Evaluación Módulo 3 - Ciencia de Datos

¿Cuál es la principal ventaja de NumPy frente a las listas nativas de Python?

• Permite almacenar texto de manera más eficiente
• Está implementado en C y optimiza el manejo de arreglos numéricos
• Su sintaxis es más corta que la de Python
• Solo funciona en computación científica

¿Qué devuelve la función np.arange(0,10,2)?

• [0, 2, 4, 6, 8, 10]
• [0, 2, 4, 6, 8]
• [2, 4, 6, 8, 10]
• [1, 3, 5, 7, 9]

¿Cuál de las siguientes funciones crea una matriz identidad en NumPy?

• np.ones()
• np.eye()
• np.zeros()
• np.random.rand()

¿Qué ocurre si aplicamos el método .reshape(2,6) sobre un arreglo de 12 elementos?

• Se elimina la mitad de los datos
• Se genera un error de incompatibilidad
• Se reorganizan los datos en 2 filas y 6 columnas
• Se transforma en un vector unidimensional

Dada la matriz A = np.array([[1,2],[3,4]]), ¿qué devuelve A[1,0]?

• 1
• 2
• 3
• 4

¿Qué instrucción devuelve un vector de 5 valores equidistantes entre 0 y 10?

• np.arange(0,10,2)
• np.linspace(0,10,5)
• np.random.rand(5)
• np.ones(5,10)

¿Qué diferencia existe entre referencia y copia en NumPy?

• La referencia siempre ocupa más memoria que la copia
• La copia modifica el arreglo original, la referencia no
• La referencia comparte memoria con el arreglo original, la copia no
• No existe diferencia

¿Qué resultado genera np.array([1,2,3]) + 5?

• [6,7,8]
• [1,2,3,5]
• [1,2,3,3,3]
• Error

¿Qué estructura de Pandas es similar a un vector en NumPy?

• DataFrame
• Serie
• Lista
• Diccionario

¿Qué parámetro se usa en read_csv() para definir la columna índice?

• header
• sep
• index_col
• columns