下列关于特征的稀疏性的说法正确的有（）。

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.arange （12）.reshape （3，4）
print（np.delete（a，5））

运行下面程序，可以获得两个数组元素匹配的位置的操作是（）。
输入：a=np.array（[1，2，3，2，3，4，3，4，5，6]）
b=np.array（[7，2，10，2，7，4，9，4，9，8]）
期望输出：（array（[1，3，5，7]），）

运行下面代码的输出结果为（）。
arrl=np.arange （0，16，1）.reshape （4，4）
np.delete arr1，1，axis=1）
print（arrl）

a=np.array（[1，0，0，3，4，5，0，8]），b=np.nonzero（a），则b[0]的值为（）。

np.where（[True，False]，[True，True]，[1，2]，[3，4]，[9，8]，[7，6]）的输出结果是（）。

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.arange （6）.reshape （3，2）
wt=np.array （[3，5]）
print（np.average （a，axis=1，weights=wt））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[1，2，3]，[3，4，5]，[4，5，6]]）
print（np.mean a，axis=0））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[30，65，70]，[80，95，10]，[[50，90，60]]）
print（np.median （a，axis=1））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[10，7，4]，[3，2，1]]）
print（np.percentile （a，50））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[[3，7，5]，[8，4，3]，[2，4，9]]）
print（np.ptp （a））