首页给定一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])，提取出数组中四个角上的元素，并将这些元素替换为它们的平方。

给定一个二维数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])，提取出数组中四个角上的元素，并将这些元素替换为它们的平方。

时间: 2025-03-31 20:12:53 浏览: 20

### 实现方法要实现将二维 NumPy 数组的四个角落元素替换为其平方值的操作，可以按照以下方式完成： 1. 首先定义一个二维数组。 2. 使用索引来访问并修改四个角落的位置（左上角、右上角、左下角、右下角）。 3. 替换这些位置的值为对应的平方。以下是完整的 Python 代码示例以及解释： ```python import numpy as np # 定义一个二维数组 array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 获取原始数组的尺寸 rows, cols = array.shape # 修改四个角落的值为平方值 array[0, 0] = array[0, 0] ** 2 # 左上角 array[0, cols - 1] = array[0, cols - 1] ** 2 # 右上角 array[rows - 1, 0] = array[rows - 1, 0] ** 2 # 左下角 array[rows - 1, cols - 1] = array[rows - 1, cols - 1] ** 2 # 右下角 print(array) ``` 上述代码通过 `shape` 属性获取数组的行列数，并利用索引分别定位到四个角落的元素。随后将其替换为各自的平方值[^1]。 ### 输出结果假设输入数组为： ``` [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ``` 运行以上代码后，输出将是： ``` [[ 1, 2, 9], [ 4, 5, 6], [49, 8, 81]] ``` 可以看到，四个角落的元素已经被成功替换为其平方值。 --- ### 注意事项 - 如果数组不是方形矩阵，则仍可以通过相同的逻辑来操作四个角落的元素。 - 对于更复杂的场景，比如动态调整大小或更高维数组，可能需要额外考虑边界条件和多维索引[^2]。 ---

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