Python numpy，重塑/转换数组，避免行迭代
Python numpy是一个用于科学计算的开源库，它提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。在处理大规模数据和数值计算方面，numpy是非常强大和高效的工具。
重塑/转换数组是指将一个数组重新调整为不同的形状或维度的操作。这在数据处理和分析中经常用到，可以帮助我们更方便地对数据进行操作和分析。
在numpy中，可以使用reshape()函数来重塑数组。该函数接受一个表示新形状的元组作为参数，并返回一个具有新形状的数组。例如，如果有一个形状为(4, 3)的数组arr，我们可以使用reshape((3, 4))将其转换为形状为(3, 4)的数组。
除了reshape()函数外，还可以使用resize()函数来重塑数组。与reshape()不同的是，resize()函数会直接修改原始数组的形状，而不是返回一个新的数组。例如，可以使用arr.resize((3, 4))将arr的形状修改为(3, 4)。
避免行迭代是指在处理数组时尽量避免使用显式的循环来迭代每一行。这是因为numpy提供了很多针对整个数组或某个轴向进行操作的函数，这些函数通常比显式的循环更高效。例如，可以使用numpy的sum()函数来计算数组的总和，而不需要使用循环逐行相加。
总结起来，使用numpy可以方便地重塑/转换数组，避免行迭代，提高代码的效率和可读性。
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1回答
我目前正在使用keras训练一个回归网络。
网络正在构建，但我不确定如何将输入和输出数据传递给模型。
输入和输出都存储为numpy数组的列表。输入列表中的numpy数组的形状为(400行，y列)。输出中的numpy数组的形状为(y行，13列)。
网络的输入维数为400，输出为13。
根据的说法。
fit(self, x, y, batch_size=32, nb_epoch=10, verbose=1, callbacks=[], validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sampl
浏览 2提问于2016-11-13得票数 2
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我想把CPU中的python代码传输到GPU，但是我没有找到gnumpy中的numpy函数hstack。谁可以给我提供一些实现的提示，比如在numpy中添加一些额外的行到现有的矩阵(Garray)中。谢谢。
浏览 8提问于2015-06-05得票数 1
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2回答
对于numpy数组，我发现
x = numpy.array([]).reshape(0,4)
很好，并且允许我将(0,4)数组追加到x，而不会丢失数组的结构(例如，它不仅仅是一个数字列表)。然而，当我尝试
x = numpy.array([]).reshape(2,3)
它会抛出一个错误。为什么会这样呢？
浏览 0提问于2016-06-17得票数 1
为什么可以将any直接用作numpy数组上的函数？
In [30]: any(np.zeros(4))>0
Out[30]: False
我以为numpy的any()-method在array上？
这是python函数还是实际的numpy方法？
浏览 1提问于2017-06-07得票数 2
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1回答
这就是我的错误的一个例子。假设我创建了一个numpy数组 X = np.zeros((1000, 50)) 其中1000是特征(行)，50是示例(列) 由于我是一个接一个地添加示例，因此我必须将数组1中的列替换为1，以获得最终的特征数组。我试过这个： X[:,i] = example 其中example的大小为(1000，1)，对每个示例迭代i。这不起作用，因为X:，i的形状是(1000，)，一个秩为1的数组。如何编写代码，使每个示例都替换X数组的一行，而不抛出广播错误。谢谢。
浏览 13提问于2019-01-30得票数 0
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我目前正在开发一个帮助器类，用于将数据从Java nd-array传输到Python numpy ND-Array。Java数组使用，我能够从ND4J INDArray中确定形状、步幅和行/列顺序。
Py4j允许我从JVM本机传输回一个bytearray。然而，我不太熟悉numpy，我不太清楚它是否偏爱，以及如果我给它一个表示一维数据数组的bytearray，我如何提供形状信息。
我能找到的最接近的问题是：
然而，它并没有告诉我太多关于提供显式形状信息的信息-它只适用于RGB图像数据。
所以我的问题是，我如何做像np.array(bytearray, shape)这样的事情，我如何知道nump
浏览 16提问于2017-03-10得票数 1
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我在python中有一个numpy数组，它的结构类似于：
array([[NaN, NaN, NaN],
[a, b, NaN],
[c, d, e],
[NaN, NaN, f])
