Fundamentals II. Final de módulo

¿Cuál es la única de las siguientes sentencias sobre los NumPy arrays y las listas de Python que es correcta?

• NumPy proporciona operaciones vectoriales y matriciales, dentro de otras herramientas para el cálculo numérico.

• NumPy es una librería muy eficiente (gracias a que su núcleo es un código en C muy bien optimizado).

• Las listas no soportan operaciones vectorizadas (suma, multiplicación), pero son eficientes contenedores de uso general. Permiten la eliminación, inserción, concatenación, adición, etc.

• Todas son correctas.

El atributo de NumPy que permite determinar el número de dimensiones de una matriz es:

• ndim

• numdim

• ndimpy

• dim

Dado el siguiente NumPy array:

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

[[1,2,3], [4,5,6]] , [[1,2,3], [4,5,6]] ])

¿Con cuál de los siguientes comandos se accede a todos los [4,5,6] (es decir a todas las segundas componentes)?

• my_arr[0:4, 1]

• my_arr[0:4][1]

• my_arr[1:4, 2]

• my_arr[0:3][1]

• my_arr[0:3, 1]

¿Con qué dos funciones se colapsa un NumPy array de una dimensión cualquiera a un array de una sola dimensión?

• revel y flatten

• onedimension

  y flat

• revel y flat

• nodimension y flatten

¿De qué maneras se accede únicamente a las n-ésima y m-ésima columnas de un dataframe con Pandas?

Seleccione las tres (3) respuestas correctas.

• df.iloc[:,[n,m]]

• df.loc[:,['ncol_name','mcol_name']]

• df[['ncol_name','mcol_name']]

• df.iloc[:,n:m]

• df.[df.columns[n,m]]

¿Cuántas filas se muestran al ejecutar la función df.head(), asumiendo que el dataframe df contiene exactamente 100 registros?

• 5

• 1

• 10

• 100

¿Qué función nos permite conocer el número de filas de un Dataframe llamado df?

• len(df)

• length(df)

• rows(df)

• size(df)

¿Con qué método se muestra la información del dataframe (df) que se muestra en la figura?

• df.describe()

• df.info()

• df.resume()

• df.summary()

Indique las formas en que puede importarse la colección de funciones pyplot (dos opciones son correctas):

• from pyplot import matplotlib as plt

• import matplotlib.pyplot as plt

• import pyplot as plt

• import pyplot.matplotlib as plt

• from matplotlib import pyplot as plt

Encuentre la coincidencia entre los gráficos y sus códigos correspondientes:

(data contiene los datos necesarios para producir la figura)

• plt.pie(data)

• 
• plt.plot(data)

• 
• plt.scatter(data)

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• plt.hist(data)

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• plt.bar(data)

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