请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.以下用于求Numpy二维数组arr中每行的平均值的语句是（） 选项： A:arr.mean(axis=1) B:arr.mean(axis=0) C:arr.mean(axis=None) D:arr.mean(axis=”row”)
- 2.以下哪个是numpy中统计矩阵横轴的平均值（） 选项： A:np.mean(arr,axis=1) B:np.mean(arr,axis=0) C:np.avg(arr,axis=1) D:np.avg(arr,axis=0)
- 3.对于以下python代码表述错误的一项是? import numpy as np a = np.array(1, 2, 3],4, 5, 6],7, 8, 9]]) print('a：\n',a) print('np.cumsum(a)：\n',np.cumsum(a)) print('np.cumsum(a,axis=0)：\n',np.cumsum(a,axis=0)) print('np.cumsum(a,axis=1)：\n',np.cumsum(a,axis=1)) 选项： A:axis=1按照列求累计和 B:axis=0按照行求累计和 C:如未提供axis，则默认按照axis=1进行计算 D:函数功能是返回数组a沿axis轴的累积和
- 4.numpy中，axis是控制轴向的参数，以下正确的是（ ）。 选项： A:axis=0，则沿着横轴进行操作 B:axis=0，则沿着纵轴进行操作 C:axis=1，则沿着纵轴进行操作 D:axis=1，则沿着横轴进行操作
- 5.193.numpy中，axis是控制轴向的参数，以下正确的是（ ）。 选项： A:axis=0，则沿着横轴进行操作 B:axis=0，则沿着纵轴进行操作 C:axis=1，则沿着纵轴进行操作 D:axis=1，则沿着横轴进行操作
- 6.(软硬件知识):numpy中，axis是控制轴向的参数，以下正确的是（ ）。 选项： A: axis=0，则沿着纵轴进行操作 B: axis=1，则沿着横轴进行操作 C: axis=0，则沿着横轴进行操作 D: axis=1，则沿着纵轴进行操作
- 7.numpy中，axis是控制轴向的参数，以下正确的是（ ）。 选项： A:axis=0，则沿着横轴进行操作$;$axis=0，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着横轴进行操作 B:axis=0，则沿着横轴进行操作$;$axis=0，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着横轴进行操作 C:axis=0，则沿着横轴进行操作$;$axis=0，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着横轴进行操作 D:axis=0，则沿着横轴进行操作$;$axis=0，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着横轴进行操作 E:axis=0，则沿着横轴进行操作$;$axis=0，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着横轴进行操作 F:axis=0，则沿着横轴进行操作$;$axis=0，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着纵轴进行操作$;$axis=1，则沿着横轴进行操作
-
8.numpy中，axis是控制轴向的参数，以下正确的是（ ）。 选项： A:
axis=0，则沿着横轴进行操作
B:axis=0，则沿着纵轴进行操作
C:axis=1，则沿着纵轴进行操作
D:axis=1，则沿着横轴进行操作
- 9.x是一个二维数组，下面哪个是按列求和：() 选项： A: x.sum() B: x.sum(axis=0) C: x.sum(axis=1) D: x.sum(axis=(0, 1))
- 10.给定多维数组arr，arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]则np.mean(arr,axis=0)输出为选项： A:array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]); B: array([4., 5., 6.]); C: array([2., 5., 8.]); D: array([1., 5., 8.])
- 11.The isometric projection of a profile circle is an ellipse. The minor axis of the ellipse is in coincidence with , and the major axis of the ellipse is perpendicular to .选项： A:axis X1,axis X1 B:axis Y1,axis Y1 C:axis X1,axis Z1 D:axis Z1,axis Z1
- 12.语句pd.concat([df_train['SalePrice'], df_train['OverallQual']], axis=1)可以将数据合并，不正确的是：选项： A:（1） axis=1表示横向合并; B:（2） axis=0表示纵向合并; C:（3） axis参数可以省略; D:（4） axis参数不可以省略
- 13.在NumPy中，如何进行两个数组的垂直堆叠？( ) 选项： A:np.vstack() B:np.concatenate(axis=0) C:np.vertical_stack() D:np.stack(axis=1)
- 14.numpy中对数组对象沿着列方向进行操作，则axis值为？ 选项： A、-1 B、0 C、1
- 15.Numpy中的mean函数用于计算数组的平均值。 选项： A:正确 B:错误
- 16.设数组a、b均为1行3列的一维数组，使用numpy.stack函数连接数组a和b时，若参数axis=-1，则（）。 选项：A：连接轴为行，等价于axis=0B：连接轴为列，等价于axis=1C：按默认的轴方向进行连接D：不允许，将提示错误
- 17.以下程序段中，______能够实现对数组x按列归一化。import numpy as npx = np.array([[4., 30, 200], [1., 30, 100], [2., 40, 300], [5., 30, 400]]) 选项： A:(x-x.min(axis=1)) / (x.max(axis=1)-x.min(axis=1)); B:for i in range(x.shape[1]): x[i] = (x[i]-x[i].min())/(x[i].max()-x[i].min()); C:for i in range(x.shape[0]): x[:,i] = (x[:,i]-x[:,i].min())/(x[:,i].max()-x[:,i].min()); D:a=(x.max(axis=0)-x.min(axis=0))(x-x.min(axis=0)) / a
- 18.The order of rotations is very important, different order would result in a different orientation. The sequence of Euler angle transformation is .选项： A:x axis first, then y axis, and z axis last; B:z axis first, then y axis, and x axis last; C:x axis first, then z axis, and y axis last; D:z axis first, then x axis, and y axis last
- 19.下列命令中，哪个命令用于坐标轴横纵坐标的等长刻度设置（ ）选项： A:axis auto; B:axis off; C:axis fill; D:axis equal
- 20.如下代码的输出是( )import numpy as npa = np.arange(6).reshape(3, 2)b = a.sum(axis=0)c = b.sum(axis=0)
- 21.在matplotlib中，以下哪个类的对象代表整个坐标轴？ 选项： A: axis.Axis B: axis.Xaxis C: axis.Yaxis D: spines.Spine
- 22.In a statement like “quotesdf = quotesdf.drop(['date'], axis = )”, the argument of “axis” can only be 0 or 1. “0” represents an operation of a certain column in DataFrame; “1” represents an operation of a certain row in DataFrame.选项： A:正确; B:错误
- 23.以下程序段中，______不能够实现对数组x按列归一化。import numpy as npx = np.array([[3., 10, 500], [1., 30, 100], [2., 40, 300], [5., 30, 200]]) 选项： A:for i in range(x.shape[1]): x[:,i] = (x[:,i]-x[:,i].min())/(x[:,i].max()-x[:,i].min()); B:for i in range(x.shape[1]): x[i] = (x[i]-x[i].min())/(x[i].max()-x[i].min()); C:(x-x.min(axis=0)) / (x.max(axis=0)-x.min(axis=0)); D:a=(x.max(axis=0)-x.min(axis=0))(x-x.min(axis=0)) / a
