NumPy knihovna pro Python

/20

NumPy knihovna pro Python

Tento kvíz je zaměřen na NumPy, knihovnu pro Python, která umožňuje efektivní práci s numerickými daty, zejména s poli a maticemi. Kvíz pokrývá základní operace, funkce a techniky používané při práci s NumPy, jako je vytváření polí, indexování, tvarování, matematické operace a zpracování dat. Je určen pro ty, kteří se chtějí seznámit s NumPy nebo si ověřit své znalosti. Celkově obsahuje 20 otázek s čtyřmi možnými odpověďmi, z nichž je vždy jen jedna správná.

1 / 20

Jak lze v NumPy vytvořit pole s nulami o rozměrech 3x4?

numpy.zeros((3, 4))

numpy.zeros_array(3, 4)

numpy.zeros(3, 4)

numpy.create_zeros(3, 4)

2 / 20

Jak zjistíte, zda jsou všechny prvky v NumPy poli nenulové?

numpy.not_zero(pole)

numpy.all(pole)

numpy.count_nonzero(pole)

numpy.any(pole)

3 / 20

Jak lze v NumPy provést triviální operace, jako je součet nebo průměr, pouze podél jedné osy pole?

Tato operace není v NumPy možná

Použítí speciálních funkcí pro každou osu, jako je numpy.sum_axis1 nebo numpy.mean_axis0

Použití parametru axis ve funkci, která provádí požadovanou operaci

Použítí indexování a slicingu pro extrakci podpolí podél dané osy a následně aplikovat požadovanou operaci

4 / 20

Jak v NumPy vytvoříte pole (numpy array) z běžného seznamu?

numpy.array(seznam)

numpy.create_array(seznam)

numpy.from_list(seznam)

numpy.asarray(seznam)

5 / 20

Jak vypočítat kosinusovou podobnost mezi dvěma vektory pomocí NumPy?

numpy.sum(vektor1 * vektor2) / numpy.sqrt(numpy.sum(vektor12) * numpy.sum(vektor22))

numpy.corrcoef(vektor1, vektor2)

numpy.dot(vektor1, vektor2) / (numpy.linalg.norm(vektor1) * numpy.linalg.norm(vektor2))

numpy.cosine_similarity(vektor1, vektor2)

6 / 20

Jak v NumPy získáte transpozici matice?

numpy.transpose(matice)

matice.transpose()

numpy.swapaxes(matice)

matice.T

7 / 20

Jak změnit tvar (reshape) NumPy pole na nový rozměr 4x5?

pole.reshape((4, 5))

pole.reshape(4, 5)

numpy.reshape(pole, (4, 5))

numpy.resize(pole, (4, 5))

8 / 20

Jaké je výchozí datový typ prvků v NumPy poli?

float64

int32

float32

int64

9 / 20

Jak lze provést prvek po prvku (element-wise) operace mezi dvěma NumPy poli?

Použít numpy.apply_along_axis s funkcí

Použít operátory, jako je +, -, *, /

10 / 20

Jak najdete indexy prvků v NumPy poli, které splňují určitou podmínku?

numpy.where(podmínka)

numpy.find(podmínka)

numpy.indices(podmínka)

pole.locate(podmínka)

11 / 20

Jak lze v NumPy vytvořit diagonální matici z daného pole?

numpy.diagonal(pole)

numpy.diagflat(pole)

numpy.diag(pole)

numpy.diag_matrix(pole)

12 / 20

Jak provést v NumPy maticové násobení dvou polí?

pole1 * pole2

pole1 @ pole2

numpy.dot(pole1, pole2)

numpy.matmul(pole1, pole2)

13 / 20

Jak zjistíte rozměry (shape) NumPy pole?

pole.shape

numpy.dimensions(pole)

pole.dimensions

numpy.shape(pole)

14 / 20

Jak v NumPy vygenerujete pole s náhodnými čísly v rozmezí 0 až 1 o rozměrech 2x3?

numpy.random.uniform(0, 1, (2, 3))

numpy.random.randint(0, 1, (2, 3))

numpy.random.rand(2, 3)

numpy.random.random(2, 3)

15 / 20

Jak v NumPy zjistíte, který prvek v poli má nejvyšší hodnotu?

numpy.max_value(pole)

numpy.max(pole)

numpy.argmax(pole)

numpy.highest(pole)

16 / 20

Jak lze v NumPy provést element-wise sčítání dvou polí?

numpy.sum(pole1, pole2)

pole1 + pole2

numpy.add(pole1, pole2)

pole1.add(pole2)

17 / 20

Jak sloučit (concatenate) dvě NumPy pole podél první osy (řádky)?

numpy.hstack((pole1, pole2))

numpy.stack((pole1, pole2), axis=1)

numpy.concatenate((pole1, pole2), axis=0)

numpy.vstack((pole1, pole2))

18 / 20

Jak vytvořit NumPy pole s pravidelně rozmístěnými hodnotami mezi dvěma čísly?

numpy.arange(start, stop, step)

numpy.uniform(start, stop, num)

numpy.linspace(start, stop, num)

numpy.logspace(start, stop, num)

19 / 20

Jak získáte unikátní prvky a jejich počty v NumPy poli?

numpy.count_unique(pole)

numpy.unique(pole)

pole.get_unique()

numpy.unique(pole, return_counts=True)

20 / 20

Co je to NumPy?

Jazyk pro vědecké výpočty, který je součástí Pythonu

Nástroj pro tvorbu webových aplikací v Pythonu

Knihovna pro Python, která usnadňuje práci s numerickými daty a výpočty

Knihovna pro Python, která slouží k vizualizaci dat

Vaše skóre je

Tento kvíz si můžete vložit do vlastních stránek pomocí kódu níže:

<iframe width="400" height="450" frameborder="0" scrolling="yes" layout="responsive" sandbox="allow-downloads allow-same-origin allow-forms allow-modals allow-orientation-lock allow-pointer-lock allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox allow-presentation allow-scripts allow-top-navigation-by-user-activation" resizable id="aysQuizIframe51" src="https://petrpikora.com/wp-admin/admin-ajax.php?action=ays_quiz_iframe_shortcode&quiz=51&id=51&embed=1" style="width:100%; max-width: 100%; margin: 0 auto; overflow: hidden;"> <div overflow tabindex="0" role="button" aria-label="Quiz content"></div> </iframe> <script> window.addEventListener("message", receiveMessage, false); function receiveMessage(event) { if (event.data === "getParentUrl") { event.source.postMessage(window.location.href, event.origin); } } </script>

[bsa_pro_ad_space id=7]