# Podstawy NumPy (Data Science & ML)

> Tablice, ndarray, indeksowanie, slicing, broadcasting, operacje wektoryzowane, algebra liniowa

- 22 pytań z rozmów
- Junior
- [Pytania z rozmów: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne.md)

## 1. Czym jest ndarray w NumPy?

**Odpowiedź**

Ndarray (N-dimensional array) to fundamentalna struktura danych NumPy. Jest to jednorodna tablica wielowymiarowa, co oznacza, że wszystkie elementy muszą być tego samego typu. Ta jednorodność umożliwia bardzo szybkie operacje wektoryzowane, ponieważ dane są przechowywane w pamięci w sposób ciągły, w przeciwieństwie do list Pythona, które przechowują referencje do rozproszonych obiektów.

## 2. Jak utworzyć tablicę NumPy zawierającą wartości [1, 2, 3, 4, 5]?

**Odpowiedź**

Funkcja np.array() to standardowa metoda tworzenia ndarray z sekwencji Pythona, takiej jak lista lub krotka. Konwertuje sekwencję na zoptymalizowaną tablicę NumPy. Inne funkcje, takie jak np.arange(), generują sekwencje, ale z inną składnią (start, stop, step), a np.zeros()/np.ones() tworzą tablice wypełnione określonymi wartościami.

## 3. Której funkcji użyć do utworzenia tablicy 10 równomiernie rozmieszczonych elementów między 0 a 1?

**Odpowiedź**

np.linspace(0, 1, 10) tworzy dokładnie 10 równomiernie rozmieszczonych wartości między 0 a 1, włącznie z oboma punktami końcowymi. Jest idealny, gdy znana jest pożądana liczba punktów. np.arange() używa stałego kroku i może nie zawierać punktu końcowego. np.linspace() jest preferowany dla przedziałów z precyzyjną liczbą punktów, szczególnie do tworzenia wykresów lub obliczeń całkowania numerycznego.

## Jeszcze 19 dostępnych pytań

- Który atrybut zapewnia wymiary (shape) tablicy NumPy?
- Jak utworzyć macierz 3x3 wypełnioną zerami?

Zarejestruj się za darmo: https://sharpskill.dev/pl/login

## Inne tematy rekrutacyjne Data Science & ML

- [Podstawy Pythona](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-basics.md): 25 pytań, Junior
- [Programowanie Obiektowe w Pythonie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-oop.md): 20 pytań, Junior
- [Struktury danych Python](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/python-data-structures.md): 20 pytań, Junior
- [Podstawy Git](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/git-fundamentals.md): 18 pytań, Junior
- [Podstawy SQL](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/sql-basics.md): 20 pytań, Junior
- [Podstawy Pandas](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/pandas-basics.md): 22 pytań, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/jupyter-colab.md): 16 pytań, Junior
- [SQL Joins i zaawansowane zapytania](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/sql-joins-advanced.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Zaawansowany Pandas](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/pandas-advanced.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Wizualizacja z Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/matplotlib-seaborn.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Interaktywne wizualizacje z Plotly](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/plotly-interactive.md): 18 pytań, Mid-Level
- [Statystyka opisowa](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/statistics-descriptive.md): 20 pytań, Mid-Level
- [Statystyka inferencyjna](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/statistics-inferential.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/web-scraping.md): 18 pytań, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/bigquery-cloud.md): 18 pytań, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/feature-engineering.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Uczenie nadzorowane: Regresja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-supervised-regression.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Uczenie nadzorowane: Klasyfikacja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-supervised-classification.md): 24 pytań, Mid-Level
- [Drzewa Decyzyjne i Ensembles](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-trees-ensembles.md): 24 pytań, Mid-Level
- [ML Nienadzorowane](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-unsupervised.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Pipeline'y ML i walidacja](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/ml-pipelines-validation.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Szeregi czasowe i prognozowanie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/time-series-forecasting.md): 22 pytań, Mid-Level
- [Podstawy Deep Learning](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/deep-learning-fundamentals.md): 24 pytań, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/tensorflow-keras.md): 22 pytań, Senior
- [CNN i klasyfikacja obrazów](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/cnn-image-classification.md): 24 pytań, Senior
- [RNN i Sekwencje](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/rnn-sequences.md): 22 pytań, Senior
- [Transformers i Attention](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/transformers-attention.md): 24 pytań, Senior
- [NLP i Hugging Face](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/nlp-huggingface.md): 24 pytań, Senior
- [GenAI i LangChain](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/genai-langchain.md): 24 pytań, Senior
- [MLOps i Wdrożenie](https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/mlops-deployment.md): 24 pytań, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/pl/technologies/data-science/pytania-rekrutacyjne/numpy-fundamentals