WorksheetsPrueba 2 FundComp Programación
Total questions: 40
Worksheet time: 20mins
En un diagrama de flujo, un paralelograma representa
Input / Output
Procesar
Inicio / Fin
Decisión
Ejemplos de lenguaje interpretado son
Python y Bash
C y C++
C# y Java
Lisp y FORTRAN
Algunas características básicas de los algoritmos son
Definición
Precisión
Finitud
Redundancia
En Python, el símbolo “==“ representa
Comparación
Igualdad
Superioridad
Diferencia
En programación, un “casting” es
El cambio transitorio en el tipo de variable
La modificación del valor de una variable
La modificación del espacio en memoria de una variable
El redondeo del valor de una variable
En un diagrama de flujo, un rombo representa
Decisión
Entrada / salida de datos
Inicio / Fin del algoritmo
Rutina externa
De acuerdo al nivel de abstracción, podemos afirmar que Python
Es un lenguaje de bajo nivel
Es un lenguaje de alto nivel
Es un lenguaje de nivel intermedio
Es un lenguaje compilado
print("Hello world!\nHello world!")
Hello world!
What does the following code do? myAge = int (myAge)
Converts the var (variable) myAge to a string
Converts the var (variable) myAge to a integer
Converts the var (variable) myAge from a integer to a string
Converts the var (variable) myAge to if statement
print(3*4+5)
How do you write the following equation in Python?
y=x2+7x/2
y=(x2+7x)/2
y=x*2+7*x/2
E) y=(x*x+7*x)/2
What is the output of the following Python program?
A=5
B=2
print(A/B+A%B)
4.5
3
3.5
2.5
The expression int(x) implies that the variable x is converted to integer. State whether true or false.
True
False
Which is the correct operator for power(xy)?
x^y
x**y
x^^y
x*y
En python, a[-2] se refiere a
La última componente del arreglo a
La penúltima componente del arreglo a
La segunda componente del arreglo de a, multiplicado por -1
Todas las opciones acá mostradas son correctas, solo depende del contexto
La expresión linspace(0,1,0.1)
Crea un vector en el intervalo [0,1), con un paso de 0.1
Crea un vector en el intervalo [0,1], con un paso de 0.1
Es sintácticamente incorrecta
Crea un vector de 10 componentes
El programa
"
from numpy import *
def regla(a): return sqrt(a**2)
nx=regla(-3)
"
Está mal construida
Está correctamente construida
Calcula y devuelve el valor absoluto de -3
Calcula y devuelve el cuadrado de -3
La instrucción
a=[2,4,6]
b=2*a
almacena en b lo siguiente
[4,8,12]
[2,4,6,2,4,6]
[4,8,12,4,8,12]
La expresión tiene una sintaxis incorrecta
¿La siguiente expresión contiene errores? ¿cuántos?:
a=2.
print=('el valor guardado en a = %f \n \a'%a)
Es correcta, cero errores
Es incorrecta, hay un error
Es incorrecta, hay dos errores
Es incorrecta, hay tres errores
Los ciclos for se usan cuando
No se conoce la cantidad de veces que se debe repetir el cálculo
Se conoce de antemano la cantidad de veces que se debe repetir el cálculo
Las operaciones incluidas en la repetición llaman a funciones externas
Se necesitan contadores/acumuladores externos
Los ciclos while se usan cuando
No se conoce la cantidad de veces que se debe repetir el cálculo
Se conoce de antemano la cantidad de veces que se debe repetir el cálculo
Se emplean rutinas externas
Se tienen que usar contadores/acumuladores externos
Una función de python
Siempre tiene que devolver algún valor
No siempre tiene que devolver algún valor
Puede llamar a otra función
Solo devuelve valores reales
la instrucción sum(range(-1,1,3))**2
devuelve 1
devuelve un cero
devuelve un tres
es incorrecta
las diferencias entre arange() y linspace() son
el primero genera números reales y el segundo enteros
el primero genera números enteros y el segundo reales
el primero usa, a diferencia del segundo, en lugar de un paso como argumento, la cantidad de números a generar
el segundo usa, a diferencia del primero, en lugar de un paso como argumento, la cantidad de números a generar
Si A es un vector, la instrucción print (A[2:5]):
imprime A desde la componente 2 a la 5 sin incluir esta última
imprime A desde la componente 2 a la 5 incluyendo esta última
imprime la componente (2,5) de la matriz A
No imprime nada pues es errónea
para mostrar las "leyendas" de un gráfico son necesarias se emplean:
label="etiqueta" y legend()
label("etiqueta")
legend("etiqueta")
mark: "etiqueta"
Si A es una matriz, el segundo vector columna será:
A[:,1]
A[1,:]
A[2,0]
A[0,2]
la instrucción A=random.randint(0,10,3) genera
tres enteros de forma aleatoria con valores entre [0,10)
diez enteros de forma aleatoria con valores entre [0,3)
diez enteros de forma aleatoria con valores entre [0,3]
tres enteros de forma aleatoria con valores entre [0,10]
En un "scatter", las opciones s, c y alpha son
tamaño, color y transparencia, respectivamente
color, tamaño y transparencia, respectivamente
estilo, color y transparencia, respectivamente
marcador, tamaño y color, respectivamente
'anitalavalatina'[ : : -2] genera:
'aiaaaaia'
"anitalavalatina"
todas las vocales de la cadena
todas las consonantes de la cadena
Gráfico de la representación de distribuciones de frecuencias, en el que se emplean rectángulos dentro de unas coordenadas.
Histograma
Dispersión
Plot (trazo)
Mapa de calor
EL método contour() requiere como input
Un arreglo
Dos arreglos
Una matriz
Cualquiera de las opciones acá mostradas
El método para mostrar la barra de color en contourf de matplotlib es
colormap()
colorbar()
color()
cbar()
La clase subplot(222)
Genera el plot superior derecho de una figura
Genera el plot número 3 de una figura
Genera el plot de la segunda fila, primera columna
Genera el plot de la segunda columna, segunda fila
La clase gridspec() de matplotlib es (use un notebook para averiguarlo)
Un análogo a subplot(), pero con más posibilidades
Un análogo a subplot(), pero con menos posibilidades
una herramienta para realizar gráficos vectoriales
una herramienta para realizar mapas de bits
La clase quiver() permite: (Use un notebook para averiguarlo)
Dibujar vectores
Manejar matrices
Dibujar contornos
Dibujar gráficos circulares
¿Qué es el método de Euler?
Es un simple método para resolver sistemas de ecuaciones diferenciales
Es una curva diferenciable definida en porciones mediante polinomios.
Es un algoritmo para encontrar aproximaciones de los ceros o raíces de una función real.
Es un algoritmo de búsqueda meta-heurística para problemas de optimización global
