numpy 试题.docVIP

BatchDoc Word文档批量处理工具 BatchDoc Word文档批量处理工具 一、选择题：（每题2分共计20分） 计算numpy中元素个数的方法（） A、np.sqrt() B、np.size() C、np.identity() 已知c= np.arange(24).reshape(3,4,2) 那么c.sum(axis = 0)所得的结果为（） array([[12, 16],[44, 48],[76, 80]]) (列0，行1) array([[ 1, 5, 9, 13],[17, 21, 25, 29],[33, 37, 41, 45]]) C、array([[24, 27], [30, 33],[36, 39],[42, 45]]) 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) Numpy中创建全为0的矩阵使用____ zeros B、ones C、empty D、arange numpy中向量转成矩阵使用() reshape B、reval C arange D、random numpy中矩阵转成向量使用() 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.找寻元素最小值 B.找寻每行最小值 C.找寻每列最小值 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：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____×__ 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？_