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a22=np.array([[1,2,3,4,5,6],[3,4,5,6,7,8]])

如果想要得到一个值全是 11 的 3*3 二维数组可以 - - - - -

ar8=np.array(　　)

要想得到一个数组[[2,3,3][7,8,9]] 可以由 ar8 如何切片？ - - - - -

convert = lambd

d1=np.genfromtxt("datas/save42.txt", delimiter=",“,converters={1: convert})

为了把 save42.txt 中的第一列里的百分数处理为小数。例如 30%改为 0.3，请选择填空

-a x: float(x.decode().strip("____"))/______

-

-

-

-

import numpy as np print(np.cumsum([1,2,3,4,5])) - - - - -

a11=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12])

a22=a11.reshape((2,6))

print(a22)

输出结果为

-

-

-

-

import numpy as np

<排序 BY ag

myarray.sort(order="age")

import numpy as np a1=np.array([1,2,3,4,5]) print(a1.cumsum()) 输出结果为 - - - - -

import numpy as np a1=np.array([11,44,22,33,77,66,55]) indexs=np.argsort(a1)

import numpy as np names=np.array(["zs","ww","ls"]) math=np.array([88,77,99]) java=np.array([66,78,97]) indexs=np.lexsort((names,java,-mat print(names[i],math[i],java[i]) 输出结果为 - ww 88 97 ls 77 78 - zs 88 66 ww 77 78 - zs 66 88 ww 78 77 - zs -88 66 ww -77 78 -

import numpy as np d1=np.array([3000,4500,5000,4900,7000,6500,100000]) print(np.median(d1))

下面代码为将一个字典写入 JSON 文件，请补充完整 import json dict1 = __________(delimiter="," ,names=('a','b','c')

下面代码为读取 JSON 文件中的内容并转化为字典变量，请补充完整 import numpy as np import json wit dict1=_______.loads(________)

用箱型图找异常值时确定上界 q1,q3=np.percentile(students,([__________])) IQR=(q3-q1)*1.5 H=q3+IQR L=q1-IQR - - - - -

如果对一些数据占比例分析，选哪种图？ - - - - -

import matplotlib.pyplot as plt

y=np.sin plt.plot(x,y) plt.show() 以上代码功能是 - - - - - 答案：B

import matplotli import numpy as np data1=[12,34,35,22,27,56,98,65,39,9,181] q1,q3=np.percentile(data1,[25,75]) iqr=q3-q1 up=q3+1.5*iqr down=q1-1.5*iqr for i in data1: if(i>up or i<down ): print("异常值",i) 以上代码功能 - - - - -

import pyla data1=[18,37,98,46,83,77,72,84,60,31,79] pl.hist(data1,bins=[0,20,40,60,80,100]) pl.show() 运行结果是 - - -