举一反三
- 补全如下代码，对生成的变量a在1轴上进行降序排列。 1.importpandasaspd 2.importnumpyasnp 3.a=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['z','w','y','x']) 4.a.____________(axis=1,ascending=False)
- 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)
- 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:]))
- 请完善如下代码，使得其生成一个3行5列的DataFrame对象。 1.importpandasaspd 2.importnumpyasnp 3.d=pd.DataFrame(np.arange(15).__________(3,5))
- 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:]))
内容
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请阅读下面一段程序:arr = np.arange(6).reshape(1, 2, 3)print(arr.transpose(2, 0, 1))执行上述程序后,最终输出的结果为( )。 A: [[[2 5]][[0 3]][[1 4]]] B: [[[1 4]] [[0 3]] [[2 5]]] C: [[[0 3]][[1 4]][[2 5]]] D: [[[0] [3]][[1] [4]][[2] [5]]]
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执行下列程序段后，得到的结果是 。import tensorflow as tfimport numpy as npa = tf.constant（np.arange（48）.reshape（3,2,4,2））b =tf.random.shuffle（a）c = tf.constant（np.arange（8）.reshape（2,4））d =[email protected]（d.sh A: （3, 2, 2, 2） B: （3, 2, 4, 4） C: （3, 4, 4, 2） D: （3, 4, 4）
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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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以下代码的运行结果是（ ）。import numpy as np a=np.arange(8).reshape(2,4) s=a.sum(axis=0) print(s) A: [6 22] B: 28 C: 36 D: [4 6 8 10]
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请补全代码,修改数组a的类型为整数。 import numpy as np a = np.arange(12, dtype=float).reshape((3,4)) a = a. (int)