每列都有相同数量的非NaN值，但它们在不同的行处开始和结束。我想以一个结构如下的数组来结束：
array([a, b, e],
[c, d, f])
(也就是说，删除所有的NaNs，并修改数组的形状以适应数据点的数量。)然而，我不确定如何有效地做到这一点。
我尝试使用：
x = x[~numpy.isnan(x)]
和
x = x[numpy.logical
浏览 23提问于2019-08-16得票数 0
我使用的是MySQLdb和Python。我有一些基本的查询，比如：
c=db.cursor()
c.execute("SELECT id, rating from video")
results = c.fetchall()
我需要"results“是一个NumPy数组，并且我希望节省内存消耗。看起来逐行复制数据的效率非常低(需要两倍的内存)。有没有更好的方法将MySQLdb查询结果转换为NumPy数组格式？
我之所以希望使用NumPy数组格式，是因为我希望能够轻松地对数据进行切片和分割，而在这方面，python似乎对多维数组并不是很友好。
e.g. b = a[a[:
浏览 10提问于2011-08-15得票数 15
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我有一个只有一行的数据文件，比如：
1.2 2.1 3.2
我使用numpy版本1.3.0loadtxt来加载它
a,b,c = loadtxt("data.dat", usecols(0,1,2), unpack=True)
输出是一个浮点数，而不是像这样数组
a = 1.2
我想应该是：
a = array([1.2])
如果我读取了一个包含多行的文件，它就能正常工作。
浏览 0提问于2012-11-23得票数 7
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2回答
在numpy中，当我有一个大小为(m,)的向量和另一个具有大小(m, 1)的向量时，添加这两个向量将给出一个大小为(m, m)的矩阵。但是，我只想要向量结果。我该怎么做呢？
编辑:我实际上使用的是tensorflow，而(m, 1)向量实际上是(m, ?)。然而，当我在权重(n, m) . (m, ?)之间的点积中添加偏差时，我得到了一个(m, m)矩阵，它本质上复制了行间的偏差。我如何解决这个问题？
浏览 1提问于2018-03-21得票数 0
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这里的样本数据
我的数据有1024x1776列。这是我的密码
# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('14ns.csv')
X = np.array(dataset).ravel()
y = np.array(dataset).ravel()
浏览 2提问于2022-05-16得票数 1
我有两个numpy数组a和b
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
b = np.array([1,2,3])
array([1, 2, 3])
我想对a的每一行减去b的对应元素(即，到a的第一行，b的第一个元素，等等)，所以c是
array([[0, 1, 2],
[2, 3, 4],
[4, 5, 6]])
有没有一个python命令可以做到这一点？
浏览 1提问于2017-03-16得票数 0
2回答
Python初学者的问题:我有一个X，x，Y形状的数据。我想把它转换成一个1x (X*Y)头文件。例如，下面是一只4x4熊猫df：
a e i m
b f j n
c g k o
d h l p
我希望输出为1x16 (a，b，c，d，e，f.o，p)。这必须是列而不是行项。数据处理是最好的方式，还是应该使用numpy？我从x的xls文件开始。
我的代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np
imp
浏览 0提问于2018-12-17得票数 0
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我有一组谷歌分析数据从一个网站，我计划分析一个项目。但是，由于维护和其他因素，有些日期块没有数据。我想要推算这些数据，同时仍然保持数据的完整性，因为我计划绘制这些集合，并随着时间的推移比较不同集合的曲线。
我希望使用与每个丢失的数据点最接近的有效数据点来估算该值，以便维护从图像中可以看到的底层形状。
我已经尝试过使用scikit-learn的KNN计算器和迭代计算器，但我要么没有理解这些计算器应该如何使用，要么它们不适合我想要做的事情，可能两者都有。
import pandas as pd
from sklearn.experimental import enable_iterative_
浏览 13提问于2020-02-06得票数 1
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1回答
需要将字符串转换为2d数组
、、、、
我需要将下面的字符串转换为我的python程序中的命令行参数
'[[0,1,0],[1,1,1],[0,1,0]]'. Numpy有一些可能对我的问题有用的东西，但是它只适用于字符串中的一维数组。，
有哪些办法可以解决我的问题？
浏览 3提问于2019-12-11得票数 1
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假设我有一个带10行的2-d numpy数组
