Python кітапханалары туралы білім

NumPy қандай мақсатта қолданылады?

• NumPy тек веб-сайттар жасау үшін қолданылады.

• NumPy ғылыми есептеулер мен массивтермен жұмыс істеу үшін қолданылады.

• NumPy тек мәтіндермен жұмыс істеу үшін қолданылады.

• NumPy тек графиктер салу үшін қолданылады.

Pandas кітапханасы не үшін пайдаланылады?

• Деректерді сақтау үшін.

• Графикалық интерфейс жасау үшін.

• Веб-сайттарды әзірлеу үшін.

• Деректерді талдау және манипуляциялау үшін.

Matplotlib не істейді?

• Matplotlib тек деректерді сақтауға арналған.

• Matplotlib графиктер мен визуализациялар жасауға арналған.

• Matplotlib тек мәтіндерді өңдеуге арналған.

• Matplotlib тек веб-беттер жасауға арналған.

Sklearn кітапханасы қандай функцияларды атқарады?

• Sklearn кітапханасы машиналық оқыту, деректерді өңдеу, модельдерді бағалау және визуализациялау функцияларын атқарады.

• Веб-бағдарламалау

• Деректерді сақтау

• Ойын әзірлеу

Seaborn кітапханасы не үшін қажет?

• Деректерді сақтау үшін.

• Деректерді визуализациялау үшін.

• Деректерді жинау үшін.

• Деректерді өңдеу үшін.

NumPy массивтері қандай типтерді қолдайды?

• date, time, list

• NumPy массивтері int, float, complex, bool, str, object типтерін қолдайды.

• decimal, long, double

• char, byte, short

Pandas-да деректерді қалай жүктеуге болады?

• Pandas-да деректерді 'read_csv', 'read_excel', 'read_json' функциялары арқылы жүктеуге болады.

• Pandas-да деректерді 'fetch_data' функциясы арқылы жүктеуге болады.

• Pandas-да деректерді 'import_data' функциясы арқылы жүктеуге болады.

• Pandas-да деректерді 'load_data' функциясы арқылы жүктеуге болады.

Matplotlib-те графиктерді қалай салуға болады?

• Matplotlib-те графиктерді plt.plot() функциясымен салуға болады.

• Matplotlib-те графиктерді plt.display() функциясымен салуға болады.

• Matplotlib-те графиктерді plt.chart() функциясымен салуға болады.

• Matplotlib-те графиктерді plt.draw() функциясымен салуға болады.

Sklearn-да модельдерді қалай бағалауға болады?

• 'precision_score' функциясын қолдану

• 'roc_auc_score' функциясын қолдану

• Sklearn-да модельдерді бағалау үшін 'accuracy_score', 'f1_score', 'confusion_matrix' функцияларын қолдану.

• 'mean_squared_error' функциясын қолдану

Seaborn-да деректерді визуализациялау үшін қандай функциялар бар?

• bubbleplot

• piechart

• areaplot

• scatterplot, lineplot, barplot, histplot, boxplot, heatmap