创建一个10*10的随机数组，并找到最大最小值，并返回最大值最小值对应的下标
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qq_42674918 2021-10-22 16:44关注import numpy as np a = np.mat(np.random.randint(1, 10000, size=(10, 10))) print(a) print(f"最大值:{a.max()},对应下标:{np.argmax(a)}") print(f"最小值:{a.min()},对应下标:{np.argmin(a)}")本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报
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- 2021-11-02 21:07回答 1 已采纳 import numpy as np z＝np.ones((9，),dtype="int64") Z=z.reshape(3,3) Z[2][3]＝1 如果报错，可能我的是中文输入的。请改成英文。手
- 2021-10-22 16:11回答 1 已采纳 import numpy as np a = np.mat(np.random.randint(1, 10000, size=(10, 10))) print(a) print(f"最大值:{a.
- 2021-11-13 20:21回答 1 已采纳 使用matplotlib画图比较简单，如果要绚丽的话可以使用pyecharts库 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import matpl
- 2023-06-12 11:09课程资源包括多媒体课件、习题答案以及《Python 数据分析与可视化》教材，该书由魏伟一等人主编，清华大学出版社出版。教学环境采用多媒体教学，结合课堂讲解与学生实践，以案例驱动的方式帮助学生深入理解概念和...
- 2023-03-30 14:43回答 1 已采纳 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7462527这篇博客也不错, 你可以看下python两个表格数据核对，并把正确，错误，缺少的数据用
- 2021-11-02 14:03回答 1 已采纳 >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x = np.lin
- 2023-03-09 11:43回答 2 已采纳 import cv2 import json import os # 设置文件路径 json_file_path = 'path/to/json/file.json' image_folder_p
- 2021-06-30 21:512. **Anaconda**：Anaconda是一个开源的Python和R数据分析平台，它包含了众多科学计算和数据可视化的库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，便于用户管理和部署数据分析环境。 3. **实时数据可视化**：实时数据可视化...
- 2021-11-14 18:28回答 1 已采纳 类似如下操作，可参考一下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-5,2,100) print(x)
- 2021-06-21 21:45回答 2 已采纳 这样写： import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns
- 2021-11-30 16:43回答 1 已采纳 plt.legend(loc='upper left',bbox_to_anchor=(1.2, 1.2))
- 2021-10-25 19:21Python数据分析与应用是一个涵盖多个领域的综合主题，包括数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化以及相关的编程技巧。在这个领域，Python以其简洁易读的语法和丰富的库支持，成为了数据科学界的首选工具。以下是...
- 2021-08-09 20:03Python数据分析与应用 从数据获取到可视化.pdf
- 2024-05-27 09:50通过该课程，学生将学习如何使用Python的相关库处理和分析数据，并将分析结果以可视化的形式呈现出来。该项目不仅提升学生的编程技能，还增强他们对数据分析过程的理解和掌握。 #### 资源内容 1. **课程讲义和PPT*...
- 2023-11-13 15:44在Python数据分析领域，数据可视化是一项至关重要的技能。本篇内容主要围绕着使用Python进行数据可视化，特别是使用matplotlib库创建条形图及其相关参数进行讲解。同时，也涉及到了数据的统计分析，包括均值、中位数...
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