# ---
# jupyter:
#   jupytext:
#     text_representation:
#       extension: .py
#       format_name: light
#       format_version: '1.5'
#       jupytext_version: 1.14.4
#   kernelspec:
#     display_name: Python 3
#     language: python
#     name: python3
# ---

# # LAB 01.01 - Practice submission

# !wget --no-cache -O init.py -q https://raw.githubusercontent.com/rramosp/20201.xai4eng/master/content/init.py
import init; init.init(force_download=False); init.get_weblink()


import inspect
from local.lib.rlxmoocapi import session
student = session.Session(init.endpoint).login( course_id=init.course_id, 
                                                session_id="UDEA", 
                                                lab_id="L01.01" )


# ### Ejercicio 1: Suma dos matrices

# Completa la función `suma_matrices` para que, dadas dos arrays numpy cualquiera devuelva la suma elemento a elemento.
#
# #### Ejemplo de ejecución
#
#     > s = np.array([1,2,3])
#     > t = np.array([4,5,6])
#     > suma_matrices(s,t)
#     
#       [5 7 9]
#      
# _Sugerencia_: completa el código de la siguiente manera:
#
#     def suma_matrices(a,b):
#        ## --- TU CODIGO AQUI ---
#        result = a + b
#        return result

# +

def suma_matrices(a,b):
    ## --- TU CODIGO AQUI ---
    result = ....
    return result


# -

# comprueba manualmente tu código

import numpy as np
a = np.random.randint(10, size=(3,2))
b = np.random.randint(10, size=(3,2))
print (a)
print (b)
print (suma_matrices(a,b))

# #### registra tu solución en línea

student.submit_task(globals(), task_id="task_01");





# ### Ejercicio 2: Realiza un cálculo 

# En este ejercicio, al ejecutar la celda de más abajo, se generará una lista de número aleatorios.
#
# Tendrás que calcular el valor promedio de la lista y asignarlo a la variable `avg` más abajo.
#
# Puedes usar el método que quieras para realizar el cálculo (a mano, excel, python, etc.) lo que importa es el valor que obtengas.
#

import numpy as np
rlist = np.random.randint(100, size=10)
rlist

# #### tu solución

avg = ...

# #### registra tu solución en línea

student.submit_task(globals(), task_id="task_02");





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