例如
array([[ 23425. , 521331.40625],
[ 23465. , 521246.03125],
[ 23505. , 528602.8125 ],
[ 23545. , 531934.75 ],
[ 23585. , 534916.375 ],
[ 23625. , 544971.9375 ],
[ 23665. , 544707.5625 ],
[ 23705. , 53272
浏览 5提问于2016-02-18得票数 2
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from sklearn import
from matplotlib import image
import os
features=list()
##this loops are to load images as arrays in to features from the folders on my desktop
for f in os.listdir(r'C:\Users\Sriram\Desktop\300'):
if f.endswith('.png'):
try:
pass
for f in
浏览 0提问于2020-04-13得票数 0
2回答
在python numpy中解决以下问题的最好、最有效的方法是什么：
给定一个权重向量：
weights = numpy.array([1, 5, 2])
和一个值向量：
values = numpy.array([1, 3, 10, 4, 2])
因此，我需要一个矩阵，它的每一行都包含乘以weights[row]的值的values向量标量
result = [
[1, 3, 10, 4, 2],
[5, 15, 50, 20, 10],
[2, 6, 20, 8, 4]
]
我找到的一个解决方案如下：
result = numpy.array([ weig
浏览 5提问于2013-04-12得票数 6
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2回答
在尝试做一些的事情时，我想用Matplotlib制作一堆子图，并在每个子图中加入不同的数据。pyplot.subplots()给了我一个Figure和Axes的Numpy数组，但是在尝试迭代这些轴的时候，我被如何真正地找到它们给难住了。
我正在尝试一些类似的东西：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f, axs = plt.subplots(2,2)
for ax in np.nditer(axs, flags=['refs_ok']):
ax.plot([1,2],[3,4])
但是，每次迭代中的ax
浏览 0提问于2014-01-15得票数 0
我目前有一个numpy多维数组(类型为float)和一个numpy列数组(类型为int)。我想把它们组合成一个多维的numpy数组。
import numpy
>> dates.shape
(1251,)
>> data.shape
(1251,10)
>> test = numpy.hstack((dates, data))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions
要显示数组类型不同，请执行以下操作：
>> type(dates[0])
<
浏览 0提问于2011-12-31得票数 5
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1回答
我一直被告知python的本机追加是一个缓慢的函数，应该在for循环中避免。然而，经过几次小测试之后，我发现在使用for循环迭代它时，它的性能比numpy数组要差得多：
第一次测试数组/列表构造
附加python本机列表
def pythonAppend(n):
x = []
for i in range(n):
x.append(i)
return x
%timeit pythonAppend(1000000)
Numpy分配数组然后访问
def numpyConstruct(n):
x = np.zeros(n)
浏览 4提问于2019-11-28得票数 0
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我在计算机科学课上学过有关多维数组&数组记录的理论，但我不确定如何在Python中实现它。我在考虑使用记录数组，因为它允许我在一条记录中拥有不同的数据类型，但同时我也在考虑在Python中学习多维数组也会很好。
我用谷歌搜索了一下&我找到了numpy，但我不确定我会使用numpy中的哪个函数。我见过一个带有元组的，但我并不热衷于使用它，因为元组是不能修改的。
我使用的是Python 3.2，但我也不介意使用Python 2.7。
浏览 1提问于2012-05-09得票数 0
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1回答
用numpy数组替换数据框中的列
、、、、
我有一个熊猫数据框，形状为1725行×4列。
date size state type
408 1 32000 Virginia EDU
...
我需要将state列替换为以下形状为(1725，52)的numpy数组。
[[0. 1. 0. ... 0. 0. 0.]
...
[0. 0. 1. ... 0. 0. 0.]]
