Foundations II. Challenge I

Si queremos crear un alias de Numpy ¿Cómo lo hacemos?

(a)  

• import numpy as my_np
• import my_np as numpy
• import numpy my_np

El siguiente comando crea un array bidimensional:

np.array( [(1, 2, 3), (4, 5, 6)] )

• Verdadero

• Falso

Si tenemos creado un array en Numpy como el siguiente:

b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

y aplicamos el siguiente split:

b[2:]

Indica qué devuelve.

• array([3, 4, 5])

• array([4, 5])

• array([1, 3, 5])

• array([2, 3, 4])

Tenemos este array declarado en Numpy:

c = np.array( [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ] )

Si queremos que devuelva el valor 2 que tenemos en el array, ¿Qué opción debemos usar?

• c[1][1]

• c[1]

• c[0][2]

• c[0][1]

Dado el siguiente array de Numpy

c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

¿Cómo hacemos para que devuelva array([2, 6])?

• c[(0, 1), (1, 2)]

• c[(0, 1), (2, 1)]

• c[(1, 1), (1, 2)]

• c[(0, 1), (0, 2)]

Considerando que la función .shape de Numpy nos devuelve un vector (a,b) --para ser precisos, una tupla--, ¿Qué devuelve cada parámetro de dicho vector (a,b)?

• a = filas del array

  b = columnas del array

• a = columnas del array

  b = filas del array

• a = filas del array

  b = elementos del array

¿Qué es Numpy?

• Una librería de Python que provee arreglos multidimensionales de alta eficiencia optimizada para el cálculo científico.

• Una librería de Python que nos facilita el poder leer un dataset.

• Un paquete de Python que nos permite hacer representaciones gráficas.

En Numpy, el atributo que permite obtener el número total de elementos de un arreglo es:

• size

• shape

• len

Al seleccionar una sola columna de un DataFrame en Pandas, ¿Qué es lo que se tiene?

• Series

• DataFrame

• List

Considere un Pandas DataFrame llamado df donde todos sus elementos son de tipo entero (int), ¿Qué resultado se obtiene al realizar la operación df*2?

• Un nuevo DataFrame donde cada elemento es el doble del valor correspondiente en df.

• Un nuevo DataFrame con el doble de filas que df.

• Un error, ya que no se pueden realizar operaciones matemáticas sobre DataFrames.

• Un nuevo DataFrame con el doble de columnas que df.