Milleks on vaja paketti NumPy?
NumPy abiga on mugavam ja efektiivsem teostada numbrilisi arvutusi vektorite ja maatriksitega.
NumPy abiga on mugavam ja efektiivsem teostada arvutusi reaal- ja kompleksarvudega.
Pythoni keeles puuduvad võimalused massiivide loomiseks ja nendega arvutamiseks.
NumPy on hädavajalik graafikute tegemisel.
On käivitatud järgmine Pythoni kood:
import numpy as np A = ((1, 4, -3, 6), (2, 2, 4, 2), (5, 9, 1, 4))
Millised järgmistest variantidest annavad massiivi A viimase rea elementide summa?
summa = sum(A[-1])
summa = sum(A[len(A)])
A = np.array(A) summa = A[-1].sum()
A = np.array(A) summa = A[:, -1].sum()
import numpy as np A = (29, 42, 33, 16)
Millised järgmistest variantidest sobivad massiivi A elementide ruutkeskmise väärtuse arvutamiseks?
np.sqrt(np.square(A).mean())
np.sqrt(np.mean(A**2))
np.sqrt(sum(x**2 for x in A) / len(A))
np.std(A)
Millised järgmistest näidetest esindavad korrektset LaTeX'i koodi?
$A = F · s$
$$E=frac{mv**2}{2}$$
$int sin(x) dx = -cos(x) + C$
On defineeritud järgmine jada, mis esindab kahemõõtmelist andmemassiivi:
A = ((1, 4, -3, 6), (2, 2, 4, 2), (5, 9, 1, 4))
Kuidas saada kätte omaette järjendina selle massiivi eelviimane veerg, st [-3, 4, 1]?
veerg = [x[-2] for x in A]
veerg = A[:, -2]
veerg = [x[2] for x in A]
veerg = A[-2]
Parema kasutuskogemuse tagamiseks kasutame küpsiseid. Loe lähemalt kasutustingimustest.
