运用numpy一维数组相关的创建、切片解决问题

创建一个1维数组，命名为data01，包含100,99,...,1，间隔为1
·对其进行从小到大排序
·将数组data01变形成4行25列的2维数组
.计算总和

创建一维数组可以使用Numpy库的arange()函数，从小到大排序使用它的sort()函数，转为二维数组使用reshape()函数，计算总和使用sum()函数。

代码如下：

参考链接：

import numpy as np

# https://blog.csdn.net/weixin_39639965/article/details/111457403
# https://blog.csdn.net/ldy__cwx/article/details/124073557
# 创建一维数组
data01=np.arange(100,0,-1) 
print("一维数组为：")
print(data01)

# https://blog.csdn.net/weixin_43721000/article/details/120504199
# 数组从小到大排序
data01=np.sort(data01)
print("\n从小到大排序结果为：")
print(data01)

# https://www.zhihu.com/question/584872483/answer/2947140446
# 将一维数组转为二维数组
data02=data01.reshape(4,25)
print("\n二维数组为：")
print(data02)


# https://www.runoob.com/python3/python3-sum-array.html
# 计算总和
print("\n总和为"+str(sum(data01)))

import  numpy as np
data01 = np.arange(100, 0, -1)
print(data01)

data01.sort()
print(data01)

data01 = data01.reshape(4,25)
print(data01)

有帮助的话，请点采纳该答案~

• 这篇博客: NumPy进阶修炼80题 （三）NumPy进阶中的 59 将data1标准化 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• mu = np.mean(data1,axis=0)
  sigma = np.std(data1,axis=0)
  (data1 - mu) / sigma