Ниже тест из 15 вопросов по теме NumPy для 9 класса. Все вопросы — с несколькими вариантами ответов. В конце — раздел с ответами.
Что такое NumPy? a) Библиотека для работы с сетями и интернетом b) Библиотека для научных вычислений в Python c) Язык программирования d) Редактор кода Ответ: b
Как создать 1D массив из списка [1, 2, 3]? a) np.array([1, 2, 3]) b) np.tolist([1, 2, 3]) c) list([1, 2, 3]) d) np.asarray([1, 2, 3], dtype=int) Ответ: a
Что вернет вызов np.zeros((2, 3))? a) Массив 2x3, заполненный нулями b) Массив 2x3, заполненный единицами c) Пустой массив d) Ошибка Ответ: a
Как получить форму массива a? a) a.size b) a.shape c) a.dim d) a.length Ответ: b
Какой тип данных имеет массив np.array([1, 2, 3], dtype=float)? a) int b) float c) str d) bool Ответ: b
Что делает метод reshape(-1, 3) по отношению к массиву размерности (2, 3)? a) Преобразует форму в (2, 3) с сохранением элементов b) Добавляет новую ось c) Удаляет ось d) Сортирует элементы Ответ: a
Что делает np.sum(a) по умолчанию? a) Суммирует все элементы массива b) Суммирует элементы по оси 0 c) Суммирует элементы по оси 1 d) Вычисляет среднее Ответ: a
Что возвращает a.T? a) Транспонированный вид массива b) Копию массива c) Сжатие массива d) Изменение типа данных Ответ: a
Как получить элемент массива 2D a на позиции [1, 2]? a) a[1, 2] b) a[2, 1] c) a[1][2] d) a[0][0] (неверно) Ответ: a
Что делает broadcasting в NumPy? a) Автоматическое выравнивание форм массивов для совместной операции b) Создание копий массивов c) Сортировку элементов d) Изменение типа данных Ответ: a
Что возвращает np.arange(0, 5, 1)? a) Массив [0, 1, 2, 3, 4] b) Массив [0, 5] c) Массив [0, 1, 2, 3, 4, 5] d) Ошибка Ответ: a
Как выбрать элементы массива x, которые удовлетворяют условию x > 3? a) x[x > 3] b) x.where(x > 3) c) filter(x > 3) d) select(x > 3) Ответ: a
Что вернет np.mean(a, axis=0) для 2D массива? a) Среднее значение по каждому столбцу b) Среднее значение по каждому ряду c) Среднее по всем элементам d) Ошибка Ответ: a
Как создать единичную матрицу 4x4? a) np.eye(4) b) np.ones((4, 4)) c) np.zeros((4, 4)) d) np.full((4, 4), 2) Ответ: a
Что делает функция np.dot(A, B)? a) Матричное умножение b) Поэлементное умножение c) Транспонирование d) Сумма элементов Ответ: a
Ответы: 1 — b 2 — a 3 — a 4 — b 5 — b 6 — a 7 — a 8 — a 9 — a 10 — a 11 — a 12 — a 13 — a 14 — a 15 — a