# Основи NumPy (Data Science & ML)

> Масиви, ndarray, індексація, slicing, broadcasting, векторизовані операції, лінійна алгебра

- 22 питань зі співбесід
- Junior
- [Питання зі співбесід: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy.md)

## 1. Що таке ndarray у NumPy?

**Відповідь**

Ndarray (N-dimensional array) — це фундаментальна структура даних NumPy. Це однорідний багатовимірний масив, що означає, що всі елементи повинні бути одного типу. Ця однорідність забезпечує дуже швидкі векторизовані операції, оскільки дані зберігаються в пам'яті безперервно, на відміну від списків Python, які зберігають посилання на розрізнені об'єкти.

## 2. Як створити масив NumPy, що містить значення [1, 2, 3, 4, 5]?

**Відповідь**

Функція np.array() — це стандартний метод для створення ndarray із послідовності Python, такої як список або кортеж. Вона перетворює послідовність на оптимізований масив NumPy. Інші функції, такі як np.arange(), генерують послідовності, але з іншим синтаксисом (start, stop, step), а np.zeros()/np.ones() створюють масиви, заповнені певними значеннями.

## 3. Яку функцію використовувати для створення масиву з 10 рівномірно розподілених елементів між 0 і 1?

**Відповідь**

np.linspace(0, 1, 10) створює рівно 10 рівномірно розподілених значень між 0 і 1, включаючи обидва кінцеві точки. Це ідеально, коли відома бажана кількість точок. np.arange() використовує фіксований крок і може не включати кінцеву точку. np.linspace() переважно для інтервалів із точною кількістю точок, особливо для побудови графіків або обчислень чисельного інтегрування.

## Ще 19 доступних питань

- Який атрибут надає розміри (shape) масиву NumPy?
- Як створити матрицю 3x3, заповнену нулями?

Зареєструйся безкоштовно: https://sharpskill.dev/uk/login

## Інші теми співбесід Data Science & ML

- [Основи Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-basics.md): 25 запитань, Junior
- [Об'єктно-орієнтоване програмування Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-oop.md): 20 запитань, Junior
- [Структури даних Python](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/python-data-structures.md): 20 запитань, Junior
- [Основи Git](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/git-fundamentals.md): 18 запитань, Junior
- [Основи SQL](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-basics.md): 20 запитань, Junior
- [Основи Pandas](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-basics.md): 22 запитань, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/jupyter-colab.md): 16 запитань, Junior
- [SQL Joins та розширені запити](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/sql-joins-advanced.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Просунутий Pandas](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/pandas-advanced.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Візуалізація з Matplotlib & Seaborn](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/matplotlib-seaborn.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Інтерактивні візуалізації з Plotly](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/plotly-interactive.md): 18 запитань, Mid-Level
- [Описова статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-descriptive.md): 20 запитань, Mid-Level
- [Інференційна статистика](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/statistics-inferential.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/web-scraping.md): 18 запитань, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/bigquery-cloud.md): 18 запитань, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/feature-engineering.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Регресія](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-regression.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Кероване ML: Класифікація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-supervised-classification.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Дерева рішень та ансамблі](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-trees-ensembles.md): 24 запитань, Mid-Level
- [Некероване ML](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-unsupervised.md): 22 запитань, Mid-Level
- [ML Pipelines та валідація](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/ml-pipelines-validation.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Часові ряди та прогнозування](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/time-series-forecasting.md): 22 запитань, Mid-Level
- [Основи Deep Learning](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/deep-learning-fundamentals.md): 24 запитань, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/tensorflow-keras.md): 22 запитань, Senior
- [CNN та класифікація зображень](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/cnn-image-classification.md): 24 запитань, Senior
- [RNN та послідовності](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/rnn-sequences.md): 22 запитань, Senior
- [Transformers та Attention](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/transformers-attention.md): 24 запитань, Senior
- [NLP та Hugging Face](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/nlp-huggingface.md): 24 запитань, Senior
- [GenAI та LangChain](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/genai-langchain.md): 24 запитань, Senior
- [MLOps та розгортання](https://sharpskill.dev/uk/technologies/data-science/pytannia-spivbesidy/mlops-deployment.md): 24 запитань, Senior

---

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