第2关:Numpy数组的基本运算

任务描述
本关的小目标是,学会Numpy二维数组的一些基本操作。
相关知识
Numpy库可以直接进行一些四则运算,快速的处理两个Numpy数组:

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])  
b = np.array([[4,5,6],[1,2,3]])  

向量与向量之间
1.加法

In:np.add(a,b) 或 a+b  
Out:array([[5, 7, 9],  
       [5, 7, 9]])  

2.减法

In:np.subtract(a,b) 或 a-b  
Out:array([[-3, -3, -3],  
       [ 3,  3,  3]])  

3.乘法(X乘)

In:np.multiply(a,b) 或 a * b  
Out:array([[ 4, 10, 18],  
       [ 4, 10, 18]])  

4.乘法(点乘)

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])  
b = np.array([4,5,6])  
In: np.dot(a,b)   
Out:array([32, 77])  

5.除法

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])  
b = np.array([[4,5,6],[1,2,3]])  
In:np.divide(a,b) 或 a/b  
Out:array([[ 0.25,  0.4 ,  0.5 ],  
       [ 4.  ,  2.5 ,  2.  ]])  

向量与标量之间
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

1.加法

In:  a +1  
Out:array([[2, 3, 4],  
       [5, 6, 7]])  

2.减法

In:  a -1  
Out:array([[0, 1, 2],  
       [3, 4, 5]])  

3.乘法

In: a*2  
Out:array([[ 2,  4,  6],  
       [ 8, 10, 12]])  

4.除法

In: a/2  
Out:array([[ 0.5,  1. ,  1.5],  
       [ 2. ,  2.5,  3. ]])  

5.求余

In:a%2  
Out:array([[1, 0, 1],  
       [0, 1, 0]])  

6.矩阵转置

In:a.T  
Out:array([[1, 4],  
       [2, 5],  
       [3, 6]])  

7.矩阵的逆
矩阵可逆的充要条件是矩阵满秩。

import numpy as np  
import numpy.linalg as lg  
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])  
In:lg.inv(a)  
Out:array([[  3.15251974e+15,  -6.30503948e+15,   3.15251974e+15],  
       [ -6.30503948e+15,   1.26100790e+16,  -6.30503948e+15],  
       [  3.15251974e+15,  -6.30503948e+15,   3.15251974e+15]])  

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,以实现向量与标量相加和相乘的的功能。具体要求如下:

  1. 函数接受三个参数,然后进行向量与标量之间的运算;

本关的测试样例参见下文;
本关设计的代码文件cal.py的代码框架如下:

# 引入numpy库  
import numpy as np  
# 定义opeadd函数  
def opeadd(m,b,n):  
    '''实现加法  
    参数:  
    m:是一个数组  
    b:是一个列表  
    n:是列表中的索引  
    你需要做的是 m+b[n]  
    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  
 # 定义opemul函数  
def opemul(m,b,n):  
    '''实现乘法  
    参数:  
    m:是一个数组  
    b:是一个列表  
    n:是列表中的索引  
    你需要做的是 m+b[n]  
    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step5/caltest.py文件,并以标准输入方式提供测试输入;
caltest.py文件调用cal中的方法,平台获取caltest.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step5/caltest.py的测试样例:
a= np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = [1,2,3]

测试输入: add
预期输出:

[[2 3 4]  
 [5 6 7]]  

测试输入:mul
预期输出:

[[ 2  4  6]  
 [ 8 10 12]]

开始你的任务吧,祝你成功!*

# 引入numpy库
import numpy as np
# 定义opeadd函数
def opeadd(m,b,n):
    '''
    参数:
    m:是一个数组
    b:是一个列表
    n:是列表中的索引
    你需要做的是 m+b[n]
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''    
    ret = 0

    #********** Begin *********#
    ret = m + b[n]
      #********** End **********#

    return ret
# 定义opemul函数
def opemul(m,b,n):
    '''
    参数:
    m:是一个数组
    b:是一个列表
    n:是列表中的索引
    你需要做的是 m*b[n]
    返回值:
    ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = 0

    #********** Begin *********#
    ret = m*b[n]
    #********** End **********#
    return ret

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