# 引入numpy库 import numpy as np # 定义cnmda函数 def cnmda(m,n): ''' 创建numpy数组 参数： m:第一维的长度 n: 第二维的长度 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

你可以使用以下代码来创建一个 m 行 n 列的多维数组：

import numpy as np

def cnmda(m, n):
    '''
    创建numpy数组
    参数：
        m:第一维的长度
        n: 第二维的长度
    返回值:
        ret: 一个numpy数组
    '''
    ret = np.zeros((m, n))
    return ret

在这个例子中，我们使用 `np.zeros()` 函数创建了一个 m 行 n 列的多维数组，并将其赋值给了 `ret` 变量。你可以根据自己的需求修改这个函数，创建任意维数的数组。

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# 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 *********# #********** 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 *********# #********** End **********# return ret

你可以使用以下代码来实现 opeadd 和 opemul 函数：

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 = m + b[n]
    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 = m * b[n]
    return ret

在这个例子中，我们分别定义了 opeadd 和 opemul 函数。这两个函数都接受一个数组 `m`、一个列表 `b` 和一个索引 `n` 作为输入参数，并根据函数名分别执行加法和乘法操作。你可以根据自己的需求修改这个代码，实现其它的数学运算。

定义cnmda函数 def ce(a,m,n): ''' 参数： a:是一个Numpy数组 m:是第m维数组的索引 n:第m维数组的前n个元素的索引 返回值: ret: 一个numpy数组 ''' ret = 0 # 请在此添加切片的代码,实现找出多维数组a中第m个数组的前n个元素 并赋值给ret

好的，可以按照如下代码来定义cnmda函数：

import numpy as np

def cnmda(a, m, n):
    ret = a[m, :n]
    return ret

这个函数接受三个参数：a表示一个Numpy数组，m表示第m维数组的索引，n表示第m维数组的前n个元素的索引。函数的功能是找出多维数组a中第m个数组的前n个元素，并将其赋值给ret变量。具体实现中，我们可以使用切片的方式来实现。a[m, :n]表示选取a中第m个数组的前n个元素，然后将其赋值给ret变量，最后将ret返回即可。