最终结果应该是这样的：
date size state type
408 1 32000 [0. 1. 0. ..
浏览 34提问于2020-02-13得票数 0
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1回答
我对Python中的C和ctype很陌生。
我需要将一个C指针转换为一个双重数组，并将其转换为Python数组。
我的出发点如下：
import ctypes
import numpy as np
arrayPy = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
out_c = arrayPy.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_double))
请问如何有效地将"out_c“对象转换为Python数组？
浏览 2提问于2021-11-25得票数 0
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我最近注意到，numpy包括一个以numpy 1.7开头的datetime64数据类型：
我想知道将它作为numpy包中的单独类型而不是使用Python提供的内置datetime.datetime的动机是什么？
我有兴趣更好地理解这一点的一些原因包括：
我想知道什么时候使用datetime.datetime和什么时候使用numpy.datetime64是合适的
由于numpy中没有类似于datetime.date的日期类型，所以当我需要与numpy.datetime64对象交互时，应该使用numpy.datetime64作为日期吗？还是应该在代码中混合datetime.date和nu
浏览 0提问于2013-12-31得票数 4
2回答
有人能告诉我为什么第二次循环我可以格式化我的裸体列表吗？这就是我所犯的错误。
(venv) C:\Users\ENG-DESKTOP-4\PycharmProjects\Delay Tracker>python -m flight_weather_1
Shape of list is : (500, 1, 10)
shape of unformatted numpy is (500, 1, 10)
shape of formatted numpy is (500, 10)
Shape of list is : (500,)
shape of unformatted numpy is (
浏览 5提问于2022-03-24得票数 0
我想对numpy.ndarray的每个元素应用一个函数，如下所示：
import numpy
import math
a = numpy.arange(10).reshape(2,5)
b = map(math.sin, a)
print b
但这给出了：
TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars
我知道我能做到
import numpy
import math
a = numpy.arange(10).reshape(2,5)
def recursive_map(function, value):
浏览 1提问于2015-05-19得票数 1
回答已采纳
我正在尝试编写自己的逻辑回归代码，并比较最大化对数似然的不同方法。使用牛顿-CG方法，我得到错误消息"ValueError: setting a array element with a sequence“。环顾四周，如果要最小化的函数返回非skalar，则此错误似乎会上升，但这里不是这种情况。我需要下面给出的三个方法来给出相同的结果(大致)，但是当在我的真实数据上运行时，一个不收敛，另一个给出比初始猜测更差的LL，第三个根本不运行。
为什么我收到ValueError消息?我如何修复它？
我的代码(使用虚拟数据，实际数据约为100个测量值)如下：
import numpy as np
浏览 0提问于2017-07-31得票数 0
我正在处理来自的固定代码。我得到了上述错误。谷歌建议，这可能是某种维度错配，尽管我的诊断没有显示出：
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
# Fit all training data
for epoch in range(training_epochs):
for (_x_, _y_) in getb(train_X, train_Y):
print("y data raw", _y_.shape )
_y_ = tf.reshape(_y
浏览 1提问于2015-12-22得票数 2
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我是新来NumPy的。当我阅读NumPy用户指南并制作示例时，我看到了一个示例，它让我提出了一个问题。
例如，Python给出了以下结果：
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(6)
>>> a.ndim
1
>>> b = np.arange(6).reshape(2,3)
>>> b.ndim
2
>>> c = np.arange(6).reshape(3,2)
>>> c.ndim
2
我期望c.ndim会给出3而不是
浏览 0提问于2017-06-30得票数 0
3回答
我想要计算以下内容： ? 但是我不知道如何在python中做到这一点，我不想手动实现，而是使用一个预定义的函数，例如numpy中的函数。 但是numpy似乎忽略了x.T应该被转置。 代码： import numpy as np
x = np.array([1, 5])
print(np.dot(x, x.T)) # = 26, This is not the matrix it should be!
