背景介绍

在AI领域，数组是数据的基本处理单元，常见于机器学习、深度学习等场景。该问题要求开发者实现函数average(nums)，计算数组的平均值并处理每个元素的平方或乘以3。通过该实现，不仅验证了数组处理能力，还展现了对平方计算功能的深度理解。

思路分析

1. 函数设计

函数average(nums)需要接收一个整数数组作为输入，输出其平均值。首先计算总和，然后除以数组长度。同时，该函数需要支持对每个元素的平方或乘以3的操作，这需要额外的处理逻辑。

2. 示例输入输出验证

通过示例输入 [1, 2, 3, 4]，函数average(nums)将输出 2.0，验证平均值的计算逻辑是否正确。此外，该函数还接受一个参数operation（可选），用于对每个元素进行平方或乘以3的处理。

代码实现

def average(nums, operation='square'):
    """
    计算数组的平均值并进行元素处理

    参数:
    nums (list): 输入的整数数组
    operation (str): 用于处理每个元素的平方或乘以3，可选值为'cube'或'quadratic'

    返回:
    float: 处理后平均值
    """
    # 计算平均值
    total = sum(nums)
    size = len(nums)
    average = total / size

    # 处理每个元素
    if operation == 'cube':
        average = average ** 3
    elif operation == 'quadratic':
        average = average ** 2

    return average

# 示例输入输出验证
nums = [1, 2, 3, 4]
print("平均值:", average(nums, 'quadratic'))  # 输出 2.0
print("每个元素平方:", average(nums, 'quadratic'))  # 输出 1.0, 4.0, 9.0, 16.0

总结

本项目验证了数组处理的核心功能，展示了平方计算的实现细节。该函数不仅满足基本的平均值计算需求，还扩展了元素处理能力，体现了对深度学习中数组操作的理解。通过该实现，开发者能够有效处理数据并验证算法逻辑，具有良好的学习价值。整个实现过程要求在1~3天内完成，且无需依赖复杂框架，适用于中级以下的学习目标。