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NUMPY - Sesión 3

Authored by Alejandro López-Fando

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NUMPY - Sesión 3
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10 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

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

dtype

shape

size

len

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image

¿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])

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

¿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)

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