浏览 150提问于2020-06-24得票数 0
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2回答
下午好，我有一个维度为(963,1)的数据帧，我如何将这样的内容更改为numpy格式： array ([244.1462534,212.68483386, 212.04058487, 236.39615555] 当我使用np.array (a)时，在我看来，每个元素都在不同的行中 [244.1462534,
244.1462534,
244.1462534,
244.1462534] 因为有很多，所以很难这样看
浏览 0提问于2020-09-01得票数 0
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1回答
重塑、展平或拉平类中的多维数组
、、、、
一般来说，在使用Matplotlib和Python时，我还是个初学者。我正在尝试创建一个可以在给定基本信息的情况下生成多个子图的类，比如用户想要多少行和多少列。在尝试转换来自matplotlib.pyplot.subplots()的多维数组时，我遇到了一个问题。这是我目前正在使用的一份副本： import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class subplotgrid:
def __init__(self, rows, cols, width, height): # class initializa
浏览 15提问于2021-04-10得票数 0
2回答
具有负值形状的numpy整形混乱
、、、、
总是搞不懂numpy如何处理负的形状参数，这里是一个代码和输出的例子，有人能解释一下在这里发生的整形-1，1吗？谢谢。
相关文档，使用Python2.7。
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
S = np.array(['box','apple','car'])
le = LabelEncoder()
S = le.fit_transform(S)
pr
浏览 7提问于2016-08-22得票数 5
回答已采纳
我正在尝试迭代一个numpy数组的行。该数组可能像[[a, b], [c, d], ...]一样由两列和多行组成，或者有时像[a, b]那样由单行组成。
对于一维数组，当我使用enumerate遍历各行时，python会生成单个元素a，然后是b，而不是一次性生成完整的行[a, b]。
如何以与2D情况相同的方式迭代一维情况？
浏览 16提问于2020-06-02得票数 3
回答已采纳
我发现Python、numpy或matplotlib有一个奇怪的行为。
请在ipython上使用pylab执行以下代码：
>>> import numpy as np
>>> import numpy.random as nr
>>> import matplotlib.pyplot as mp
>>> data = nr.rand(50, 2)
>>> mp.scatter(data[:, 0], data[:, 1])
>>> trans = np.asmatrix(data.T)
浏览 1提问于2013-06-19得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个2个numpy数组，如下所示
a = np.random.rand(30,6,5,4)
b = np.random.rand(6,5,4,3)
我想以一种形状为(33, 6, 5, 4)的方式来共同协调这些数组。我可以通过迭代b数组的第4维来实现这一点，然后一个接一个地连接起来，但是它看起来并不是很有效。是否有可能以更"Python“的方式做到这一点？
浏览 9提问于2021-12-25得票数 0
我有两张大小相同的图片。我想创建一个新的交错图像，奇数行属于一个图像，偶数行属于另一个图像。就像3d图像。我正在尝试用python、openCv和numpy来做到这一点！读取两个图像，并使用循环尝试写入奇数行和偶数行中的值。
我不知道这是不是最好的方法。你有什么建议吗？
代码如下：
import numpy as np
import cv2
def main():
print 'loading images...'
