#********** Begin **********# #1.导入numpy包 def return_values(): #2.给出的定义数组A A=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]) #3.对数组A切片取出6,7,14,16 #4.用切出的数构造成一个2*2的数组 #1.构造逻辑索引（筛选第0列大于5的元素） I= #2.逻辑索引I对数组1,3列切片，并返回计算结果B B= return(B) #********** End **********#

#********** Begin **********#
#1.导入numpy包
import numpy as np

def return_values():
#2.给出的定义数组A
A = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]])

#3.对数组A切片取出6,7,14,16
sliced_array = A[[1,1,2,3],[2,3,1,3]]

#4.用切出的数构造成一个2*2的数组
new_array = sliced_array.reshape(2,2)

#1.构造逻辑索引（筛选第0列大于5的元素）
I = A[:,0] > 5

#2.逻辑索引I对数组1,3列切片，并返回计算结果B
B = A[:,[1,3]][I].sum()

return(B)

#********** End **********#

相关问题

#注意：数组A和B水平连接要求列数相同，因此B要转换成矩阵 #********** Begin **********# #1.导入numpy包 def return_values(): #2.定义数组A和数组B A=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]) B=np.array([1,1,1,1]) #3.水平连接数组A和数组B，获得数组C，并返回计算结果C C= return(C) #********** End **********#

在该代码中，需要完成以下任务：
1. 导入numpy包
2. 定义数组A和数组B
3. 水平连接数组A和数组B，获得数组C，并返回计算结果C

下面是修改后的代码：

#********** Begin **********#
import numpy as np

def return_values():
    #2.定义数组A和数组B
    A = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12], [13,14,15,16]])
    B = np.array([1,1,1,1])
    
    #3.水平连接数组A和数组B，获得数组C，并返回计算结果C
    C = np.hstack((A, B.reshape(-1,1)))
    
    return C
#********** End **********#

在这个修改后的代码中，我们导入了numpy包，并定义了return_values函数。在函数中，我们定义了两个数组A和B。接着，我们使用numpy的hstack函数对数组A和将数组B转换成垂直方向的矩阵进行水平连接，得到了数组C。最后，我们返回了计算结果C。注意，我们需要将B先转换成垂直方向的矩阵，才能与A进行水平连接，保证列数相同。

import numpy as np def student(a,b,c): result=[] # ********* Begin *********# # ********* End *********# return result

import numpy as np是Python中导入NumPy库的常见方式。NumPy是一个用于科学计算的库，提供了高效的多维数组对象和各种数学函数。

在给出student函数的介绍之前，我需要先了解一下这个函数的具体功能和输入参数的含义。请问这个函数的作用是什么？参数a、b和c分别代表什么意思？