发个二位数据处理的Python编程题给我做做

好的，这里给你介绍一个简单的二维数据处理的Python编程题：给定一个二维数组，找出其中最大的数及其所在的行和列。

你可以使用以下代码作为参考：

data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
max_num = data
row = 0
col = 0

for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[i])):
        if data[i][j] > max_num:
            max_num = data[i][j]
            row = i
            col = j

print("最大数为：", max_num)
print("所在行为：", row)
print("所在列为：", col)

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发个二维数据处理的Python编程题给我做做

当然，我可以为您介绍一道Python编程题，具体如下：

假设有一个二维数组，数组中的每个元素都是一个整数，请编写一个Python函数，计算数组中每行、每列和每个对角线的和，并将这些和以字典的形式返回。

具体要求如下：
1. 函数名为sum_of_array(arr)，其中arr为一个n行m列的二维数组，n和m均为正整数。
2. 返回值类型为字典，键为字符串类型，表示和所在的行、列或对角线，值为对应行、列或对角线的和，类型为整数。
3. 对角线包括从左上角到右下角的对角线和从右上角到左下角的对角线，但不包括其他斜线。
4. 请注意代码的可读性、健壮性和性能。

以下是一种可能的实现方式：

def sum_of_array(arr):
    n, m = len(arr), len(arr)
    row_sums = {f"Row {i+1}": sum(arr[i]) for i in range(n)}
    col_sums = {f"Col {j+1}": sum([arr[i][j] for i in range(n)]) for j in range(m)}
    diag_sums = {
        "Diag1": sum([arr[i][i] for i in range(min(n, m))]),
        "Diag2": sum([arr[i][m-i-1] for i in range(min(n, m))])
    }
    return {**row_sums, **col_sums, **diag_sums}

python数据可视化第二章编程题

在Python数据可视化第二章的编程题中，可以使用heatmap函数实现列联表的可视化，通过图形展现两个离散变量之间的组合关系。heatmap函数的参数含义包括data（数据）、vmin、vmax、center、annot、fmt、annot_kws、linewidths、linecolor、cbar、cbar_kws、square、xticklabels、yticklabels、mask和ax等。另外，还可以使用subplot2grid函数将多个图形汇总到一个图表中。subplot2grid函数的参数包括shape、loc、rowspan、colspan和kwargs等。