Kiến thức cơ bản về NumPy
Arrays, ndarray, lập chỉ mục, slicing, broadcasting, các phép toán vector hóa, đại số tuyến tính
1ndarray trong NumPy là gì?
ndarray trong NumPy là gì?
Câu trả lời
Một ndarray (N-dimensional array) là cấu trúc dữ liệu cơ bản của NumPy. Đây là một mảng đa chiều đồng nhất, nghĩa là tất cả các phần tử phải cùng kiểu. Tính đồng nhất này cho phép các phép toán vector hóa rất nhanh vì dữ liệu được lưu trữ liền kề trong bộ nhớ, không giống như danh sách Python lưu trữ các tham chiếu đến các đối tượng phân tán.
2Làm thế nào để tạo một mảng NumPy chứa các giá trị [1, 2, 3, 4, 5]?
Làm thế nào để tạo một mảng NumPy chứa các giá trị [1, 2, 3, 4, 5]?
Câu trả lời
Hàm np.array() là phương thức tiêu chuẩn để tạo ndarray từ một chuỗi Python như list hoặc tuple. Nó chuyển đổi chuỗi thành một mảng NumPy được tối ưu hóa. Các hàm khác như np.arange() tạo chuỗi nhưng với cú pháp khác (start, stop, step), và np.zeros()/np.ones() tạo các mảng được điền với các giá trị cụ thể.
3Hàm nào dùng để tạo mảng 10 phần tử cách đều nhau giữa 0 và 1?
Hàm nào dùng để tạo mảng 10 phần tử cách đều nhau giữa 0 và 1?
Câu trả lời
np.linspace(0, 1, 10) tạo chính xác 10 giá trị cách đều nhau giữa 0 và 1, bao gồm cả hai điểm cuối. Nó lý tưởng khi biết số điểm mong muốn. np.arange() sử dụng bước cố định và có thể không bao gồm điểm cuối. np.linspace() được ưa thích cho các khoảng có số điểm chính xác, đặc biệt cho việc vẽ đồ thị hoặc tính tích phân số.
Thuộc tính nào cung cấp kích thước (shape) của một mảng NumPy?
Làm thế nào để tạo ma trận 3x3 chứa toàn số 0?
+19 câu hỏi phỏng vấn
Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác
Cơ bản về Python
Lập trình Hướng đối tượng Python
Cấu trúc dữ liệu Python
Kiến Thức Cơ Bản về Git
Cơ bản về SQL
Cơ bản về Pandas
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & Truy vấn nâng cao
Pandas nâng cao
Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn
Trực quan hóa tương tác với Plotly
Thống kê mô tả
Thống kê suy luận
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
ML Có Giám Sát: Hồi Quy
ML Có Giám Sát: Phân Loại
Cây Quyết định & Ensemble
ML Không Giám Sát
Pipeline ML & Xác thực
Chuỗi thời gian & Dự báo
Cơ Bản Về Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN và phân loại hình ảnh
RNN & Chuỗi
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps và Triển khai
Nắm vững Data Science & ML cho lần phỏng vấn tiếp theo
Truy cập tất cả câu hỏi, flashcards, bài kiểm tra kỹ thuật, bài tập code review và mô phỏng phỏng vấn.
Bắt đầu miễn phí