使用eval函数与numpy解决问题:输入有四行,第一行为矩阵a和b的重塑参数,用逗号分隔。第二行为矩阵a的内容,用逗号分隔。第三行为矩阵b的内容,用,分隔。第四行为决策规则。如果重塑参数与矩阵元素的数量不匹配,则输出invalid,若匹配则输出符合决策规则的元素的位置所构成的矩阵
时间: 2023-06-17 08:05:05 浏览: 38
下面是Python的代码实现:
```python
import numpy as np
# 读入输入
reshape_params = input().split(',')
matrix_a_content = input().split(',')
matrix_b_content = input().split(',')
decision_rule = input()
# 转换参数
reshape_params = [int(x) for x in reshape_params]
# 确认矩阵元素数量
if np.prod(reshape_params) != len(matrix_a_content) or np.prod(reshape_params[::-1]) != len(matrix_b_content):
print("invalid")
else:
# 重塑矩阵
matrix_a = np.array(matrix_a_content).reshape(reshape_params)
matrix_b = np.array(matrix_b_content).reshape(reshape_params[::-1]).T
# 根据决策规则筛选元素
if decision_rule == "max":
result = np.argwhere(matrix_a == np.max(matrix_b))
elif decision_rule == "min":
result = np.argwhere(matrix_a == np.min(matrix_b))
else:
result = np.argwhere(matrix_a == np.mean(matrix_b))
# 输出结果
for r in result:
print(','.join(str(x) for x in r))
```
这段代码首先读入输入,然后根据重塑参数将输入的矩阵内容转换成NumPy数组。接着根据决策规则筛选出符合条件的元素位置,并输出结果。注意,在输出结果时,我们使用了`join`函数将每个位置的坐标转换成字符串,并用逗号连接起来。