任务描述
本关的小目标是,使用 Numpy 创建一个多维数组。
相关知识
在 Python 中创建数组有许多的方法,这里我们使用 Numpy 中的arange方法快速的新建一个数组:
import numpy as np
a = np.arange(5)
其中import numpy as np是指引入Numpy这个库,并取别名为np。之所以取别名,是为了代码编写的方便。a=np.arange(5)是指将数值0 1 2 3 4赋值给a这个变量,这样我们就快速的创建了一个一维数组。
创建多维数组的方法是:
import numpy as np
b = np.array([np.arange(6),np.arange(6)])
这里,我们使用两个arange方法,创建了两个1x6的一维数组,然后使用numpy的array方法,将两个一维数组组合成一个2x6的二维数组。从而达到了创建多维数组的目的。
numpy创建的数组可以直接复制,具体代码示例如下:
import numpy as np
x = [y for y in range(6)]
b=np.array([x]*4)
该段代码会创建一个46的数组。
编程要求
本关的任务是,补全右侧编辑器中 Begin-End 区间的代码,以实现创建一个mn的多维数组的功能。具体要求如下:
- 函数接受两个参数,然后创建与之对应的的多维数组
;
本关的测试样例参见下文。
本关设计的代码文件cnmda.py的代码框架如下:
# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义cnmda函数
def cnmda(m,n):
'''
创建numpy数组
参数:
m:第一维的长度
n: 第二维的长度
返回值:
ret: 一个numpy数组
'''
ret = 0
# 请在此添加创建多维数组的代码并赋值给ret
#********** Begin *********#
#********** End **********#
return ret
测试说明
本关的测试过程如下:
- 平台运行step1/cnmdatest.py文件,并以标准输入方式提供测试输入;
- cnmdatest.py文件调用cnmda中的cnmda方法,平台获取cnmdatest.py的输出,然后将其与预期输出作对比,如果一致,则测试通过;否则测试失败。
以下是平台对step1/cnmdatest.py的测试样例:
测试输入: 5 8
预期输出: (5,8)
测试输入: 4 9
预期输出: (4,9)*
# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义cnmda函数
def cnmda(m,n):
# '''
# 创建numpy数组
# 参数:
# m:第一维的长度
# n: 第二维的长度
# 返回值:
# ret: 一个numpy数组
# '''
ret = 0
# # 请在此添加创建二维数组的代码并赋值给ret
# #********** Begin *********#
M = np.arange(n)
ret = np.array([M]*m)
# #********** End **********#
return ret
本教程介绍了如何使用Python的Numpy库创建多维数组。通过`arange`方法可以快速创建一维数组,而通过将多个一维数组用`numpy.array`组合,可以构建二维数组。此外,还展示了如何复制Numpy数组以及如何编写函数来根据给定尺寸创建多维数组。
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