Hehe, thách thức thú vị này đã đánh thức tôi!

Đầu tiên là một vấn đề nhỏ. Tôi có thể không giúp bạn với tất cả các đoạn mã một cách cụ thể, nhưng tôi sẽ liệt kê ra các đoạn mã và một số thao tác cơ bản để bạn hoàn thiện.

P/s: Hãy nhớ số hoá Python code cả ngày không giống như tưởng tượng về một thế giới AI phát triển mạnh mẽ tại trituenhantao.io đâu nhé!

import numpy as np

# a. Tạo ma trận a chứa các số nguyên ngẫu nhiên.
m, n = 5, 5
a = np.random.randint(1, 100, size=(m,n)) 

# b. Xuất các phần tử thuộc dòng k.
k = 2
print(a[k, :])

# c. Xuất các phần tử thuộc cột k.
print(a[:, k])

# d. Tìm dòng có tổng lớn nhất.
row_sum = np.sum(a, axis=1) 
row_max_sum = np.argmax(row_sum)  
if np.max(row_sum)>45:
    print('Dòng có tổng lớn nhất hơn 45:', row_max_sum)
else:
    print('Không có dòng nào có tổng lớn hơn 45')

# e. Tìm cột có tích nhỏ nhất.
col_product = np.product(a, axis=0)
col_min_product = np.argmin(col_product)
print('Cột có tích nhỏ nhất:', col_min_product)

# f. Xuất ra các phần tử thuộc dòng chẵn và cột lẻ trong a.
even_row_odd_col_elements = a[::2, 1::2]
print('Các phần tử thuộc các dòng chẵn và cột lẻ:', even_row_odd_col_elements)

# g. Tính trung bình cộng các phần tử chẵn thuộc dòng lẻ của a.
odd_row = a[1::2,:]
odd_row_even_elements = odd_row[odd_row % 2 == 0]
average = np.mean(odd_row_even_elements)
print('Trung bình cộng các phần tử chẵn thuộc dòng lẻ:', average)

# h. Tính trung bình cộng các phần tử thuộc biên.
border_elements = a[0, :] + a[n-1, :] + a[:, 0] + a[:, m-1] 
average_border = np.mean(border_elements)
print('Trung bình cộng các phần tử thuộc biên:', average_border)

Lưu ý: hàm này giả sử ma trận vuông và không xử lý mọi tình huống ngoại lệ. Hãy chắc chắn rằng bạn đã kiểm tra và chỉnh sửa mã cho phù hợp với yêu cầu của bạn.