实验报告册-----ndarray的筛选-发红包：1.按照本班级人数，如50人，生成对应数量的随机数，组成一个随机红包数组。2.调整红包中的每一个随机数，使得它们的总和为100

题目：

1. 按照本班级人数，如50人，生成对应数量的随机数，组成一个随机红包数组。
2. 调整红包中的每一个随机数，使得它们的总和为100。
3. 从csv文件（自己用excel创建，可以大家共享）中读出本班学生名字数组，这个数组要和红包数组shape一样。
4. 筛选出运气王的名字，即红包最大的同学名字。
5. 同样逻辑再发一次红包，筛选出两次红包之和的运气王。

调用 numpy包

代码：

import numpy as np

# 生成随机红包数组

a=np.random.randint(1,100,size=53).reshape(53,1)

# 读取csv文件

data=np.loadtxt("mingzi.csv",dtype=np.str).reshape(53,1)

# 组合成50×2

datasum=np.hstack((data,a))

# print(datasum)

# 最大数

# print("第一次最大红包金额为:{}".format(max(datasum[:,1])))

# print(datasum[datasum==max(datasum[:,1]),:][:,0])

# 运气王的名字

Yunqq=np.unique(datasum[datasum[:,1]==max(datasum[:,1]),:][:,0])

print("第一次红包共有{}名运气王:".format(len(Yunqq)))

for car in Yunqq:

    print(car)

# 生成随机红包数组

aTwo=np.random.randint(1,100,size=53).reshape(53,1)

# 两次红包相加

aTwo=aTwo+a

# 组合成50×2

datasumTwo=np.hstack((data,aTwo))

# 最大数

# print("两次红包最大金额为:{}".format(int(max(aTwo))))

# 运气王的名字

YunqqTwo=np.unique(datasumTwo[datasumTwo[:,1]==max(datasumTwo[:,1]),:][:,0])

print("第二次红包共有{}名运气王:".format(len(YunqqTwo)))

for car in YunqqTwo:

    print(car)

实验报告册：

实验（实训）项目名称	ndarray的筛选-发红包
学  时	4	实验（实训）室（地点）
实验（实训）日期		成  绩
一 、实验（实训）目的与要求 掌握numpy库中ndarray的定义和用法。 掌握ndarray数组的筛选。 掌握numpy库中随机函数的使用 二 、实验（实训）原理与内容 实验原理 Numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，ndarray中随机函数能辅助很多数据处理。 实验内容 按照本班级人数，如50人，生成对应数量的随机数，组成一个随机红包数组。 调整红包中的每一个随机数，使得它们的总和为100。 从csv文件（自己用excel创建，可以大家共享）中读出本班学生名字数组，这个数组要和红包数组shape一样。 筛选出运气王的名字，即红包最大的同学名字。 同样逻辑再发一次红包，筛选出两次红包之和的运气王。 三 、实验（实训）仪器设备、器材、工具、软件等 Windows、python3.8、numpy 1.15 四 、实验（实训）方法、步骤、过程记录与处理 import numpy as np # 生成随机红包数组 a=np.random.randint(1,100,size=53).reshape(53,1) # 读取csv文件 data=np.loadtxt("mingzi.csv",dtype=np.str).reshape(53,1) # 组合成50×2 datasum=np.hstack((data,a)) # 运气王的名字 Yunqq=np.unique(datasum[datasum[:,1]==max(datasum[:,1]),:][:,0]) print("第一次红包共有{}名运气王:".format(len(Yunqq))) for car in Yunqq:     print(car) # 生成随机红包数组 aTwo=np.random.randint(1,100,size=53).reshape(53,1) # 两次红包相加 aTwo=aTwo+a # 组合成50×2 datasumTwo=np.hstack((data,aTwo)) # 最大数 # 运气王的名字 YunqqTwo=np.unique(datasumTwo[datasumTwo[:,1]==max(datasumTwo[:,1]),:][:,0]) print("二次红包共有{}名运气王:".format(len(YunqqTwo))) for car in YunqqTwo:     print(car) 五 、实验（实训）结果与分析总结    结果： 分析总结： 对numpy库的使用还不太熟练，需要加强练习；但是在潜心的研究之下能把这个红包弄出来，就是使用的时间过长，没有太大的效果；之后会加强训练。