“大润发”、“沃尔玛”、“联华”和“农工商”四个超市都卖苹果、香蕉、桔子和芒果四种水果。使用NumPy的ndarray实现以下功能。 a) 创建2个一维数组分别存储超市名称和水果名称; b)创建1个4x4的二维数组存储不同

在Python中，我们可以利用NumPy库来创建所需的数组。NumPy的ndarray非常适合处理这样的结构化数据。以下是实现这个功能的步骤：

a) 创建两个一维数组表示超市名称和水果名称：

import numpy as np

# 超市名称
supermarkets = np.array(['大润发', '沃尔玛', '联华', '农工商'])
# 水果名称
fruits = np.array(['苹果', '香蕉', '桔子', '芒果'])

print("超市名称:", supermarkets)
print("水果名称:", fruits)

b) 创建一个4x4的二维数组存储不同超市对每种水果的数量或库存。在这个例子中，由于我们没有实际的数据，我们只能创建一个空数组，然后填充实际数据。如果要用随机数据填充，可以这样做：

# 假设每个超市每种水果都有一个库存值，初始化为0
inventory = np.zeros((len(supermarkets), len(fruits)))

# 这里仅作为示例，替换为实际库存数据
# inventory = np.random.randint(0, 100, (len(supermarkets), len(fruits)))
print("库存数组:\n", inventory)

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作业 1. "大润发"、"沃尔玛”、"好德"和"农工商"四个超市都卖苹果、香蕉、橘子和芒果四种水果。使用Numpy的ndarray实现以下功能。1) 创建两个一维数组分别存储超市名称和水果名称。

在Python中，你可以使用numpy库创建名为超市名称和水果名称的一维数组。首先，需要安装numpy如果尚未安装，可以使用`pip install numpy`命令。下面是创建这两个数组的示例：

import numpy as np

# 超市名称数组
supermarkets = np.array(['大润发', '沃尔玛', '好德', '农工商'])
# 水果名称数组
fruits = np.array(['苹果', '香蕉', '橘子', '芒果'])

print("超市名称:", supermarkets)
print("水果名称:", fruits)

这里我们创建了两个长度相同的数组，分别表示每个超市和每种水果。`np.array()`函数用于创建数组，字符串列表作为输入参数。这样就完成了对应数据结构的创建。

如果你需要进一步操作这些数组，比如组合成二维数组表示每个超市销售的所有水果，可以这样做：

combined = np.array([supermarkets, fruits])
print("超市和水果的组合:", combined)

“大润发”、“沃尔玛”、“好德”和“农工商”四个超市都卖苹果、香蕉、橘子和芒果四种水果。使用Numpy的ndarray实现以下功能。 1)创建两个一维数组分别存储超市名称和水果名称， 2)创建一个4x4的二维数组存储不同超市的水果价格，其中价格由4~10范围内的随机数生成

要使用Numpy的ndarray来完成您的要求，我们首先需要安装并导入Numpy库。然后，我们将创建两个一维数组来存储超市名称和水果名称。接着，我们将创建一个4x4的二维数组来存储随机生成的价格数据。以下是实现这些功能的Python代码：

import numpy as np

# 1) 创建一维数组存储超市名称和水果名称
supermarkets = np.array(["大润发", "沃尔玛", "好德", "农工商"])
fruits = np.array(["苹果", "香蕉", "橘子", "芒果"])

# 2) 创建一个4x4的二维数组存储不同超市的水果价格
prices = np.random.randint(4, 11, size=(4, 4))

# 打印结果
print("超市名称数组:")
print(supermarkets)
print("水果名称数组:")
print(fruits)
print("不同超市的水果价格矩阵:")
print(prices)

这段代码首先导入了numpy库，并使用`np.array`创建了两个一维数组，分别用于存储超市名称和水果名称。然后，使用`np.random.randint`函数生成了一个4x4的随机整数数组，其中的整数介于4到10之间（包含4和10），用于表示不同超市所售不同水果的价格。