numpy-精选知识点汇总--试题及答案
一、选择题:(每题2分共计20分)
1.计算numpy中元素个数的方法()
A、np.sqrt() B、np.size() C、np.identity()
2.已知c= np.arange(24).reshape(3,4,2) 那么c.sum(axis = 0)所得的结果为()
A、array([[12, 16],[44, 48],[76, 80]]) (列0,行1)
B、array([[ 1, 5, 9, 13],[17, 21, 25, 29],[33, 37, 41, 45]]) C、array([[24, 27], [30, 33],[36, 39],[42, 45]])
3.有数组 n = np.arange(24).reshape(2,-1,2,2),n.shape的返回结果是什么?
A、(2,3,2,2) B、(2,2,2,2) C、(2,4,2,2) D、(2,6,2,2)
4.Numpy中创建全为0的矩阵使用____
A、zeros B、ones C、empty D、arange
5、numpy中向量转成矩阵使用()
A、reshape B、reval C arange D、random
6、numpy中矩阵转成向量使用()
B、Areshape B、resize C arange D、random
7、我们在使用pandas时需要导入什么东西?
A.import pandas as pd
B.import sys
C.import matplotlib
8、df.tail()这个函数是用来()
A.用来创建数据
B.用来展现数据
C.用来分析数据
9、df.min()这个函数是用来()
A.寻元素最小值
B.寻每行最小值
C.寻每列最小值
10、最简单的Series是由()的数据构成
A.一个数组
B.两个数组
C.三个数组
二、判断题:每个2分共计20分
1.已知a = np.arange(12) c = a.view() 那么c is a 的结果为True c.base is a的结果为True(×)
2.np.where(condition[, x, y]),基于条件condition,返回值来自x或者y√
3.一个数组对象的itemsize,返回的值是由数组的大小决定的__×___
4.检测数据缺失一般使用notnull方法____×____
5.Series如同一个三维数组,Datafarme如同一个表格__×__一维_
6.numpy中产生全1的矩阵使用的方法是empty__×___
7.Series和DataFrame是pandas包中的数据结构,Series像二维数组,DataFrame像表格 ____×______
8.import pandas as pd,
s2=pd.Series([25,23,42,21,23],index=['Jack','Lucy','Helen','Milky','Jasper'])
程序 23 in s2 的执行结果为 False._________√_____in 代表下标_____
9、df1 = pd.DataFrame([[5, 2, 3], [4, 5, 6],[7,8,9]], index=['A', 'B','D'], columns=['C1', 'C2', 'C3']) 其中df1.loc[2:1]=8__×__
10、pandas中head(n)的意思是获取最后的n行数据____×__
resize函数c++三、填空题:(每空2分,共30分)
1、创建0数组(zeros)创建元素都为1的数组()创建一个单位矩阵
2、创建一个3阶的单位矩阵n = np.eye(3),n.dtype返回__float__数据类型,n[ 1 ][ 1 ]返回_1.0__。
3、有一个数组a= np.arange(8).reshape(2,4),np.hsplit(a,2)返回______,np.hsplit(a,(1,3))返回___。
[
array([[0, 1],
[4, 5]]),
array([[2, 3],
[6, 7]])
]
[
array([[0],
[4]]),
array([[1, 2],
[5, 6]]),
array([[3],
[7]])
]
4、pandas有那两个数据结构?_Series 和__DataFrame__
5、列用数字__0__表示 行用__1___表示
6、numpy中最大值方法为__max__
7、在pandas中的,(_read_csv_)用来读取csv文件
8、如何导入numpy 并命名为np_______
9、创建一个数组,元素值从10-49_____
10、创建大小为10的,值为0的向量_______
四题:简答题
1、建立一个长度为10的除了第五位为1其他全为0的向量
2、简述数组的reshape和resize 的区别?
3、列举numpy中常用的5个方法。
zeros(), ones(), empty(), eye(), diag(), max(), min(), mean(), std(), add(), dub(), mul(), div()
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