NUMPY - Sesión 3

¿Qué es Numpy?

• Una biblioteca para realizar gráficos y visualizaciones

• Una biblioteca para el manejo y cálculo de arrays multidimensionales

• Una biblioteca para la manipulación de datos en formato de texto

• Un editor de código especializado en Python

¿Cuál de las siguientes es una ventaja de usar NumPy en Python?

• Permite realizar operaciones con arrays de manera más rápida y eficiente

• Es la única forma de trabajar con listas en Python

• Facilita el manejo de archivos y sistemas de archivos

• NumPy no proporciona ventajas

¿Cuál de las siguientes afirmaciones es una característica de los ndarray?

• Un ndarray puede contener elementos de cualquier tipo

• Todos los elementos de un ndarray deben tener el mismo tipo

• El tamaño de un ndarray se define en el momento de la creación y no puede modificarse

• Todas son características de los ndarray

¿Qué función debo utilizar para saber las dimensiones de un ndarray?

• dtype

• shape

• size

• len

¿Qué devuelve el siguiente código?
np.array([1, 2, 3, 4]) + 2

• np.array([3, 4, 5, 6])

• np.array([1, 2, 3, 4, 2])

• np.array([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])

• Error: Las dimensiones no coinciden

¿Qué devuelve el siguiente código?

• np.array([False, True, True])

• where no es una función de NumPy

• np.array([2, 0, 6])

• np.array([1, -4, 3])

¿Qué función de NumPy debo utilizar para sumar todos los elementos de un ndarray?

• np.sum(array, axis=0)

• np.sum(array)

• np.sum(array, axis=1)

• np.cumsum(array)

¿Qué función de NumPy se utiliza para obtener los elementos únicos de un array?

• unique

• distinct

• filter

• sort

¿Cuál es la función de NumPy que se utiliza para realizar la multiplicación matricial?

• np.cross(array1, array2)

• np.multiply(array1, array2)

• np.dot(array1, array2)

• array1 * array2

¿Qué submódulo de NumPy se utiliza para realizar operaciones matriciales avanzadas, como descomposiciones y cálculos de determinantes?

• numpy.matrix

• numpy.random

• numpy.fft

• numpy.linalg