用python 完成以下功能：创建表示10×10的随机矩阵的DataFrame 对象，行索引名和列索引名都为1~10，元素取值在0~100，并求每列的最大值和最小值。输出参考如下运行示例：
时间: 2024-03-26 17:36:24
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好的，以下是[代码]([http](https://geek.csdn.net/educolumn/68f28ca3131d47699e5902c5d3d74d51?spm=1055.2569.3001.10083)s://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)实现：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建 DataFrame [对象](https://geek.csdn.net/educolumn/04c51611e4b730957464192e0307b82c?spm=1055.2569.3001.10083)
data = np.random.randint(0, 100, size=(10, 10))
df = pd.DataFrame(data, columns=[i for i in range(1, 11)], index=[i for i in range(1, 11)])
# 求每列的最大值和最小值
max_values = df.max()
min_values = df.min()
# [输出](https://geek.csdn.net/educolumn/5cd6786a0b73a4d4d27fd638d84e2587?spm=1055.2569.3001.10083)结果
print("每列的最大值：")
print(max_values)
print("每列的最小值：")
print(min_values)
[输出](https://geek.csdn.net/educolumn/5cd6786a0b73a4d4d27fd638d84e2587?spm=1055.2569.3001.10083)结果为：
每列的最大值：
1 87
2 99
3 98
4 95
5 97
6 92
7 89
8 97
9 98
10 99
dtype: int32
每列的最小值：
1 1
2 7
3 10
4 4
5 1
6 3
7 0
8 6
9 2
10 1
dtype: int32
```
相关问题
用python 完成以下功能：创建表示5×5的随机矩阵的DataFrame 对象，行素引和列索引都为1~5，元素取值在1~50，对数据进行归一化和正则化。
好的，下面是Python代码实现：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建随机矩阵
data = np.random.randint(1, 50, size=(5, 5))
# 将矩阵转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data=data, index=range(1, 6), columns=range(1, 6))
# 归一化和正则化数据
df_normalized = (df - df.mean()) / df.std()
df_regularized = (df - df.min()) / (df.max() - df.min())
print("原始数据：\n", df)
print("归一化数据：\n", df_normalized)
print("正则化数据：\n", df_regularized)
```
创建表示5*5的随机矩阵的DataFrame对象，行索引和列索引都是1~5，元素取值在1~50，对数据进行归一化和标准化。
### 回答1：
好的，关于您的问题，我可以回答。可以使用 Pandas 库来创建表示 5*5 的随机矩阵的 DataFrame 对象，并将元素取值在 1~50 的数据进行归一化和标准化。具体的代码示例如下：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建 5*5 的随机矩阵
data = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 50, size=(5, 5)), index=range(1, 6), columns=range(1, 6))
# 归一化处理
data_norm = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())
# 标准化处理
data_standard = (data - data.mean()) / data.std()
print("原始数据：")
print(data)
print("=" * 30)
print("归一化数据：")
print(data_norm)
print("=" * 30)
print("标准化数据：")
print(data_standard)
希望这个回答能够帮到您！
### 回答2：
要创建一个表示5*5的随机矩阵的DataFrame对象，行索引和列索引都是1~5，元素取值在1~50，可以使用NumPy库和pandas库来实现。
首先，我们导入所需的库：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
```
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车辆安全工作计划PPT.pptx
"车辆安全工作计划PPT.pptx"
这篇文档主要围绕车辆安全工作计划展开，涵盖了多个关键领域，旨在提升车辆安全性能，降低交通事故发生率，以及加强驾驶员的安全教育和交通设施的完善。
首先，工作目标是确保车辆结构安全。这涉及到车辆设计和材料选择，以增强车辆的结构强度和耐久性，从而减少因结构问题导致的损坏和事故。同时，通过采用先进的电子控制和安全技术，提升车辆的主动和被动安全性能，例如防抱死刹车系统（ABS）、电子稳定程序（ESP）等，可以显著提高行驶安全性。
其次，工作内容强调了建立和完善车辆安全管理体系。这包括制定车辆安全管理制度，明确各级安全管理责任，以及确立安全管理的指导思想和基本原则。同时，需要建立安全管理体系，涵盖安全组织、安全制度、安全培训和安全检查等，确保安全管理工作的系统性和规范性。
再者，加强驾驶员安全培训是另一项重要任务。通过培训提高驾驶员的安全意识和技能水平，使他们更加重视安全行车，了解并遵守交通规则。培训内容不仅包括交通法规，还涉及安全驾驶技能和应急处置能力，以应对可能发生的突发情况。
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在实际操作层面，工作计划中提到了车辆定期检查的必要性，包括对刹车、转向、悬挂、灯光、燃油和电器系统的检查，以及根据车辆使用情况制定检查计划。每次检查后应记录问题并及时处理，以确保车辆始终处于良好状态。
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