“练习题 1：数组保存与加载（单个数组） 题目要求： 创建一个形状为 (5, 5) 的NumPy数组，元素值为从10到34的整数。 将数组保存到文件 single_array.npy 中。 从文件中加载数组并打印。 练习题 2：数组保存与加载（多个数组） 题目要求： 创建两个数组： 数组1：3x3的整数数组，元素值为1到9。 数组2：包含10个元素的浮点数数组，元素值为0到1（不包括1），步长为0.1。 将两个数组保存到文件 multiple_arrays.npz 中。 从文件中加载数组并打印。”用python 语句回答

<think>嗯，用户让我用Python语句回答这两个练习题，分别是保存和加载单个数组以及多个数组。首先，我需要仔细看一下题目要求，确保我理解正确。 练习题1要求创建一个形状为(5,5)的NumPy数组，元素从10到34。然后保存到single_array.npy，再加载并打印。那我得先生成这样的数组。NumPy的arange函数可以生成连续的数字，但是10到34总共有25个元素，刚好5x5。所以用np.arange(10,35)创建，然后reshape成(5,5)。保存的话，用np.save('single_array.npy', arr)。加载的时候用np.load，再打印出来。这部分应该没问题，需要注意arange的结束值是否包含34，是的，因为35是不包含的，所以10到34正确。 练习题2需要处理两个数组，保存到npz文件中。第一个数组是3x3的1到9，可以用np.arange(1,10).reshape(3,3)。第二个数组是0到1，步长0.1，也就是0.0, 0.1,...,0.9，总共有10个元素。这里要注意，np.arange(0, 1, 0.1)可能会有浮点数精度问题，不过题目要求步长0.1，所以应该没问题。保存用np.savez('multiple_arrays.npz', arr1=arr1, arr2=arr2)，然后加载时用np.load，再通过关键字访问数组。需要提醒用户加载后要使用正确的键名，比如这里保存时用了arr1和arr2，所以加载后要print(loaded['arr1'])和['arr2']。 然后用户可能需要注意导入numpy库，所以在代码开头要写import numpy as np。另外，保存和加载的路径问题，如果不在当前目录可能需要指定路径，但题目里没提，所以默认当前目录。 检查有没有语法错误，比如括号是否正确，函数参数是否正确。比如np.savez的参数是否正确传递了数组。练习题1的数组是否正确生成，有没有reshape错误。练习题2的第二个数组是否正确生成长度为10的数组，np.arange(0,1,0.1)确实会生成0.0到0.9，共10个元素。 然后写代码的时候，确保每个步骤都分开，注释清楚。用户可能需要看到完整的代码，包括导入库，创建数组，保存，加载，打印。另外，可能需要提醒用户安装numpy库，但可能用户已经知道，所以不需要特别说明。 总结一下，练习题1的步骤是：导入numpy，创建数组，保存，加载，打印。练习题2类似，只是两个数组，保存为npz文件，加载时用不同的键取出数组。 可能遇到的问题：保存的文件格式是否正确，比如.npy和.npz的区别。单个数组用save，多个用savez。加载时npz文件是一个类似字典的结构，需要按名字取出数组。 最后，确保代码示例正确，没有拼写错误，比如文件名是否正确，变量名是否一致。例如练习题2中保存时的关键字参数是否和加载时的一致。</think>以下是两个练习题的Python实现： --- ### 练习题 1：数组保存与加载（单个数组） ```python import numpy as np # 创建形状为 (5,5) 的数组，值从10到34 arr = np.arange(10, 35).reshape(5, 5) # 保存到文件 np.save('single_array.npy', arr) # 加载并打印 loaded_arr = np.load('single_array.npy') print("从 single_array.npy 加载的数组：\n", loaded_arr) ``` --- ### 练习题 2：数组保存与加载（多个数组） ```python import numpy as np # 创建数组1：3x3整数数组，值1到9 arr1 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3) # 创建数组2：10个浮点数，值0到1（步长0.1） arr2 = np.arange(0, 1, 0.1) # 保存到文件 np.savez('multiple_arrays.npz', arr1=arr1, arr2=arr2) # 加载并打印 loaded = np.load('multiple_arrays.npz') print("从 multiple_arrays.npz 加载的数组1：\n", loaded['arr1']) print("从 multiple_arrays.npz 加载的数组2：\n", loaded['arr2']) ``` --- ### 关键点说明 1. **文件格式区别**： - `.npy` 用于保存单个数组 - `.npz` 用于保存多个数组（类似压缩包） 2. **数据精度控制**： - 练习2中的 `arr2` 生成时可能因浮点精度出现类似 `0.30000000000000004` 的值，可通过 `np.round(arr2, decimals=1)` 修正 3. **加载方式**： - `.npz` 文件加载后需要通过字典键名（如 `loaded['arr1']`）访问数组 4. **形状验证**： - 可通过 `arr.shape` 检查数组维度是否符合题目要求 建议实际运行代码后检查输出形状和数值范围是否满足题目要求。