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第1关:ndarray对象
根据测试用例的输入,实例化出对应的ndarray对象并打印。
测试输入:
{‘shape’:[1, 2], ‘data’:[[1, 2]]}
预期输出:
[[1 2]]
import numpy as np
def print_ndarray(input_data):
'''
实例化ndarray对象并打印
:param input_data: 测试用例,类型为字典类型
:return: None
'''
#********* Begin *********#
print(np.array(input_data['data']))
#********* End *********#
第2关:形状操作
根据测试用例的输入,将列表转换成ndarray后变形成一维数组并将其打印。
测试输入:
[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
预期输出:
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
import numpy as np
def reshape_ndarray(input_data):
'''
将ipnut_data转换成ndarray后将其变形成一位数组并打印
:param input_data: 测试用例,类型为list
:return: None
'''
#********* Begin *********#
temp = np.array(input_data)
tat = temp.reshape((1,-1))
for i in tat:
print(i)
#********* End *********#
第3关:基础操作
根据测试用例的输入,打印每行的最大值的位置。
测试输入:
[[0.2, 0.7, 0.1], [0.1, 0.3, 0.6]]
预期输出:
[1 2]
import numpy as np def get_answer(input_data): ''' 将input_data转换成ndarray后统计每一行中最大值的位置并打印 :param input_data: 测试用例,类型为list :return: None ''' #********* Begin *********# temp = np.array(input_data) List = [] for value in temp: List.append(value.argmax()) print(np.array(List)) #********* End *********#
第4关:随机数生成
将测试用例输入打乱顺序并返回打乱结果。
注意:请使用np.random.choice()函数来实现打乱顺序。
测试输入:
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
预期输出:
[4, 3, 5, 1, 2, 6]
import numpy as np def shuffle(input_data): ''' 打乱input_data并返回打乱结果 :param input_data: 测试用例输入,类型为list :return: result,类型为list ''' # 保存打乱的结果 result = [] #********* Begin *********# temp = np.random.choice(input_data,size=len(input_data),replace=False) result = temp.tolist() #********* End *********# return result
第5关:索引与切片
根据提示,在右侧编辑器Begin-End处补充代码,根据测试用例的输入将ROI的提取并返回(ROI是一个矩阵)。
测试输入:
{‘image’:[[1, 2, 255, 255, 0], [255, 255, 0, 0, 3]], ‘x’:0, ‘y’:1, ‘w’:2, ‘h’:1}
预期输出:
[[ 2 255 255] [255 0 0]]
import numpy as np def get_roi(data, x, y, w, h): ''' 提取data中左上角顶点坐标为(x, y)宽为w高为h的ROI :param data: 二维数组,类型为ndarray :param x: ROI左上角顶点的行索引,类型为int :param y: ROI左上角顶点的列索引,类型为int :param w: ROI的宽,类型为int :param h: ROI的高,类型为int :return: ROI,类型为ndarray ''' #********* Begin *********# return data[x:x+h+1,y:y+w+1] #********* End *********#
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