阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数（均值 100，标准差 8） np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文

以下是代码填空的答案及解释： ```python # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数（均值 100，标准差 8） np.random.seed(42) num1 = np.random.normal(100, 8, size=1000).reshape(-1,1).astype(int) # 第1空: 100, 第2空: astype(int) # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, 11, size=1000).reshape(-1,1) # 第3空: 11 （右边界为开区间，需填11以包含10） # 合并数据 data = np.concatenate((num1, num2), axis=1) # 第4空: concatenate, 第5空: 1 （按列合并） # 保存到 CSV 文件, 数据间以逗号间隔, 保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter=",", fmt='%d', header="num1,num2", comments="") # 第6空: "," # 读取 CSV 文件 loaded_data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",", skiprows=1) # 第7空: "data.csv" # 输出前 5 行数据 print(loaded_data[:5]) ``` 注意点 - 正态分布函数`normal`需要指定均值和标准差，且生成的是浮点数，因此需要转换为整数。 - `randint`的上界是开区间，因此填入11才能生成包含10的随机数。 - `concatenate`用于合并数组，`axis=1`表示按列合并。 - `savetxt`中`delimiter`参数定义文件内数据分隔符。 - `loadtxt`加载CSV文件时，需跳过行，使用`skiprows=1`。 额外需要注意的逻辑点 1. 随机种子`np.random.seed(42)`确保每次运行结果一致。 2. 数据类型转换`astype(int)`保证最终数据为整数形式。 3. 合并操作时维度必须匹配，否则会引发错误。 [2025-03-23 14:32:14 | AI写代码神器 | 506点数解答]