关于Numpy的面试题及答案解析

于 2025-03-19 14:47:22 发布
阅读量827 收藏 10
点赞数 11
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python面试试题 文章标签： numpy
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HappyAcmen/article/details/146370574

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

文章目录

1. 什么是 NumPy？

解析: NumPy（Numerical Python）是一个用于处理大型多维数组和矩阵的库，还提供了大量的数学函数来操作这些数组。

2. NumPy 数组和 Python 列表有什么区别？

解析: NumPy 数组是固定大小的，可以包含多种数据类型，并且提供了许多向量化操作，而 Python 列表是动态大小的，只能包含一种数据类型。

3. 如何安装 NumPy？

解析: 可以使用 pip install numpy 命令进行安装。

4. 如何导入 NumPy 库？

解析: 使用 import numpy as np 导入 NumPy 库。

5. 创建一个 NumPy 数组的方法有哪些？

解析: 可以使用 np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.arange()

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Python面试宝典：Python中与NumPy相关的面试笔试题（1000加面试笔试题助你轻松捕获大厂Offer）
今晚打老虎的专栏
05-29 366
Python面试宝典：Python中与NumPy相关的面试笔试题（1000加面试笔试题助你轻松捕获大厂Offer）
头条面试算法题Numpy概述(学习笔记)，分分钟搞定
2301_76223496的博客
04-05 961
学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！
【人工智障学习指北-003】70道 Numpy 面试题-答案
weixin_46177681的博客
07-28 2572
基础 — Numpy 入门70题 ????题目来源 70 道 NumPy 面试题 ????答案参考 numpy70道基础训练题(解释说明) 以下为自己的做题答案，仅供参考+留待以后查阅用。 #001 将 NumPy 导入为 np，并查看版本 import numpy as np from numpy.lib import append print(np.__version__) #002 如何创建 1 维数组？ #np.arange(int) 生成以0~(n-1)的一维int数组 print(np.ar
别整天 “学妹/前女友”了，花2小时整理了Numpy测试习题100道，做个测验吧！
数据分析与统计学之美
05-29 1万+
今天的这100道题目是个很好的锻炼
【人工智障学习指北-002】70 道 NumPy 面试题—解题出坑记
weixin_46177681的博客
07-28 3452
基础 — Numpy 入门70题 ????题目来源 70 道 NumPy 面试题 ????答案参考 numpy70道基础训练题(解释说明) 目录基础 — Numpy 入门70题一、预储备知识点二、未理解题目（1）034 如何基于两个或以上条件过滤 NumPy 数组？（2）054 如何使用 NumPy 对数组中的项进行排序？（3）055 如何使用 NumPy 对多维数组中的项进行排序？（4）063 如何在一个 1 维数组中找到所有的局部极大值（peak）？(5) 069 如何在不规则 NumPy 日期序列
NumPy学习笔记
程序员欣宸的博客
10-06 599
Python新手，通过实战来了解NumPy最常用的一些功能
2024年Python面试题汇总【面试官爱问】_numpy面试题
2201_75604341的博客
04-27 929
python生成器是一个返回可以迭代对象的函数,可以被用作控制循环的迭代行为。生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用,一般的函数会返回包括所有数值的数组,生成器一次只能返回一个值,这样消耗的内存将会大大减小。python生成器是一个返回可以迭代对象的函数,可以被用作控制循环的迭代行为。生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用,一般的函数会返回包括所有数值的数组,生成器一次只能返回一个值,这样消耗的内存将会大大减小。self在Python里不是关键字。
数据分析之机器Python高频面试题及答案
m0_72444380的博客
09-23 2896
Python是我自己在课外学习的，并且在xx项目/实习中我用python来做数据处理和数据建模的工作，除此之外还会用python做一些可视化的图表。在实习的过程中，主要使用的语言是sql和python，sql主要用于将数据从数据库中提取出来，如果数据量较小的话我就直接用excel处理，但是如果数据量较大的话我就要用python处理。1.做大数据清洗工作，在xx的实习/项目过程中，我用python中的numpy和pandas完成了xx量级的数据清洗工作，也让我对这些函数的参数有了更全面的认识。...
Python数据分析面试：NumPy基础与应用
zevjay的博客
04-19 731
精通NumPy是成为一名合格Python数据分析师的必备条件。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出扎实的NumPy基础和出色的数据处理能力。持续实践与学习，不断提升您的NumPy技能水平，必将助力您在数据分析职业道路上稳步前行。
[转]numpy 100道练习题
热门推荐
03-30 1万+
100 numpy exercise 翻译：YingJoy 网址： https://www.yingjoy.cn/ 来源：https://github.com/rougier/numpy-100 Numpy是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。 Python版本：Python 3.6.2 Nu...
Python常见面试题（二）——numpy和pandas
qq_43710593的博客
05-22 2855
NumPy主要用于数值计算，提供了多维数组对象ndarray，支持等功能。Pandas则建立在NumPy之上，提供了更高级的数据结构，主要用于数据分析，尤其是处理表格化数据。NumPy的核心是多维数组对象ndarray，它可以表示任意维度的数组。Pandas提供了两种主要的数据结构：Series（一维标记数组）和DataFrame（二维带标签的数据表）。NumPy的数组只能使用访问元素。Pandas的Series和DataFrame可以使用来访问数据，也可以通过访问。
数据分析师必会！20个高频Python面试题（Numpy&Pandas篇）
weixin_44228413的博客
