当学习器把训练样本学得太好时，很可能把训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，会导致泛化性能下降。（）

arr=np.arange（9）.reshape（3，3），使数组ar交换列1和列2的操作是（）。

对于一个二维数组n=np.array（[[1，2，3]，[4，5，6]，[7，8，9]]），n[[0，1]，[0，1]]，输出的结果是（）。

若arr=np.array（[[1，2，3]，[4，5，6]，[7，8，9]]），则arr[：2，1：]的输出为（）。

arrl=np.arange（0，20，1），arr2=arrl.reshape（4，5），则arr2[1：3，1]的输出结果为（）。

a=np.arange（10），a[2：4]截取到的数组为（）。

已知data=np.array（[[[1，2，3]，[4，5，6]]，[[7，8，9]，[10，11，12]]]）则data的形状（shape）为（）。

有数组n=np.arange（24）.reshape（2，-1，2，2），则np.shape的返回结果是（）。

对a=np.array（[1，2，3]，[4，5，6]），下列操作会改变数组本身形状的是（）。

a=np.arange（24）.reshape（2，3，4）的输出结果是（）数据。

可以使数组计算沿指定轴进行应用操作的参数是（）。