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关于Seriese的说法错误的是

A. 如果没有为数据指定索引，seriese会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引，如果指定索引，就不必自动创建这个索引
B. 可以将Series看成是一个定长的有序字典, 因而可以用在许多原本需要字典参数的函数中
C. 如果数据被存放在一个Python字典中，也可以直接通过这个字典来创建Series
D. Series最重要的一个功能是，它会根据运算的索引标签自动对齐数据，类似于数据库的join操作

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ufunc函数包括数组运算函数、三角函数、位操作函数、逻辑与比较运算函数、浮动运算函数，统计运算函数。

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数组跟列表最重要的区别在于，切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。

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下列哪些不是创建ndarray的函数

A. arrange
B. zeros
C. ones
D. empty
E. eye
F. full
G. linespace
H. logspace

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import numpy as nparr3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])arr3d[0] = 42arr3d下列哪个为正确结果（）

A. array([[[42, 42, 42], [42, 42, 42]], [[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
B. array([[[42, 2, 3], [4, 5, 6]], [[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
C. array([[[42, 42, 42], [4, 5, 6]], [[ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
D. array([[[42, 2, 3], [42, 5, 6]], [[42, 8, 9], [42, 11, 12]]])

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关于Seriese的说法错误的是

ufunc函数包括数组运算函数、三角函数、位操作函数、逻辑与比较运算函数、浮动运算函数，统计运算函数。

数组跟列表最重要的区别在于，切片是原始数组的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。

下列哪些不是创建ndarray的函数

import numpy as nparr3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])arr3d[0] = 42arr3d下列哪个为正确结果（ ）

import numpy as nparr3d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])arr3d[0] = 42arr3d下列哪个为正确结果（）