Условие:
Задание 1. Зафиксируйте состояние генератора случайных чисел с помощью NumPy-функции random.seed(). Аргумент функции совпадает с номером варианта. Сгенерируйте одномерный массив из 1000 значений (закон распределения и его параметры: равномерное с параметрами -179, 4), поместите его в переменную
x
x. Преобразуйте массив
x
x в массив заданной размерности: 5×20×10. Определите значение на указанной позиции: строка три, столбец семнадцать, третья координата три. Значение при выводе округлите до 3 знаков с помощью NumPy-функции round(). Для вывода используйте функцию print().
За слишком большое количество попыток снижаются баллы. Первые 3 попытки к снижению баллов не приводят. Каждая последующая попытка дополнительно снижает максимально возможный балл на 5%. Наибольший штраф составляет 50%, дальнейшие попытки не штрафуются.
Например, максимальный балл составляет 3. Если верное решение было отправлено за 3 попытки, оно оценивается в 3 балла.
За 4 попытки:
3
−
5
%
=
3
−
3
⋅
0.05
=
2.85
3−5%=3−3⋅0.05=2.85 баллов (штраф
0.15
0.15)
За 5 попыток:
3
−
10
%
=
3
−
3
⋅
0.1
=
2.7
3−10%=3−3⋅0.1=2.7 баллов (штраф
0.3
0.3)
И т.д. При этом максимальный штраф составляет
3
⋅
0.5
=
1.5
3⋅0.5=1.5, т.е. ниже 1.5 значение баллов не опустится даже при очень большом количестве попыток.
Решение:
Ниже приведён пошаговый разбор решения задачи. ────────────────────────────── 1. Импортируем библиотеку NumPy. Чтобы работать с генерацией случайных чисел и массивами, нужно подключить модуль numpy: import numpy as np ────────────────────────────── 2. Фиксируем состояние генератора случайных чисел. Как сказано в условии, аргумент функции random.seed() совпадает с номером варианта. Если вариант не задан явно, можно принять, например, вариант 1. То есть: np.random.seed(1) ────────────────────────────── 3. Генерируем одномерный массив из 1000 значений. Значения выбираются из равномерног...