禹宝宝正在一个n行m列的队伍里，已知禹宝宝是队伍里最高的，请你输出禹宝宝的身高。 输入 输入第一行一个整数T，代表接下来有T组测试数据。 接下来T组，每组第一行有两个整数n,m，接下来的n行，每行有m个整数，代表队伍中每个人的身高。 数据范围：1≤T≤10,1≤n,m≤100,1≤h≤104. 输出 对于每一组测试数据，输出一个整数，代表禹宝宝的身高(cm)。 样例输入 2 2 3 3 5 7 5 8 3 3 5 54 34 65 35 87 37 31 75 87 53 33 67 98 45 36 样例输出 8 98，根据以上条件写一个c++代码

#include <stdio.h>
int main()
{
int T, n, m, h;
scanf("%d", &T);
while (T--)
{
scanf("%d%d", &n, &m);
int maxH = 0;
while (n--)
{
while (m--)
{
scanf("%d", &h);
if (h > maxH)
maxH = h;
}
}
printf("%d\n", maxH);
}
return 0;
}

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已知m行n列的数组，求差分的python代码

要对一个 m 行 n 列的数组进行差分操作，可以使用 Python 中的 NumPy 库。以下是求差分的示例代码：

import numpy as np

# 假设原始数组为 arr，m 行 n 列
# arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 沿行方向求差分
diff_row = np.diff(arr, axis=0)
print("沿行方向的差分结果：")
print(diff_row)

# 沿列方向求差分
diff_col = np.diff(arr, axis=1)
print("沿列方向的差分结果：")
print(diff_col)

在上述代码中，`np.diff()` 函数用于计算数组的差分。`axis=0` 表示沿着行方向进行差分操作，而 `axis=1` 表示沿着列方向进行差分操作。差分结果将会返回一个新的数组。

请注意，差分操作会减少数组的一个维度。例如，对于一个 m 行 n 列的数组，沿行方向求差分后将得到 m-1 行 n 列的结果，而沿列方向求差分后将得到 m 行 n-1 列的结果。

你可以根据实际情况将上述代码中的 `arr` 替换为你要进行差分操作的具体数组。

如国原始数据是 n行 m列的呢？

如果原始数据是 n 行 m 列的矩阵，你可以使用`np.reshape()`函数将一维数组转换为 n 行 m 列的矩阵。下面是一个可能的实现：

import numpy as np

def load_matrix(file_name):
    data = np.loadtxt(file_name, delimiter='\t')
    filtered_data = data[data != 0]
    num_rows = filtered_data.size // m  # 假设 m 是已知的列数
    matrix = filtered_data.reshape((num_rows, -1))
    return np.dot(matrix, matrix.T)

这样，`filtered_data`将被转换为 n 行 m 列的矩阵，并且可以计算矩阵与其转置矩阵的乘积。请确保输入文件包含正确的矩阵数据，并按照正确的格式进行加载。