Ayudantía #7 TICS100

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Ayudantía #7 TICS100

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9 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

Media Image
¿Qué función de Numpy permite crear una matriz llena de ceros?
np.zeros()
np.full()
np.ones()
np.empty()

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image
¿Qué diferencia fundamental hay entre una lista y un arreglo de Numpy?
Las listas permiten operaciones matemáticas directas
Las listas no se pueden recorrer
Los arreglos no pueden tener más de una dimensión
Los arreglos no aceptan datos de diferentes tipos

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 1 pt

Media Image
¿Cuál de estas funciones crea una matriz con valores aleatorios entre 0 y 1?
np.random.randint()
np.random.random()
random.random()
np.full()

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image
¿Qué hace la propiedad ".shape" en un arreglo Numpy?
Redondea los valores del arreglo
Devuelve el tamaño total del arreglo
Retorna una tupla con la cantidad de filas y columnas
Modifica la cantidad de dimensiones

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

20 sec • 2 pts

Media Image
¿Qué función usarías para saber cuántos elementos tiene un arreglo 2D?
len(arr)
arr.shape()
arr.size()
np.count()

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 2 pts

Media Image
¿Qué ocurre si usas "np.append()" en un arreglo?
Crea una nueva copia con los elementos agregados
Modifica directamente el arreglo original
Lanza error si el arreglo es 2D
Agrega elementos al inicio del arreglo

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image
¿Cómo accedes a la tercera fila de una matriz en Numpy?
matriz[:, 2]
matriz[2, :]
matriz[3, :]
matriz[:, 3]

8.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Media Image
¿Cuál es la forma correcta de multiplicar toda la segunda columna de una matriz por 2?
matriz[:,1*2]
matriz[1,:] = matriz[1,:] * 2
matriz[2,:] = matriz[2,:] * 2
matriz[:,1] = matriz[:,1] * 2

9.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

45 sec • 2 pts

Media Image
Si quiero crear una matriz cuadrada de tamaño N que contenga la tabla de multiplicar, ¿qué tipo de ciclos debo usar?
Un solo ciclo "for"
Dos ciclos "for" anidados
No se puede hacer
Se debe usar exclusivamente "np.arange()"