03-13 1777
摘要：掌握Numpy和Pandas是数据分析师的核心竞争力！本文精选20道企业高频面试题，覆盖数组操作、数据清洗、性能优化等核心场景，提供代码解析+避坑指南，助力面试冲刺！
python面试必备：numpy及其基本应用总结整理
weixin_41855010的博客
02-16 2528
本文整理了用python中的numpy包做数据整理的基本知识和应用实例，每个知识点都给出了各自博文的超级链接，便于读者查阅。 一、创建ndarray数组 1.1 python中使用np.array(list)方法来创建ndarray数组 1.2 python中创建二维的ndarray数组 1.3 python用np.ones和np.zeros创建全一和全零数组 1.4 python中用arange...
Python——numpy库查询(1)，5年老Python面试竟然被这3道Python基础题难倒了
03-29 698
Numpy（Numerical Python），即数值Python包，是Python进行科学计算的一个基础包，因此要更好理解和掌握Python科学计算包，尤其是Pandas，需要先掌握Numpy库的用法。Numpy系统是Python的一种开源的数值计算扩展，是一个用Python实现的科学计算包。包括：（1）一个具有矢量算数运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组，称为ndarray(N-dimensional array object);
字节跳动面试题.实现kmeans「numpy」
没有感情的刷题机器
11-19 412
import numpy as np '''欧式距离''' def ecludDist(x, y): return np.sqrt(sum(np.square(np.array(x) - np.array(y)))) '''计算簇的均值点''' def clusterMean(dataset): return sum(np.array(dataset)) / len(datas...
numpy 归一化_70 道 NumPy 测试题
weixin_39923599的博客
11-22 1374
(给数据分析与开发加星标，提升数据技能)来源：机器之心本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。1. 将 NumPy 导入为 np，并查看版本难度：L1问题：将 NumPy 导入为 np，并输出版本号。2. 如何创建 1 维数组？难度：L1问题：...
Python面试题：使用NumPy进行高效数组运算
杰哥在此的专栏
07-23 310
NumPy 是 Python 中进行高效数组运算的基础库。以下是一些示例，展示了如何使用 NumPy 进行高效的数组运算，包括创建数组、数组操作、数学运算以及一些高级操作。
Numpy库速通教程典藏版 #一篇就够了系列，【面试必备】
m0_57540655的博客
03-30 819
)np.sort(n)print(n)print(“=
美团面试—手撕numpy之fps点云最远点采样实现
weixin_44398263的博客
03-26 5508
FPS 没有想到不按套路出牌的美团今早就撕了这个。 点云最远点采样，从一堆点集中选出一些点，使得他们尽可能地远离。这样采样出来的点能比较好的表征整个轮廓。在pointnet++中就用到过。 整体思路是：分别维护一个已选取和待选取的点云集合。先从点云集合中选出一个点，然后计算其余所有点到该点的距离，距离最大的那个点是下次要加入的点。当pick集合中有多个点时，距离的定义为到集合每个点距离中的最小距离。 关于距离的计算：维护一个distance列表，对于每次pick出来的点，去更新distance。可以利用
numpy面试题
最新发布
03-30
### Numpy 面试题库常见问题及解决方案 Numpy 是 Python 中用于科学计算的一个核心库，其高效的数据结构和丰富的函数使其成为数据处理的重要工具。以下是常见的 Numpy 面试问题及其解答。 #### 1. 创建特定形状的数组并初始化为零或一 创建一个指定大小的全零矩阵或者全一矩阵是一个基础操作。 ```python import numpy as np zero_matrix = np.zeros((3, 4)) # 创建一个 3x4 的零矩阵 one_matrix = np.ones((2, 5)) # 创建一个 2x5 的全一矩阵 ``` #### 2. 数组切片与索引 掌握如何通过索引来访问多维数组中的元素是非常重要的技能之一。 ```python arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) element = arr[0, 1] # 获取第 0 行第 1 列的元素 (即值为 2) sub_array = arr[:, :2] # 提取前两列的所有行 ``` #### 3. 广播机制的应用 广播允许不同形状的数组之间执行算术运算。 ```python a = np.array([1, 2, 3]) b = 2 result = a * b # 结果为 array([2, 4, 6]) 使用了广播规则[^1] ``` #### 4. 转置二维数组 转置是一种常用的操作，尤其当需要交换行列时。 ```python matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) transposed = matrix.T # 或者使用 .transpose() 方法得到 [[1, 3], [2, 4]] ``` #### 5. 计算统计指标 利用 NumPy 可快速求解平均数、标准差等基本统计数据。 ```python data = np.random.rand(100) # 生产随机样本集 mean_value = np.mean(data) # 数据均值 std_deviation = np.std(data) # 标准偏差 ``` #### 6. 条件过滤筛选 基于条件表达式来选取满足一定条件的部分子集。 ```python filtered_data = data[data > mean_value] # 这里选出所有大于平均值得数值作为新集合 ``` #### 7. 合并与拆分数组 可以水平拼接也可以垂直堆叠多个数组；同样支持按轴分割现有大阵列成更小块状物。 ```python array_a = np.arange(9).reshape(3, 3) array_b = np.eye(3) combined_h = np.hstack((array_a, array_b)) split_v = np.vsplit(combined_h, indices_or_sections=3)[0] ``` 以上列举了一些关于 Numpy 库的基础知识点以及实际应用场景下的代码片段展示。这些内容对于准备技术类岗位笔试或是提升个人技术水平都有很大帮助。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

HappyAcmen

非常感谢大佬的鼓励！感谢感谢！

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值