创建一个5 * 5 的矩阵，其中每行都是1-5
a = np.zeros((5, 5), dtype = np.int)
a += np.arange(1,6)
创建一个长度为 5 的等间隔一维数组，值域范围从0到1，但是不包括 0 和 1
a = np.linspace(0 ,1, 6, endpoint=False)[1:]
题目有两个要求：
- 长度为5，等间隔
- 不包括起始点0和1
首先等间隔数组（等差）要用到linspace（）函数，这个函数的调用格式如下：
numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
- start, stop 就是指定的起始点
- num 默认取值是50 ，也就是数组长度是50
- endpoint 用于指定结束点是否包括进数组中
- retstep 用于返回间隔的大小，默认值是False不返回步长
- dtype 指定数据的类型默认下是返回浮点数
举个例子：
a = np.linspace(0, 5, 6, retstep=True)
print(a)
# a = (array([0., 1., 2., 3., 4., 5.]), 1.0) 会附加返回步长
在这道题目中，还有一个条件，不包括开始点，不包括结束点我们可以传入False，而开始点，则是通过一个切片简单实现了，在指定数组长度的时候指定为6，然后从第二个元素开始取，这样正好得到长度为5的等差数组
创建长度为10的随机数组并进行排序
a = np.random.random(10)
a.sort()
a
#array([0.23072732, 0.45098883, 0.48883051, 0.50154215, 0.50358937,
# 0.57383024, 0.58439302, 0.81625253, 0.82576855, 0.86943527])
随机数函数的简单应用
创建一个3*3的数组，并按照列排序
a = np.random.randint(1, 10, (3, 3))
print(a)
a.sort(axis=0)
print(a)
#[[4 9 3]
# [6 2 7]
# [7 8 9]]
#[[4 2 3]
# [6 8 7]
# [7 9 9]]
像sort（），mean（），max（）等等函数都可以传入axis参数，表示按照行（列）进行处理，axis=1表示按列，axis=0表示按行
创建一个长度为5的一维数组，并将其中的最大值替换成 0
array.argmax()函数的简单应用，这个函数也是可以传入axis参数的
a = np.random.randint(1, 50, 5)
print(a) # array([27, 33, 14, 30, 12])
a[a.argmax()] = 0
print(a) # array([27, 0, 14, 30, 12])
将 float32 转化为 int32
a = a.astype(np.int32)
创建一个二维数组，并对第二列从上往下排序
如果只是临时排序：
a = np.random.randint(1, 10, (5,5))
a[a[:,2].argsort()]
如果保留排序结果
a = np.random.randint(1, 10, (5,5))
a[:, 2].sort()
argsort()返回的一个数组，是进行排序之后的原来元素的位置，例如：
a = np.random.randint(1, 10, 4)
print(a) # array([4, 5, 7, 3])
print(a.argsort()) # array([3, 0, 1, 2], dtype=int64)
保存结果的排序自然直接对第二列排序就可以了。
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