Khởi Tạo Mảng Và Phép Toán Vector Hóa Trong NumPy
NumPy là thư viện nền tảng cho khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Sức mạnh vượt trội của NumPy đến từ khả năng tính toán trên toàn bộ mảng (vectorization) được viết bằng C, nhan…
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: python-basics, lists-and-math.
Nội dung đề bài
Mô tả bài toán
NumPy là thư viện nền tảng cho khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Sức mạnh vượt trội của NumPy đến từ khả năng tính toán trên toàn bộ mảng (vectorization) được viết bằng C, nhanh hơn hàng chục lần so với vòng lặp for thông thường trong Python.
Yêu cầu
Sử dụng NumPy để thực hiện phép cộng mảng và tích vô hướng.
Quy ước nộp bài
- Chỉ cần viết một chương trình đọc
stdinvà in rastdout. Bài này không yêu cầu viết hàm. - Không truyền lời nhắc vào
input(). Lời nhắc sẽ bị in vàostdoutvà làm bài sai. - Chỉ in đúng nội dung ở mục Output. Không in thêm nhãn, dòng trống hay ký tự thừa.
- Output được so khớp từng ký tự, phân biệt chữ hoa/thường và dấu câu.
Input
Đọc từ stdin:
- Dòng 1: Số nguyên N (1 ≤ N ≤ 105) — kích thước mảng.
- Dòng 2: N số thực biểu diễn mảng A.
- Dòng 3: N số thực biểu diễn mảng B.
Output
Sử dụng NumPy để:
- Tính mảng tổng C = A + B.
- Tính tích vô hướng (Dot Product) D = A · B = ∑i=0N-1 Ai Bi.
In ra:
- Dòng 1: Các phần tử của mảng C, cách nhau bởi dấu cách, làm tròn đến 2 chữ số thập phân (
.2f). - Dòng 2: Giá trị tích vô hướng D, làm tròn đến 2 chữ số thập phân (
.2f).
Ràng buộc
- 1 ≤ N ≤ 105.
- Các phần tử trong mảng nằm trong khoảng [-104, 104].
Ví dụ
Input
3
1.0 2.0 3.0
4.0 5.0 6.0Output
5.00 7.00 9.00
32.00Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.