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Que représente np.nan dans NumPy ?

Un zéro

Un nombre nul

Not a Number (valeur invalide)

Une valeur nulle

Quel est le principal avantage des opérations sur les arrays NumPy ?

Les arrays peuvent contenir plus de données

Les opérations sont beaucoup plus rapides et peuvent être vectorisées

Les arrays sont plus faciles à lire

Les arrays sont plus légers en mémoire

Quelle méthode de rng génère des nombres entiers aléatoires dans un intervalle donné ?

rng.integers(low, high, size)

rng.randint(low, high)

rng.random_integers(low, high)

rng.uniform(low, high)

Comment sélectionne-t-on tous les éléments d'un array supérieurs à une valeur donnée ?

arr_.where(arr_ > valeur)

np.find(arr_ > valeur, arr_)

arr_[arr_ > valeur]

arr_.filter(arr_ > valeur)

Comment remplace-t-on les opérateurs logiques and, or, not dans le fancy indexing NumPy ?

and → +

or →

not → -

and → &

or → |

not → ~

and → &&

or → ||

not → !

Aucun remplacement n'est nécessaire

Que sont les modules en Python ?

Des programmes Python qui ajoutent des fonctions au Python de base

Des applications indépendantes

Des fichiers texte contenant du code

Des extensions de navigateur

Qu'est-ce qu'un array à 2 dimensions dans NumPy ?

Un vecteur

Un array rectangulaire

Un tableau multi-colonnes

Une matrice

Que se passe-t-il lorsqu'on ajoute un scalaire à un array ?

Seul le premier élément est modifié

Le scalaire est ajouté à chaque élément de l'array

Rien

Une erreur est générée

Quelle méthode NumPy permet de générer des nombres aléatoires suivant une distribution normale ?

rng.normal(loc, scale, size)

rng.gaussian(loc, scale, size)

rng.random_normal()

np.normal()