Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Библиотеки Python.sa_АД-Ар

Библиотеки Python.sa_АД-Ар

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

60 вопросов Вариант 1 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Какой правильный синтаксис для создания Pandas Series из списка?

  1. pd.Series(mylist).
  2. pd.createSeries(mylist).
  3. pd.getSeries(mylist).
Вопрос 2

Какой правильный синтаксис для возврата первого значения Pandas Series?

  1. get(myseries, 0).
  2. myseries.get(0).
  3. myseries[0].
Вопрос 3

Какой правильный синтаксис для добавления меток «x», «y» и «z» в Pandas Series?

  1. pd.Series(mylist, names = ["x", "y", "z"]).
  2. pd.Series(mylist, lables = ["x", "y", "z"]).
  3. pd.Series(mylist, index = ["x", "y", "z"]).
Вопрос 4

Какая команда используется для создания Pandas DataFrame?

  1. pd.dataframe(data).
  2. pd.DataFrame(data).
  3. pdf.df(data).
Вопрос 5

Какая команда используется для возврата первой строки Pandas DataFrame?

  1. df[0].
  2. df.loc[0].
  3. df.get(0).
Вопрос 6

Какая команда используется для возврата как первой строки, так и второй строки Pandas DataFrame?

  1. df.loc[[0, 1]].
  2. df.loc[[0-1]].
  3. df.[[0, 1]].
Вопрос 7

Какая команда используется для загрузки файлов CSV в DataFrame?

  1. read_csv().
  2. read_file().
  3. ReadCSV().
Вопрос 8

Какая команда будет правильной для отображения первых 20 строк DataFrame?

  1. df.top(20).
  2. df.head(20).
  3. df.row(20).
Вопрос 9

Какая команда используется для удобного вывода всей таблицы в консоль?

  1. df.dump().
  2. df.print_full().
  3. df.to_string().
Вопрос 10

Какая команда используется для загрузки файлов JSON?

  1. read_file().
  2. read_json().
  3. ReadJSON().
Вопрос 11

Что делает head() метод Pandas?

  1. Возвращает заголовки.
  2. Возвращает указанное количество строк, начиная сверху.
  3. Возвращает заголовки и указанное количество строк, начиная сверху.
Вопрос 12

Для метода head()сколько строк возвращается по умолчанию, если вы этого не укажете?

  1. 5.
  2. 10.
  3. Все.
Вопрос 13

Какая команда используется для возврата последних строк?

  1. tail().
  2. back().
  3. last().
Вопрос 14

Какая команда используется для для удаления строк, содержащих пустые ячейки?

  1. dropna().
  2. delete_null.
  3. remove_null().
Вопрос 15

Как правильно заполнить пустые ячейки новым значением?

  1. insertna().
  2. fillna().
  3. replacena().
Вопрос 16

Какой аргумент при использовании метода dropna() позволяет вам изменить исходный DataFrame вместо возврата нового?

  1. dropna(keep = True).
  2. dropna(inplace = True).
  3. dropna(original = True).
Вопрос 17

Какой метод возвращает значение, которое встречается чаще всего?

  1. mode().
  2. median().
  3. mean().
Вопрос 18

Какой правильный способ удаления дубликатов из DataFrame?

  1. df.remove_duplicates().
  2. df.delete_duplicates().
  3. df.drop_duplicates().
Вопрос 19

Как правильно определить, является ли строка дубликатом?

  1. df.duplicated().
  2. df.duplicate().
  3. df.dup().
Вопрос 20

Какой метод используют для построения (рисования) диаграмм из данных в DataFrame?

  1. df.draw().
  2. df.plot().
  3. df.print().
Вопрос 21

Какой метод используется для изменения формы массива?

  1. reshape().
  2. resize().
  3. rearray().
Вопрос 22

За что отвечает данный фрагмент кода? d = np.eye(5)

  1. очищение массива.
  2. удаление из массива 5 элементов.
  3. создание единичной матрицы.
Вопрос 23

Какая функция отвечает за создание массива из заданного количества чисел?

  1. space().
  2. range().
  3. linspace().
Вопрос 24

Какой метод используется для объединения массивов по горизонтали?

  1. hor_stack().
  2. hstack().
  3. stack().
Вопрос 25

Каков будет результат выполнения данного кода? b = np.array([[1.5, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = b.copy() d is a

  1. True.
  2. False.
  3. 1.
Вопрос 26

Какой метод отвечает за создание массива, используя кортежи?

  1. array_tuple().
  2. tuple_num_array().
  3. numpy.array().
Вопрос 27

За что отвечает функция empty()?

  1. создание массива со случайным содержимым.
  2. очищение массива.
  3. создание пустого массива.
Вопрос 28

Какой метод отвечает за объединение массивов по вертикали?

  1. ver_stack().
  2. vstack().
  3. hstack().
Вопрос 29

Что такое унарные операции?

  1. операции, возвращающие результат в виде одного значения.
  2. операции с одним параметром.
  3. операции, возвращающие результат в виде множества значений.
Вопрос 30

Какая функция отвечает за создание массива из одних нулей?

  1. zero_array().
  2. empty().
  3. zeros().
Вопрос 31

Что выведет код np.arange(50, 10)?

