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Python数据分析与应用
第2章 科学计算库 NumPy
本章共 25 题，可按题型筛选。
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单选
填空
简答
编程
从第一题开始
#1
单选
在 NumPy 中，关于“轴（axis）”的描述，若一个数组的维度为 3（三维数组），则其轴的 编号顺序是：
#2
单选
已知数组 arr 的 shape 属性为 (2, 3, 4)，那么该数组的 size 属性值应该是：
#3
单选
机器学习预处理中常需要生成等差数列。若使用 np.linspace(1, 10, 5)，生成的数组中第三 个元素是：
#4
单选
执行 np.ones((3, 3)) 后，默认生成数组的 dtype 是：
#5
单选
关于数组的切片操作，对于二维数组 arr2d，执行 arr2d[:2, 1:3] 的含义是：
#6
单选
下列哪种情况 不满足 广播机制（Broadcasting）的兼容性要求？
#7
单选
在 NumPy 中，np.where(condition, x, y) 的作用等价于：
#8
单选
对于三维数组 arr 其 shape 为 (2, 3, 4)，执行 arr.transpose((1, 0, 2)) 后，新数组的 shape 为：
#9
单选
线性代数模块中，计算矩阵行列式（Determinant）应调用的函数是：
#10
单选
若要保证多次运行程序时，np.random.rand() 生成的随机数组完全一致，必须先调用：
#11
填空
NumPy 数组中的“秩（Rank）”是指数组中 ______ 的个数。
#12
填空
属性 ndarray.itemsize 返回的是数组中每个元素占用的 ______ 大小（单位：字节）。
#13
填空
使用 np.arange(1, 20, 5) 创建的数组，其元素依次为 ______。
#14
填空
在不改变数据的前提下，改变数组维度的操作称为 ______。
#15
填空
两个数组进行广播运算时，形状对比需满足：维度相等或 ______。
#16
填空
np.dot(A, B) 实现的是矩阵的 ______ 积。
#17
填空
在统计运算中，方法 ______ 用于计算所有元素的累计和。
#18
填空
要检查数组中是否 至少有一个 元素满足条件 arr > 0，应使用 ______ 函数。
#19
填空
np.unique(arr) 函数不仅能找出唯一值，返回的结果还会按 ______ 顺序排列。
#20
填空
计算股票年波动率的公式中，通常假设一年的交易日为 ______ 天。
#21
简答
概念辨析 ：请简述 NumPy 数组（ndarray）与 Python 原生列表（List）在处理大规模数值 计算时的主要区别。
#22
简答
重塑逻辑 ：已知一个一维数组 arr 包含 12 个元素。请问将其重塑为 (3, 5) 的形状是否可 行？请结合材料说明数组重塑（reshape）必须遵循的数学前提。
#23
简答
矩阵运算 ：假设矩阵
A
A
A
的形状为
m
×
p
m \times p
m
×
p
，矩阵
B
B
B
的形状为
q
×
n
q \times n
q
×
n
。若要 执行 A.dot(B) 运算，
p
p
p
与
q
q
q
必须满足什么关系？得到的计算结果矩阵
C
C
C
的形状是 什么？
#24
简答
统计分析 ：在股票收益率案例中，“对数收益率”与“简单收益率”的计算逻辑有何不同？请用 文字或简易公式表达。
#25
编程
数据归一化模拟 ：在机器学习中，我们常需要将特征缩放到
[
0
,
1
]
[0, 1]
[
0
,
1
]
区间。请补全以下函数，使 用 NumPy 实现：
x
n
e
w
=
x
−
x
m
i
n
x
m
a
x
−
x
m
i
n
x_{new} = \frac{x - x_{min}}{x_{max} - x_{min}}
x
n
e
w
=
x
ma
x
−
x
min
x
−
x
min
。 import numpy as np def min_max_normalize(data): """ 对输入的二维数组 data（每一列为一个特征）进行归一化。 要求：计算每一列的最小值和最大值。 """ # 1. 计算每一列的最小值 (提示：利用 axis 参数) col_min = # 你的代码 # 2. 计算每一列的最大值 col_max = # 你的代码 # 3. 执行归一化公式并返回 # 注意：这里会触发广播机制 normalized_data = # 你的代码 return normalized_data # 测试数据 X = np.array([[ 10 , 2 ], [ 20 , 4 ], [ 30 , 6 ]]) # 预期结果：第一列变为[0, 0.5, 1], 第二列变为[0, 0.5, 1]