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Quizz Python Numpy

Total questions: 20

Worksheet time: 12mins

Name
Class
Date
1.

Quelle fonction permet de créer un tableau rempli de zéros de taille (3, 4)

a)
  • np.empty((3, 4))

b)
  • np.full(3, 4, 0)

c)
  • np.zeros(3, 4)

d)
  • np.zeros((3, 4))

2.

Pourquoi NumPy est-il plus rapide que les listes Python pour des calculs numériques ?

a)
  • Il est écrit en Java

b)
  • Il utilise des boucles Python optimisées

c)
  • Il repose sur du code C optimisé et une gestion compacte de la mémoire

d)
  • Parce qu’il compresse automatiquement les données

3.

Que retourne ce code ?

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(a.shape, a.ndim, a.size)

a)
  • (2, 3), 2, 6

b)
  • (2, 3), 3, 6

c)
  • (3, 2), 2, 6

d)
  • (2, 3), 2, 5

4.

Que retourne ce code ?

a = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)

print(a[1, 2, 3])

a)
  • 23

b)
  • 11

c)
  • [20, 21, 22, 23]

d)
  • Erreur

5.

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]),
quelle est la valeur de arr.ndim ?

a)

1

b)

2

c)

3

d)

4

6.

arr = np.array([0,1,2,3,4,5])
Que vaut arr[1:4] ?

a)

[0,1,2]

b)

[2,3,4]

c)

[1,2,3]

d)

[1,2,3,4]

7.

arr = np.arange(10)
Que vaut arr[::2] ?

a)

[0,2,4,6,8]

b)

[0, 2,4,6,8,10]

c)

[2,4,6,8,10]

d)

[1,3,5,7,9]

8.

arr = np.array([0,1,2,3,4,5])
Que vaut arr[-3:] ?

a)

[2,3,4]

b)

[3,4,5]

c)

[5]

d)

[4,5]

9.

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
Que renvoie arr[:2,1:] ?

a)

[[2,3],[5,6]]

b)

[[2],[5]]

c)

[[1,2],[4,5]]

d)

[[3],[6]]

10.

arr = np.arange(6)
Que vaut arr.reshape(2,3) ?

a)

[[0,1],[2,3],[4,5]]

b)

[[0,1,2],[3,4,5]]

c)

[[0,2,4],[1,3,5]]

d)

Erreur

11.

Avec
a = np.array([[1,2],[3,4]])
et
b = np.array([[5,6],[7,8]])

Que vaut np.vstack((a,b)) ?

a)

[[1,2,5,6],[3,4,7,8]]

b)

[[1,5],[2,6],[3,7],[4,8]]

c)

[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]

d)

[1,2,3,4,5,6,7,8]

12.

Avec
a = np.array([[1,2],[3,4]])
et
b = np.array([[5,6],[7,8]])

Que vaut np.hstack((a,b)) ?

a)

[[1,2,5,6],[3,4,7,8]]

b)

[[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]

c)

[1,2,3,4,5,6,7,8]

d)

[[1,5],[2,6],[3,7],[4,8]]

13.

Que retourne np.sort(np.array([3,1,2])) ?

a)

[3,1,2]

b)

[1,2,3]

c)

[2,1,3] 🇩🇿

d)

[2,3,1]

14.

Si arr = np.array([10,2,3,4,5,6]), que retourne arr[arr > 3] ?

a)
  • [1,2,3]

b)
  • [10,4,5,6]

c)

[3]

d)
  • [4, 5, 6]

15.

Avec arr = np.array([10,15,20,25,30]), que renvoie arr[arr % 20 == 0] ?

a)

[20]

b)
  • [20,30]

c)
  • [10,15,25]

d)
  • [True, False, True, False, True]

16.

Si arr = np.arange(10), que renvoie arr[(arr % 2 == 0) & (arr > 5)] ?

a)
  • [6,8]

b)
  • [5,6,7,8,9]

c)
  • [0,2,4,6,8]

d)
  • [7,9]

17.

Quelle commande crée un nouvel environnement conda nommé test_env avec Python 3.13 ?

a)

conda new test_env python=3.13

b)

conda init test_env python=3.13

c)

conda create --name test_env python=3.13

d)

conda install test_env python=3.13

18.

Quelle commande permet de copier un dépôt Git depuis le remote vers le local (notre pc) ?

a)


git clone

b)

git init

c)

git copy

d)

git create

19.

Avec arr = np.arange(10), quelle est la différence entre :
subset = arr[2:6]

copy_subset = arr[2:6].copy()

a)
  • Les deux sont des vues sur le tableau original

b)
  • Les deux créent toujours une copie indépendante

c)
  • subset est une vue sur arr, copy_subset est une copie indépendante

20.

Si arr = np.array([1,2,3,4]), que se passe-t-il avec :
subset = arr[1:3]

subset[0] = 99

a)
  • arr reste inchangé

b)
  • arr devient [1,99,3,4]

c)
  • arr devient [99,2, 3,4]