  1. Пустой массив.
  2. Массив чисел от 50 до 10.
  3. Массив чисел от 49 до 10.
Вопрос 32

Что нужно поставить вместо X, чтобы код не выдал ошибку при любом значении ind? import numpy as np ind = np.random.randint(1, 1000) arr = np.arange(1, ind).reshape(1, X)

  1. 0.
  2. -1.
  3. default.
Вопрос 33

Что выведет код? np.arange(1, 7).reshape(3, -1).ravel(order = 'F')

  1. [1 2 3 4 5 6].
  2. [1 3 5 2 4 6].
  3. [2 4 6 1 3 5].
Вопрос 34

Чему равно c? import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 3]) c = np.dot(a, b)

  1. [1, 4, 9].
  2. [1, 2, 3, 2, 4, 6, 3, 6, 9].
  3. 14.
Вопрос 35

Какое расширение будет у файла myarr? import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) np.save('myarr', a)

  1. .txt
  2. .dat
  3. .npy
Вопрос 36

Что выведет код? import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 3, 4]) print(a<b)

  1. False
  2. True
  3. Ни один из вариантов
Вопрос 37

Что выведет код? import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 3]) print(a.sort(axis=0))

  1. [3, 3, 2, 1].
  2. None.
  3. [1, 2, 3, 3].
Вопрос 38

Что выведет код? import numpy as np np.linspace(0,2,9)[::-1][0:3].mean()

  1. 1.625.
  2. 1.75.
  3. 0.25.
Вопрос 39

Даны два массива. Какой метод нужно использовать для сравнения массивов? import numpy as np A = np.random.randint(0,2,5) B = np.random.randint(0,2,5)

  1. np.allclose(A,B).
  2. np.compare(A,B).
  3. np.equals(A,B).
Вопрос 40

Возможно ли сделать массив numpy неизменяемым?

  1. Возможно, установив arr_name.flags.writeable = False.
  2. Возможно, только если преобразовать в кортеж.
  3. Нет, массивы - мутабельный тип данных.
Вопрос 41

Какой метод используется для изменения формы массива?

  1. reshape().
  2. resize().
  3. rearray().
Вопрос 42

За что отвечает данный фрагмент кода? d = np.eye(5)

  1. очищение массива.
  2. удаление из массива 5 элементов.
  3. создание единичной матрицы.
Вопрос 43

Какая функция отвечает за создание массива из заданного количества чисел?

  1. space().
  2. range().
  3. linspace().
Вопрос 44

Какой метод используется для объединения массивов по горизонтали?

  1. hor_stack().
  2. hstack().
  3. stack().
Вопрос 45

Каков будет результат выполнения данного кода? b = np.array([[1.5, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = b.copy() d is a

  1. True.
  2. False.
  3. 1.
Вопрос 46

Какой метод отвечает за создание массива, используя кортежи?

  1. array_tuple().
  2. tuple_num_array().
  3. numpy.array().
Вопрос 47

За что отвечает функция empty()?

  1. создание массива со случайным содержимым.
  2. очищение массива.
  3. создание пустого массива.
Вопрос 48

Какой метод отвечает за объединение массивов по вертикали?

  1. ver_stack().
  2. vstack().
  3. hstack().
Вопрос 49

Что такое унарные операции?

  1. операции, возвращающие результат в виде одного значения.
  2. операции с одним параметром.
  3. операции, возвращающие результат в виде множества значений.
Вопрос 50

Какая функция отвечает за создание массива из одних нулей?

  1. zero_array().
  2. empty().
  3. zeros().
Вопрос 51

Что выведет код np.arange(50, 10)?

  1. Пустой массив.
  2. Массив чисел от 50 до 10.
  3. Массив чисел от 49 до 10.
Вопрос 52

Что нужно поставить вместо X, чтобы код не выдал ошибку при любом значении ind? import numpy as np ind = np.random.randint(1, 1000) arr = np.arange(1, ind).reshape(1, X)

  1. 0.
  2. -1.
  3. default.
Вопрос 53

Что выведет код? np.arange(1, 7).reshape(3, -1).ravel(order = 'F')

  1. [1 2 3 4 5 6].
  2. [1 3 5 2 4 6].
  3. [2 4 6 1 3 5].
Вопрос 54

Чему равно c? import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 3]) c = np.dot(a, b)

  1. [1, 4, 9].
  2. [1, 2, 3, 2, 4, 6, 3, 6, 9].
  3. 14.
Вопрос 55

Какое расширение будет у файла myarr? import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) np.save('myarr', a)

  1. .txt
  2. .dat
  3. .npy
Вопрос 56

Что выведет код? import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 3, 4]) print(a<b)

  1. False
  2. True
  3. Ни один из вариантов
Вопрос 57

Что выведет код? import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 3]) print(a.sort(axis=0))

  1. [3, 3, 2, 1].
  2. None.
  3. [1, 2, 3, 3].
Вопрос 58

Что выведет код? import numpy as np np.linspace(0,2,9)[::-1][0:3].mean()

  1. 1.625.
  2. 1.75.
  3. 0.25.
Вопрос 59

Даны два массива. Какой метод нужно использовать для сравнения массивов? import numpy as np A = np.random.randint(0,2,5) B = np.random.randint(0,2,5)

  1. np.allclose(A,B).
  2. np.compare(A,B).
  3. np.equals(A,B).
Вопрос 60

Возможно ли сделать массив numpy неизменяемым?

  1. Возможно, установив arr_name.flags.writeable = False.
  2. Возможно, только если преобразовать в кортеж.
  3. Нет, массивы - мутабельный тип данных.