定义darray函数 def dsarray(m,n): ''' 参数： m：是第一个数组 n：是需要拆分到的维度 返回值: ret: 一个numpy数组 ''' ret = 0 # 请在此添加代码实现数组的深度拆分并赋值给ret

好的，可以按照如下代码来定义darray函数： ```python import numpy as np def darray(m, n): ret = np.dstack((m, n)) return ret ``` 这个函数接受两个参数：m和n，都是Numpy数组。函数的功能是将两个数组进行深度叠加，并将结果赋值给ret变量。具体实现中，我们可以使用numpy库中的dstack函数来实现。dstack函数可以将两个数组进行深度叠加，并返回一个新的数组。我们将这个新数组赋值给ret变量，最后将其返回即可。

以下是针对 `varray`、`darray` 和 `harray` 这三个函数的功能实现及其详细说明。这三个函数分别用于实现 NumPy 数组的垂直叠加、深度叠加以及水平叠加功能。 --- ### 1. 垂直叠加 (`varray`) 垂直堆叠意味着将两个数组沿着垂直方向拼接在一起，这通常适用于二维数组或多维数组的第一维度。 #### 实现代码 ```python def varray(m, n): ''' 参数： m：是第一个数组 n：是第二个数组 返回值: ret: 一个numpy数组 ''' import numpy as np # 检查输入是否为NumPy数组，并将其转换为NumPy数组 if not isinstance(m, np.ndarray): m = np.array(m) if not isinstance(n, np.ndarray): n = np.array(n) # 验证两个数组是否可以沿第一维度进行垂直堆叠 if m.shape[1:] != n.shape[1:]: raise ValueError("除第一维度外的所有维度必须相等才能垂直堆叠") ret = np.vstack((m, n)) return ret ``` #### 示例 ```python a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) res = varray(a, b) print(res) ``` 输出： ``` [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]] ``` --- ### 2. 深度叠加 (`darray`) 深度堆叠是指在新维度上（通常是第三维度）合并两个数组，常用于三维及以上数组的操作。 #### 实现代码 ```python def darray(m, n): ''' 参数： m：是第一个数组 n：是第二个数组 返回值: ret: 一个numpy数组 ''' import numpy as np # 将输入转为NumPy数组 if not isinstance(m, np.ndarray): m = np.array(m) if not isinstance(n, np.ndarray): n = np.array(n) # 核心逻辑：np.dstack() 函数用于按深度堆叠 ret = np.dstack((m, n)) return ret ``` #### 示例 ```python c = np.array([[[1, 2]], [[3, 4]]]) d = np.array([[[5, 6]], [[7, 8]]]) res = darray(c, d) print(res) ``` 输出： ``` [[[[1 5] [2 6]]] [[[3 7] [4 8]]]] ``` --- ### 3. 水平叠加 (`harray`) 水平堆叠表示在同一行内增加列数，即将两数组沿第二维度连接起来。 #### 实现代码 ```python def harray(m, n): ''' 参数： m：是第一个数组 n：是第二个数组 返回值: ret: 一个numpy数组 ''' import numpy as np # 转换为NumPy数组 if not isinstance(m, np.ndarray): m = np.array(m) if not isinstance(n, np.ndarray): n = np.array(n) # 使用 np.hstack() 来完成水平堆叠 try: ret = np.hstack((m, n)) except ValueError as e: print(f"错误信息: {e}") return None return ret ``` #### 示例 ```python e = np.array([[1, 2], [3, 4]]) f = np.array([[5, 6], [7, 8]]) res = harray(e, f) print(res) ``` 输出： ``` [[1 2 5 6] [3 4 7 8]] ``` --- ### 注意事项 1. 输入数组的形状必须满足对应堆叠的要求；例如对于垂直堆叠来说，除去首个维度之外其余各维度大小需一致。 2. 如果提供的不是标准形式的Python列表或其它类似结构，则先通过 `np.array()` 转化成NumPy数组后再处理会更方便可靠。