10_NumPy_23.py #

import numpy as np


def read_data():
    # อ่านข ้อมูลจากแป้นพิมพ์ จากนั้นสร้างและคืนอาเรย์สองตัว
    # weight เป็นอาเรย์สามชอ่ งเก็บน ้าหนักของคะแนนกลางภาค ปลายภาค และโครงงาน (float)
    # data เป็นอาเรย์ขนาด n4 เก็บข ้อมูลนักเรียน n คน แต่ละคนมีข ้อมูล
    # เลขประจ าตัว คะแนนกลางภาค ปลายภาค และโครงงาน (int)
    w = [float(e) for e in input().split()]
    weight = np.array(w)
    n = int(input())
    data = np.ndarray((n, 4), int)
    for i in range(n):
        data[i] = [int(e) for e in input().split()]
    return weight, data


def report_lower_than_mean(weight: np.ndarray, data: np.ndarray):
    # แสดงเลขประจ าตัวที่ได้คะแนนรวมต ่ากว่าคะแนนเฉลี่ย
    # - คะแนนรวม ค านวณมาจากผลรวมของ คะแนนแต่ละสว่ นคูณด้วยน ้าหนักของแต่ละสว่ น
    # - คะแนนเฉลี่ย คือค่าเฉลี่ยของคะแนนรวมต่าง ๆ
    # ให้แสดงบนบรรทัดเดียวกันหมดคั่นดว้ยเครอื่ งหมายจลุ ภาคและชอ่ งว่างหนงึ่ ชอ่ ง
    # เรียงตามล าดับที่ปรากฎใน data ถ้าไม่มีใครได้ต ่ากว่าคะแนนเฉลี่ยเลย ให้แสดงค าว่า None

    bruh = data[:, 1:] * weight
    score = np.sum(bruh, axis=1)
    mean = np.mean(score)

    students = data[:, 0]

    python_sucks = list(students[score < mean])
    if len(python_sucks) == 0:
        print("None")
    else:
        print(", ".join(str(k) for k in python_sucks))


exec(input().strip())  # ตอ้ งมคี าสั่งนี้ ตรงนี้ตอนสง่ ให้Grader ตรวจ