题目：

1. 创建一个空向量

2. 输入任意数组，计算其内存大小

3. 创建一个值在10到49之间的矢量

4. 创建一个值从0到8的3x3矩阵

5. 自定义一个 Series 并命名为 s1，自定义索引值，采用随机数作为其中数据尝试使用，s1.sum计算其中所有数据的和,使用 s.mean计算其中所有数据的平均值

6. 创建一个形状为4*6的 DataFrame 并命名为 df1，并指定行索引为[“a”,“b”,“c”,"d"]、列索引为[“A",“B”,“C”,“D”,“E”,“F”]，元素的取值为 1-100 之间的随机数

参考Answer：

import numpy as np
import pandas as pd


# 创建空向量
demo = np.zeros(10)

# 设置第5个元素为1
demo[4] = 1

print(demo)


# 输入是一个任意数组，输出其内存大小

demo2 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print("%d bytes" % (demo2.size * demo2.itemsize))

# 创建一个值在10到49之间的矢量
demo3 = np.arange(10, 50)

# 反转 50-10
demo4 = demo3[::-1]

print(demo4)

# 创建一个值从0到8的3x3矩阵
demo5 = np.arange(0, 9).reshape(3, 3)

print(demo5)

# 自定义一个 Series 并命名为 s1，
# 自定义索引值，采用随机数作为其中数据尝试使用
# s1.sum计算其中所有数据的和,使用 s.mean计算其中所有数据的平均值

s1 = pd.Series(np.random.rand(5), index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# 输出Series
# print(s1)

# 计算Series的和
print("和:", s1.sum())

# 计算Series的平均值
print("平均值:", s1.mean())


# 创建一个形状为4*6的 DataFrame 并命名为 df1
# 并指定行索引为[“a”,“b”,“c”,"d"]、列索引为[“A",“B”,“C”,“D”,“E”,“F”]
# 元素的取值为 1-100 之间的随机数
df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, size=(4, 6)),
                   index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])

# 输出
print(df1)

# 输出各列的和(不是列表的形式)
print(df1.sum())   # 若加上values是输出各列总的和
# 输出各列的平均值
print(df1.mean())  # 同样道理


data1 = np.random.randint(0,100,size=(4,6))
df1 = pd.DataFrame(data=data1,index=["a","b","c","d"],columns=["A","B","C","D","E","F"])

# 各列元素平均值(以列表的形式)
list_1 = []
for lie in df1.columns:
    list_1.append(df1.loc[:, lie].mean())
print(list_1)

# 各行元素和
list_2 = []
for hang in df1.index:
    list_2.append(df1.loc[hang].sum())
print(list_2)

# 输出结果
# [47.5, 55.0, 36.0, 42.5, 57.25, 36.75]
# [271, 178, 297, 354]