numpy填空题
NumPy是Python中一个重要的数值计算库，它提供了丰富的功能和工具，方便进行数组操作和数值计算。本文将对NumPy中的填空题进行解答和说明，帮助读者更好地理解和应用NumPy。
填空题1：
```
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result = np.____(arr, 2)
print(result)
```
解答1：
```
reshape
```
该题中，我们通过`np.array`创建了一个2维的数组`arr`，然后通过调用NumPy的函数填空，将`arr`重塑为2行2列的数组，存储到`result`变量中。最后打印`result`的值。
填空题2：
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.____(arr, 2, 2)
print(result)
```
解答2：
```
reshape
```
该题中，我们同样使用`np.array`创建了一个一维数组`arr`，然后通过调用NumPy的函数填空，将`arr`重塑为2行2列的数组，存储到`result`变量中。最后打印`result`的值。
填空题3：
```
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
result = np.____(arr, (5,))
print(result)
```
解答3：
```
reshape
```
该题中，我们同样使用`np.array`创建了一个一维数组`arr`，然后通过调用NumPy的函数填空，将`arr`重塑为一个维度为(5,)的数组，存储到`result`变量中。最后打印`result`的值。
填空题4：
```
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
result = np.____((arr1, arr2))
print(result)
```
解答4：
```
stack
```
该题中，我们使用`np.array`创建了两个一维数组`arr1`和`arr2`，然后通过调用NumPy的函数填空，将`arr1`和`arr2`沿着新的轴连接起来，存储到`result`变量中。最后打印`result`的值。
填空题5：
```
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.____(arr, axis=1)
print(result)
```
解答5：
```
sum
```
该题中，我们使用`np.array`创建了一个2维数组`arr`，然后通过调用NumPy的函数填空，对`arr`沿着`axis=1`的轴进行求和操作，存储到`result`变量中。最后打印`result`的值。
填空题6：
```
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
result = np.____(arr, axis=0)
print(result)
numpy库不具有的功能有
```
解答6：
```
mean
```
该题中，我们同样使用`np.array`创建了一个2维数组`arr`，然后通过调用NumPy的函数填空，对`arr`沿着`axis=0`的轴进行求平均值的操作，存储到`result`变量中。最后打印`result`的值。
通过以上的解答，我们可以看到NumPy提供了丰富的函数和工具，用于进行数组操作和数值计算。掌握这些函数的使用，对于处理大规模数据和进行科学计算非常有帮助。希望通过本文的解答和说明，读者能够更好地理解和应用NumPy的填空题。