简介
NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。是在学习机器学习、深度学习之前应该掌握的一个非常基本且实用的Python库。
本实训将介绍NumPy的一些更高级的知识与使用方法。实训通关后你将学会NumPy的进阶使用技能，并为后续的综合练习部分打好基础。如果你对NumPy的基础知识不熟，可以看看这里。
PS：若需要更加详细的查阅NumPy所提供的接口，可以查阅官方文档。
第三关
任务描述
相关知识
花式索引
布尔索引
编程要求
任务描述
本关任务：根据本关所学知识，过滤大写字母。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：
花式索引；
布尔索引。
花式索引
花式索引（Fancy Indexing）是NumPy用来描述使用整型数组（这里的数组，可以是NumPy的数组，也可以是python自带的list）作为索引的术语，其意义是根据索引数组的值作为目标数组的某个轴的下标来取值。
使用一维整型数组作为索引，如果被索引数组(ndarray)是一维数组，那么索引的结果就是对应位置的元素；如果被索引数组(ndarray)是二维数组，那么就是对应下标的行。如下图所示：
示例代码如下：
import numpy as np
arr = np.array([‘zero’,‘one’,‘two’,‘three’,‘four’])
‘’’
打印arr中索引为1和4的元素
结果为：[‘one’, ‘four’]
‘’’
print(arr[[1,4]])
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
‘’’
打印arr中索引为1和0的行
结果为：[[4, 5, 6],
[1, 2, 3]]
‘’’
print(arr[[1, 0]])
‘’’
打印arr中第2行第1列与第3行第2列的元素
结果为：[4, 8]
‘’’
print(arr[[1, 2], [0, 1]])
布尔索引
我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组，以此找出与布尔数组中值为True的对应的目标数组中的数据，从而达到筛选出想要的数据的功能。如下图所示：（PS：需要注意的是，布尔数组的长度必须与被索引数组对应的轴的长度一致）
不过单纯的传入布尔数组进去有点蠢，有没有更加优雅的方式使用布尔索引来达到筛选数据的效果呢？
当然有！我们可以想办法根据我们的需求，构造出布尔数组，然后再通过布尔索引来实现筛选数据的功能。
假设有公司员工绩效指数的数据如下（用一个一维的ndarray表示），现在想要把绩效指数大于3.5的筛选出来进行股权激励。
那首先就要构造出布尔数组，构造布尔数组很简单，performance > 3.5即可。此时会生成想要的布尔数组。
有了布尔数组就可以使用布尔索引来实现筛选数据的功能了。
示例代码如下：
import numpy as np
performance = np.array([3.25, 3.5, 3.75, 3.5, 3.25, 3.75])
‘’’
筛选出绩效高于3.5的数据
结果为:[3.75, 3.75]
‘’’
print(performance[performance > 3.5])
‘’’
筛选出绩效高于3.25并且低于4的数据
注意：&表示并且的意思，可以看成是and。&左右两边必须加上()
结果为:[3.5 3.75 3.5 3.75]
‘’’
print(performance[(performance > 3.25) & (performance < 4)])
编程要求
请在右侧编辑器Begin-End处补充代码，根据函数参数input_data过滤出所有的大写字母。
具体要求请参见后续测试样例。
请先仔细阅读右侧上部代码编辑区内给出的代码框架，再开始你的编程工作！
####测试说明
平台会对你编写的代码进行测试，对比你输出的数值与实际正确的数值，只有所有数据全部计算正确才能进入下一关。
测试输入：
[“d”,“a”,“A”,“p”,“b”,“I”,“C”,“K”]
预期输出：
[‘A’ ‘I’ ‘C’ ‘K’]
在这里插入代码片
import numpy as np
def student(input_data):
result=[]
#********* Begin *********#
d=np.array(input_data)
result=d[(d>='A')&(d<='Z')]
# ********* End *********#
return result