下面是一些较为复杂的NumPy练习题及其答案：

题目：

1.创建一个形状为(5, 5)的二维数组，其中每个元素的值等于其行索引加上其列索引的和。

2.创建一个大小为10的随机数组，并找到其中前三个最大值的索引。

3.创建一个大小为10的随机数组，并将其中所有大于0.5的元素替换为1，其余元素替换为0。

4.给定一个一维数组，找出所有连续重复的元素，并将它们替换为0。

答案：

练习1：

创建一个形状为(5, 5)的二维数组，其中每个元素的值等于其行索引加上其列索引的和。

import numpy as np
arr = np.fromfunction(lambda i, j: i + j, (5, 5), dtype=int)
print(arr)

输出结果：

[[0 1 2 3 4]
 [1 2 3 4 5]
 [2 3 4 5 6]
 [3 4 5 6 7]
 [4 5 6 7 8]]

练习2：

创建一个大小为10的随机数组，并找到其中前三个最大值的索引。

import numpy as np
arr = np.random.rand(10)
indices = np.argsort(arr)[-3:]
print("Array:", arr)
print("Indices of top 3 max values:", indices)

输出结果类似：

Array: [0.69663739 0.33775502 0.75378663 0.57768405 0.28549115 0.43134244
 0.55627119 0.49357289 0.21644175 0.73342044]
Indices of top 3 max values: [2 9 0]

练习3：

创建一个大小为10的随机数组，并将其中所有大于0.5的元素替换为1，其余元素替换为0。

import numpy as np
arr = np.random.rand(10)
arr[arr > 0.5] = 1
arr[arr <= 0.5] = 0
print(arr)

输出结果类似：

[0. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 1.]

练习4：

给定一个一维数组，找出所有连续重复的元素，并将它们替换为0。

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 7])
mask = np.concatenate(([False], arr[1:] == arr[:-1]))
arr[mask] = 0
print(arr)

输出结果：[1 2 0 3 4 0 0 5 6 0 7]

这些练习题考验了对NumPy数组操作和高级函数的理解。通过完成这些练习，可以提升对NumPy的熟练度，并巩固对其功能和特性的理解。