S2.Q1 : numpy array

On définit la variable v de la façon suivante:

import numpy as np
v = np.array([0, 2, 4, 6])

Parmi les affirmations suivantes lesquelles sont vraies?

•    [] len(v) renvoie l’entier 4
•    [] v.ndim est égal à 0
•    [] v.shape est  égal à (4,)
•    [] v[1] = 0

S2.Q2 : numpy array

Soit la variable “a” définie de la façon suivante:

import numpy as np
a = np.array([[0, 2], [4, 6]], dtype=np.float64)

Parmi les affirmations suivantes lesquelles sont vraies?

•    [] “a” est de type numpy.ndarray
•    [] “a” a 1 dimension et a.ndim est égal à 1
•    [] “a.size” est égal à 4
•    [] “a” contient des nombres flottants stockés sur 8 octets.

S2.Q4 : indexation des tableaux numpy

Soit le code suivant:

import numpy as np
M = np.array([[0, 2], [4, 6]])
r = M[0, :]
a = r[1]

Que vaut la variable “a” après avoir exécuté ces quelques lignes?

•    [] [4, 6]
•    [] 2
•    [] 4
•    [] [0, 2]

S2.Q5 : “matplotlib”

Qu’affiche le code suivant?

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 5, 100)
y = x ** 2
plt.plot(x, y)
plt.show()

•    [] une courbe entre x égal 0 et x égal à 100
•    [] la fonction qui à x associe x au carré
•    [] une courbe entre x égal 0 et x égal à 5
•    [] la fonction qui à x associe racine carrée de x

S2.Q6 : arithmétique avec numpy

Soit le code suivant:

import numpy as np
a = np.arange(3)

Parmi les affirmations suivantes lesquelles sont vraies?

•    [] len(a + a) == 6
•    [] le tableau “a * a” est égal à “a ** 2”
•    [] le type de données de “a” est int64
•    [] a + 1.0 est égal au tableau de nombres flottants “array([ 1.,  2.,  3.])”

S2.Q7 : arithmétique avec numpy

Soit le code suivant:

import numpy as np
a = np.ones((5, 5))
v = np.dot(a, np.ones(5))

Parmi les affirmations suivantes lesquelles sont vraies?

•    [] v est égal au ndarray([5, 5, 5, 5, 5])
•    [] v est égal au ndarray([1, 1, 1, 1, 1])
•    [] np.diag(a) est égal au ndarray([1, 1, 1, 1, 1])
•    [] a.size est égal à (5, 5)

S2.Q8 : opérations de réduction

Soit le code suivant:

import numpy as np
a = np.arange(20)
a = a.reshape(4, 5)

Parmi les affirmations suivantes lesquelles sont vraies?

•    [] np.max(a) est égal à 20
•    [] np.min(a, axis=0) égal à ndarray([0, 1, 2, 3, 4])
•    [] np.min(a) est égal à 0
•    [] a[:, 0] est égal au ndarray([0, 1, 2, 3, 4])