• ก. จำนวนเต็มเท่านั้น

• ข. ตัวอักษรเท่านั้น

ค.ทศนิยม

• ง.ข้อมูลชนิดต่างๆ ได้ เช่น จำนวนเต็ม, ตัวอักษร, ทศนิยม

• ก. len(array)

• ข. size(array)

• ค. count(array)

• ง. length(array)

• ก. array.sort()

• ข. sort(array)

• ค. array.order()

• ง. order(array)

• ก. array = [[1, 2], [3, 4]]

• ข. array = {1, 2}, {3, 4}

• ค. array = (1, 2), (3, 4)

• ง. array = [(1, 2), (3, 4)]

list และ tuple

list และ set

set และ dictionary

dictionary เท่านั้น

• ก. โครงสร้างข้อมูลที่แสดงความสัมพันธ์แบบหนึ่งต่อหนึ่งระหว่างข้อมูลสองชุด

• ข. โครงสร้างข้อมูลที่แสดงความสัมพันธ์แบบหลายต่อหลายระหว่างข้อมูลสองชุด

• ค. โครงสร้างข้อมูลที่แสดงความสัมพันธ์แบบลำดับของข้อมูล

• ง. โครงสร้างข้อมูลที่แสดงความสัมพันธ์แบบต้นไม้

• ก. กราฟที่ทุกจุดยอดเชื่อมต่อกันด้วยเส้นเชื่อมเพียงเส้นเดียว

• ข. กราฟที่ทุกจุดยอดเชื่อมต่อกันด้วยเส้นเชื่อมทั้งหมด

• ค. กราฟที่ไม่มีวงจร

• ง. กราฟที่มีจุดยอดเพียงจุดเดียว

• ก. 0

• ข. 1

• ค. ∞

• ง. ค่าคงที่ใดๆ

• ก. กราฟที่มีเส้นเชื่อมที่เชื่อมต่อกันเป็นวง

• ข. กราฟที่ไม่มีเส้นเชื่อม

• ค. กราฟที่มีจุดยอดเพียงจุดเดียว

• ง. กราฟที่ทุกจุดยอดเชื่อมต่อกันด้วยเส้นเชื่อมเพียงเส้นเดียว

• ก. ขนาดของข้อมูล

• ข. ประเภทของข้อมูล

• ค. ภาษาโปรแกรมที่ใช้

• ง. ความเสถียรของอัลกอริทึม

• ก. math.cos()

• ข. math.sin()

• ค. math.tan()

• ง. math.pi

• ก. 3.14

• ข. 2.71

• ค. 1.62

• ง. 0

• ก. NumPy array สามารถเก็บข้อมูลได้หลายชนิดข้อมูล

• ข. NumPy array มีประสิทธิภาพในการคำนวณทางคณิตศาสตร์มากกว่า

• ค. NumPy array ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงค่าได้

• ง. NumPy array ไม่สามารถใช้ดัชนีเข้าถึงสมาชิกได้

• ก. np.zeros((5,5))

• ข. np.ones((5,5))

• ค. np.arange(5,5)

• ง. np.linspace(0,5,5)

• ก. np.sum()

• ข. np.mean()

• ค. np.max()

• ง. np.min()

• ก. จำนวนตัวเลขทั้งหมดในช่วง

• ข. ค่าเพิ่มขึ้นทีละเท่าใด

• ค. ค่าสุดท้ายของช่วง

• ง. ช่วงของค่าที่ต้องการสร้าง

• ก. Array ที่มีค่าสุ่ม 5 ค่า จากช่วง 0 ถึง 1

• ข. Array ที่มีค่าสุ่ม 5 ค่า จากช่วง 1 ถึง 10

• ค. Array ที่มีค่าสุ่ม 5 ค่า จากการแจกแจงปกติ

• ง. Array ที่มีค่าสุ่ม 5 ค่า ที่เป็นจำนวนเต็ม

• ก. ประสิทธิภาพในการคำนวณสูง

• ข. ใช้งานง่าย มีฟังก์ชันให้เลือกใช้มากมาย

• ค. สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้ดี

• ง. ช้ากว่าการใช้ list ใน Python ปกติ

• ก. *

• ข. @

• ค. %

• ง. ^

• ก. Series

• ข. DataFrame

• ค. Panel

• ง. ใช้ทั้ง Series

• DataFrame

• และ Panel

• ก. pd.read_csv('filename.csv')

• ข. pd.load_csv('filename.csv')

• ค. pd.import_csv('filename.csv')

• ง. pd.open_csv('filename.csv')

• ก. df['Age']

• ข. df.Age

• ค. df.select('Age')

• ง. df.column('Age')

• ก. df.drop('City', axis=1)

• ข. df.delete('City')

• ค. df.remove('City')

• ง. df.pop('City')

• ก. อ่านข้อมูลจากไฟล์ CSV

• ข. ทำความสะอาดข้อมูลที่ขาดหายไปหรือมีรูปแบบไม่สอดคล้อง

• ค. วิเคราะห์ข้อมูล เช่น หาค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

• ง. ทั้งหมดถูกต้อง

ก. 6

ข. 12

ค. 36

ง. 72