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NumPy是一个用于科学计算的Python库，它提供了一个多维数组对象以及许多用于操作这些数组的函数。下面是关于如何在NumPy中进行增删改查操作的一些基本示例：

1. 创建NumPy数组：

import numpy as np

# 创建一个一维数组

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

# 创建一个二维数组

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

2. 查询（查找）操作：

获取数组形状：

shape = arr.shape  # 返回(5,)，表示一维数组，包含5个元素

shape = matrix.shape  # 返回(3, 3)，表示3x3的二维数组

获取数组元素：

element = arr[2]  # 获取一维数组的第三个元素（索引从0开始）

element = matrix[1, 2]  # 获取二维数组的第二行第三列的元素

切片操作：

slice = arr[1:4]  # 获取一维数组的索引1到3的元素，包括1但不包括4

slice = matrix[:, 1]  # 获取二维数组的所有行的第二列元素

3. 修改操作：

修改数组元素：

arr[2] = 10  # 修改一维数组的第三个元素为10

matrix[1, 2] = 42  # 修改二维数组的第二行第三列的元素为42

增加操作：

在数组末尾添加元素：

arr = np.append(arr, 6)  # 在一维数组末尾添加元素6

在二维数组中添加行或列：

row_to_add = np.array([10, 11, 12])

matrix = np.vstack((matrix, row_to_add))  # 在二维数组末尾添加行

col_to_add = np.array([13, 14, 15])

matrix = np.column_stack((matrix, col_to_add))  # 在二维数组末尾添加列

删除操作：

删除数组元素：

arr = np.delete(arr, 2)  # 删除一维数组的第三个元素

删除二维数组的行或列：

matrix = np.delete(matrix, 1, axis=0)  # 删除二维数组的第二行

matrix = np.delete(matrix, 2, axis=1)  # 删除二维数组的第三列

这些是NumPy中一些常见的增删改查操作示例。NumPy提供了丰富的功能，可以根据需要进行更复杂的操作。请查阅NumPy文档以获取更多详细信息和示例。