Вы не авторизованы и не можете видеть весь контент сайта. Хотите авторизоваться?
Данный сайт использует куки. Это позволяет нам анализировать взаимодействие посетителей с сайтом и делать его лучше. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием файлов cookie.
Вы можете установить этой сайт в виде иконки на рабочем столе
и использовать его как нативное приложение.
Хотите установить это веб-приложение?
Numpy 001
<% normalizedTimer %>
Что выведет код?
```python
import numpy as np
a = np.array([[10, 9],[2, 8]])
print(np.min(a))
```
Вопрос № 1(Верно)(Неверно)
Ответы:
10
2
0
error
[2, 8]
Что выведет код?
```python
import numpy as np
a = np.array([[10, 9],[2, 8]])
print(np.max(a))
```
Вопрос № 2(Верно)(Неверно)
Ответы:
10
2
8
error
Что выведет код?
```python
import numpy as np
a = np.array([[2, 4],[2, 8]])
print(np.mean(a))
```
Что выведет код?
```python
import numpy as np
vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(vector[:1])
```
Вопрос № 5(Верно)(Неверно)
Ответы:
[]
[1]
[2]
error
Дан программный код:
```python
import numpy as np
mtx=np.array([[1, 2],
[3, 4]])
print(mtx.shape)
```
Программа выводит:
Вопрос № 6(Верно)(Неверно)
Ответы:
количество строк и столбцов
количество элементов
количество размерностей
Дан программный код:
```python
import numpy as np
mtx=np.array([[1, 2],
[3, 4]])
print(mtx.size)
```
Программа выводит:
Вопрос № 7(Верно)(Неверно)
Ответы:
количество строк и столбцов в виде кортежа
количество всего элементов
количество размерностей
Дан программный код:
```python
import numpy as np
mtx=np.array([[1, 2],
[3, 4]])
print(mtx.ndim)
```
Программа выводит:
Вопрос № 8(Верно)(Неверно)
Ответы:
количество строк и столбцов
количество элементов
количество размерностей
Дана функция, которая добавляет к чему-то 100
```python
add_100 = lambda i: i+100
```
Позволит ли код применить данную функцию ко всем элементам матрицы?
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
vec_add_100 = np.vectorize(add_100)
vec_add_100(matrix)
```
Вопрос № 9(Верно)(Неверно)
Ответы:
Да, позволит
Нет, не позволит
Выберите правильный вариант, как корректно получить дисперсию:
Вопрос № 10(Верно)(Неверно)
Ответы:
np.var(matrix)
np.std(matrix)
np.mean(matrix)
С помощью каких методов можно изменить форму массива без изменения значений элементов?
Запустив следующий программный код:
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 8, 9]])
matrix.diagonal(offset=-1)
```
вы получите:
Вопрос № 15(Верно)(Неверно)
Ответы:
```python
array([1, 4, 9])
```
```python
array([2, 6])
```
```python
array([2, 8])
```
Что вернет след матрицы?
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[2, 4, 6],
[3, 8, 9]])
matrix.trace()
```
Вопрос № 16(Верно)(Неверно)
Ответы:
9
10
14
16
Как преобразовать матрицу в одномерный массив?
Вопрос № 17(Верно)(Неверно)
Ответы:
matrix.reshape(1,-1)
matrix.reshape(1,1)
matrix.flatten()
matrix.shape(1,1)
Как вычислить собственные значения и собственные векторы?
Вопрос № 18(Верно)(Неверно)
Ответы:
a, b = np.linalg.eig(matrix)
eigenvalues, eigenvectors = np.eig(matrix)
c, d = linalg.eig(matrix)
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.dot(matrix)
Истинно или ложно высказывание?
Скалярное произведение можно вычислить:
```python
np.dot(vector_a, vector_b)
```
или так:
```python
vector_a @ vector_b
```
Определитель матрицы вычисляется через класс dot или det?
Вопрос № 21(Верно)(Неверно)
Ответы:
dot
det
Сложить две матрицы можно:
Вопрос № 22(Верно)(Неверно)
Ответы:
```python
np.add(matrix_a, matrix_b)
```
```python
matrix_a + matrix_b
```
```python
matrix(a +b)
```
Требуется выполнить поэлементное умножение, выберете правильный ответ:
Вопрос № 23(Верно)(Неверно)
Ответы:
```python
matrix_a @ matrix_b
```
```python
np.dot(matrix_a, matrix_b)
```
```python
matrix_a * matrix_b
```
Что получим в результате выполнения следующего кода(без учета неточности представления чисел):
```python
matrix @ np.linalg.inv(matrix)
```
Вопрос № 24(Верно)(Неверно)
Ответы:
```python
array([[1.0, 0.],
[0., 1.0]])
```
```python
array([[0., 1.0],
[1.0., 0.]])
```
```python
array([[1.0, 1.0],
[1.0., 1.0]])
```
Истинно или ложно высказывание?
Выполнение следующего кода:
```python
import numpy as np
np.random.seed(0)
np.random.random(3)
```
сгенерирует три случайных вещественных числа.
Вопрос № 25(Верно)(Неверно)
Ответы:
Истинно
Ложно
Извлечь три числа, которые больше или равны 1.0 и меньше 2.0.
Вопрос № 26(Верно)(Неверно)
Ответы:
np.random(1.0, 2.0, 3)
np.random.uniform(1.0, 2.0, 3)
Сгенерировать три случайных числа между 1 и 10 (включительно), используя библиотеку numpy.
Вопрос № 27(Верно)(Неверно)
Ответы:
np.random.random(1, 10, 3)
np.random.randint(0, 10, 3)
np.random.randint(1, 11, 3)
Извлечь три числа из нормального распределения со средним равным 0.0 и стандартным отклонением равным 1.0.
Вопрос № 28(Верно)(Неверно)
Ответы:
np.random.normal(0.0, 1.0, 3)
np.random.normal(3, 0.0, 1.0)
np.normal(0.0, 1.0, 3)
np.normal.random(0.0, 1.0, 3)
Обратную квадратную матрицу можно вычислить используя метод:
Вопрос № 29(Верно)(Неверно)
Ответы:
T
inv
csr_matrix
Истинно или ложно высказывание?
Основной структурой данных NumPy является многомерный массив.