np.array([1,2,3])；b=np.unique(np.append(a,2))后，以下说法正确的是（ ）。
A: 执行append(a,2)后，数组a不会改变
B: 数组a和b是同一个数组
C: 数组a和b的内容相同
D: 数组b的内容为array([1,3,2])
A: 执行append(a,2)后，数组a不会改变
B: 数组a和b是同一个数组
C: 数组a和b的内容相同
D: 数组b的内容为array([1,3,2])
举一反三
- np是numpy模块的别名。若a=np.array((2,4,6))，则a**2完成的操作是（）。 A: 数组中的每个元素乘以2 B: 数组中的第一个元素乘以2 C: 计算数组中每个元素的2次方 D: 用数组中的每个元素作为2的幂次方
- 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)
- 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))
- 找到二维数组np.arange(9).reshape(3,3)每一行中的最大值的代码。[br][/br]import numpy as np[br][/br]array=np.arange(9).reshape(3,3)[br][/br]max_num= A: np.unique(array)[-1] B: np.unique(array)[:1] C: np.max(array, axis=0) D: np.max(array, axis=1)
- 存在多维数组arr，arr =np.array([[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]])数组arr.T的输出为 A: array([[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]) B: array([[1, 2, 3], [4, 5, 8], [7, 6, 9]]) C: array([[1, 4, 7], [2, 5, 6], [3, 8, 9]]) D: array([[9, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 1]])