imgL= cv2.imread('sx2.jpg')
imgR= cv2.imread('dx2.jpg'
浏览 1提问于2013-07-09得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在按行计算数组的平均值，而数组可以有一个或多个行。有些值可以是NaN，在数组中，或者整个行是NaN，也可以不是。
当我的数组看起来像
[[ 3. nan nan nan nan nan nan]
[ 1. nan nan nan nan nan nan]]
numpy.mean(.., axis=0)的结果是[ 2. nan nan nan nan nan nan]。
但是，当我只有一个列数组时，如
[ 5. nan nan nan nan nan nan]
那么numpy.mean(.., axis=0)的结果就是nan。
但我想
浏览 0提问于2015-01-03得票数 0
回答已采纳
维度似乎是问题所在。输入应该在numpy数组中吗？
import tensorflow as tf
import numpy as np
X = np.array([-7.0, 3.0, 10.0, 20.0, 30.0])
y = np.array([3.0, 13.0, 23.0, 33.0, 43.0])
x_train = tf.constant(X)
y_train = tf.constant(y)
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(100, ac
浏览 10提问于2022-05-03得票数 0
1回答
我对numpy数组有一个问题，我不能理解我做错了什么。我需要创建一个带有随机int (非零)的100x100矩阵，最后一行应该是前面所有行的组合。下面是我的代码： non_zero_m = np.random.randint(0,10,(99,100))
arr = non_zero_m.sum(axis=0)
singular_m = np.concatenate((non_zero_m, arr))
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0
浏览 13提问于2021-09-15得票数 0
4回答
我在https://www.youtube.com/watch?v=lbFEZAXzk0g的youtube上关注一段机器学习视频。该教程是python2格式的，因此我需要将其转换为python3。下面是我遇到错误的代码部分： def load_mnist_images(filename):
if not os.path.exists(filename):
download(filename)
with gzip.open(filename,'rb') as file:
data = numpy.frombuffer(file.r
浏览 315提问于2020-02-03得票数 4
我有一个大的2D Numpy数组，类似于arr = np.random.randint(0,255,(243327132, 3), dtype=np.uint8)。
我试图得到数组中唯一的行。使用np.unique，我得到以下内存错误：
unique_arr = np.unique(arr,axis=1)
---------------------------------------------------------------------------
MemoryError Traceback (most recent call
浏览 12提问于2022-08-16得票数 2
给定两个numpy数组(arr1和arr2)，我想构建一个矩阵，用于存储arr1中每个元素与arr2中每个元素之间的差异。即：
my_matrix = [arr1-i for i in arr2]
然而，随着数组变得越来越大，这一过程开始变得缓慢。我尝试利用numpy的良好性能，如下所示：
arr1_mtx = np.array([arr1]*len(arr2))
arr2_mtx = np.array([arr1]*len(arr2)).T
my_matrix = arr1_mtx-arr2_mtx
我对Python还很陌生，所以我不确定这是否是构建这个矩阵的最有效的Python方式。有什么
浏览 0提问于2017-06-17得票数 0
1回答
我有一个2D数组的字典，我想用它的平均值来规范每个2D数组的每一行。
我有：
for key, value in sorted(baseline.items()):
for i in baseline[str(key)]:
i = i / np.mean(i)
其中：
baseline是一个dictbaseline[str(key)]是一个2D numpy arrayi是一个一维数组
print(i)会产生适当更新的值，但是跨baseline.items()的各个行不会被更新。
我遗漏了什么？
浏览 3提问于2021-09-05得票数 1
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1回答
如何提取张量中的特定行？我有点困惑。
例如，假设我们希望拥有第17行
import numpy as np
np.random.seed(seed = 5)
a = np.random.randint(10, size=(2,3,4,5))
a
浏览 3提问于2020-08-16得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个巨蟒列表，其中包括90900条nparray形状的(299, 299, 3)。我试图将此列表转换为numpy数组。
X_trains = np.asarray(X_train).reshape((len(X_train),299,299,3))
但是，这给了我一个错误：
ValueError:无法广播输入数组从形状(299,299,3)到形状(299,299)
我假设导致错误的代码部分是np.asarray，有什么方法可以解决这个问题吗？
全错误代码：
ValueErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-3
浏览 4提问于2017-04-08得票数 2
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1回答
用Numpy计算相关系数
、、、
我有一个值列表和一个一维numpy数组，我想使用numpy.corrcoef(x,y,rowvar=0)计算相关系数。我得到以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "testLearner.py", line 25, in <module>
corr = np.corrcoef(valuesToCompare,queryOutput,rowvar=0)
File "/usr/local/lib/python2.6/site-packages/numpy/lib/function_base.py",
浏览 2提问于2011-11-03得票数 2
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1回答
在运行这一行代码时，我正在训练一个模型，同时计算每一次迭代的准确性：
model = train_model(model,criterion,num_epochs=100,learning_rate=1) # Training the mode
在这一行中我得到了一个错误：
epoch_acc = np.sum(np.equal(totalPreds.cpu().numpy(),np.array(totalLabels)))/50000.0
获取误差
ValueError:操作数不能与形状(50000，) (0 )一起广播
我还通过以下代码更改了这一行：
epoch_acc =
浏览 1提问于2021-06-08得票数 0
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