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请问这个代码为什么运行结果是81啊？？

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(4,6))
df.iloc[:3,2:5].sum().sum()

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陶远航

2023-10-26 11:29:43

这段代码的运行结果是81，原因如下：

1. 首先，代码导入了NumPy和Pandas库。
2. 然后，通过np.arange(24).reshape(4,6)创建了一个4x6的NumPy数组，该数组包含从0到23的连续整数。
3. 接着，将该NumPy数组传递给pd.DataFrame函数，创建了一个DataFrame对象df。
4. 使用.iloc[:3, 2:5]对DataFrame进行切片操作，选择前3行和第2到第4列的部分。这将得到一个新的3x3的DataFrame子集。
5. 最后，使用.sum().sum()计算该子集中所有元素的总和。由于子集中的元素为9个整数值，它们的总和为81。

所以，代码的运行结果是81。
请注意，本回答来自GPT-4
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陶远航

这段代码的运行结果是81，原因如下：

1. 首先，代码导入了NumPy和Pandas库。
2. 然后，通过np.arange(24).reshape(4,6)创建了一个4x6的NumPy数组，该数组包含从0到23的连续整数。
3. 接着，将该NumPy数组传递给pd.DataFrame函数，创建了一个DataFrame对象df。
4. 使用.iloc[:3, 2:5]对DataFrame进行切片操作，选择前3行和第2到第4列的部分。这将得到一个新的3x3的DataFrame子集。
5. 最后，使用.sum().sum()计算该子集中所有元素的总和。由于子集中的元素为9个整数值，它们的总和为81。

所以，代码的运行结果是81。
请注意，本回答来自GPT-4
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isdkz

这段代码的运行结果是81，原因如下：

首先，代码导入了numpy和pandas库，并创建了一个DataFrame对象df，该对象是一个4行6列的矩阵，其中元素的值从0到23。reshape函数将一维数组转换为指定形状的矩阵。

接下来，df.iloc[:3,2:5]这段代码使用了DataFrame的iloc方法，它用于通过行和列的索引位置来选择数据。这里使用了切片操作，选择了df的前3行和第2到第5列的数据。所以这个操作选择了一个3行3列的子矩阵。

然后，对这个子矩阵使用了两次sum()方法，第一次是对每一列求和，第二次是对所有列的和再求和。由于子矩阵的元素值从2到14，所以第一次求和的结果是2+5+8+11+14=40。第二次求和的结果是40+40+40=120。

最后，代码返回了这个求和结果，即120。