Loyha Metodologiyasi nima? Barcha javoblar to’g’ri

1. 
   Loyha Metodologiyasi nima?
   

• 
  Barcha javoblar to’g’ri.
  
• 
  Metodologiy – biror faoliyatda qo’llaniladigan usullar tizimi.
  
• 
  Metodologiy – bu ma’lum bir sohadagi jarayonlar va faoliyatni boshqaradigan umumiy stratigiya.
  
• 
  Metodologiy – ma’lum texnalogiyalar yoki vositalarga bog’liq emas, yoki tayyor reseptlar to’plami ham emas.
  

2. 
   Kichik loyhalar uchun ishlatilinadigan metadalogiya qaysi javobda keltirilgan?
   

• 
  Sharshara modeli.
  
• 
  Agile modeli.
  
• 
  CRISP-DM modeli.
  
• 
  To’g’ri javob yuq.
  

3. 
   NumPy kutubxonasini chaqirib olish qaysi qatorda tug’ri ko’rsatilgan.
   

• 
  import numpy as np
  
• 
  import pandas as pd
  
• 
  import DataFrame as df
  
• 
  import Series as se
  

4. 
   Numpay kutubxonasi qanday turdagi ma’lumotlar ustida amal bajarish uchun ishlariladi?
   

• 
  N-ulchamli massivlarga ishlov berish uchun ishlatiladi.
  
• 
  Jadvallarga ishlov berish uchun ishlatiladi.
  
• 
  Jadvallarni faylda saqlash uchun ishlatiladi.
  
• 
  Barcha javoblar to’g’ri.
  

5. 
   NumPy kutubxonasining ommalashishiga sabab bo’lgan asosiy omil qaysi?
   

• 
  Vektorlashgan hisoblash.
  
• 
  Ishlatishga osonligi.
  
• 
  Raqamli hisoblash uskunalari.
  
• 
  Ishlashdagi tezligi.
  

6. 
   Vektorlashgan hisoblashga ta’rif bering.
   

• 
  Massiv ko’rinishidagi ma’lumotlar to’plamining barcha elementlari ustida bir vaqtning o’zida hisoblash amallarini bajarish.
  
• 
  Massiv ko’rinishidagi ma’lumotlar tuplamining har bir elimenti ustida ketma-ket hisoblash amallarini bajarishi.
  
• 
  Massiv ko’rinishidagi ma’lumotlar to’plamining barcha elementlarini birma-bir massiv ko’rinishida saqlaydi.
  
• 
  Massiv ko’rinishidagi ma’lumotlar to’plamining barcha elementlarini bir vaqtning o’zida massiv ko’rinishida saqlaydi.
  

7. 
   My_list normal listni har bir elimentini 2 ga ko’paytirish uchun ketgan vaqtni hisoblash kodini ko’rsating.
   

• 
  %time for _ in range(10): [x*2 for x in my_list]
  
• 
  %time for _ in range(10): [x*2 my_list]
  
• 
  %time for _ in range(10): my_list *2
  
• 
  %time for _ in range(10): my_list*2 x in mu_list
  

8. 
   data1 = [3.5, 5, 6, 2] shu listdan numpy massiv yaratib uning ma’lumot turini float32 ga o’tkazish kodini ko’rsating.
   

• 
  np.array([1,2,3,4],dtype=(np.float32)
  
• 
  np.array([1,2,3,4], dtype=(pd.float32)
  
• 
  np.array([1,2,3,4],dtype=(np.int32)
  
• 
  np.array([1,2,3,4],type=(float32)
  

9. 
   N-o’lchamli massivlarning o’lchamini bilish metodini ko’rsating.
   

• 
  .ndim
  
• 
  .dtype()
  
• 
  .dtype
  
• 
  .ndim()
  

10. 
    A massivining qator va ustunlarini sonini bilish kodini to’g’ri ko’rsating.
    

• 
  A.shape
  
• 
  A.size
  
• 
  A.size()
  
• 
  A.shape()
  

11. 
    Barcha elemintlari 0 dan tashlik topgan (3,4) massiv yaratish kodini ko’rsating.
    

• 
  np.zeros((3,4))
  
• 
  np.zeros(size=(3,4))
  
• 
  np.zeros(0, size=(3,4))
  
• 
  np.zeros(0,size(3,4))
  

12. 
    Barcha elemintlari 1 dan tashlik topgan (2,4) massiv yaratish kodini ko’rsating.
    

• 
  np.ones(shape=(2,4))
  
• 
  np.ones(size=(2,4))
  
• 
  np.ones(4,2)
  
• 
  np.ones[shape=(2,4)]
  

13. 
    arange funksiyasi yordamida 100 dan 200 gacha sonlar orasidan juft sonlardan massiv yaratish kodini ko’rsating.
    

• 
  np.arange(100,200,2)
  
• 
  pd.arange(100,200,2)
  
• 
  np.arange(size=(4,20,2))
  
• 
  np.arange(shape=(4,20,2))
  

14. 
    Numpay funksiyasi yordamida (5,6) elementlari (0~1) oraliqda taxminiy qiymatlardan tashkil topgan massiv yaratish kodini ko’rsating.
    

• 
  np.random.rand(5,6)
  
• 
  np.random.randn(5,6)
  
• 
  np.random.randint(0,1, size=(5,6))
  
• 
  barcha javoblar to’g’ri
  

15. 
    Numpay funksiyasi yordamida 3 ulchamli (4x3) elementlari max qiymati 100 gacha bo’lgan taxminiy qiymatlardan tashkil topgan massiv yaratish kodini ko’rsating.
    

• 
  np.random.randint(100,size=(3,4,3))
  
• 
  np.random.rand(100,size=(3,4,3))
  
• 
  np.random.randn(100,shape=(3,4,3))
  
• 
  np.random.randn(100,size=(3,4,3))
  

16. 
    NumPy kutubxonasining massiv yaratish funksiyalarida ma’lumot turini aniq ko’rsatish to’g’ri ko’rsatilgan kodni ko’rsating.
    

• 
  np.array([1,2,3,4,5,6],dtype=(np.int16))
  
• 
  np.random.rand([1,2,3,4,5,6],dtype=(np.int16))
  
• 
  np.array([1,2,3,4,5,6],dtype=(float16))
  
• 
  pd.array([1,2,3,4,5,6], type=(np.int16))
  

17. 
    arr massivining malumot turini o’zgartirish tug’ri ko’rsatilgan kodni ko’rsating.
    

• 
  arr.astype(np.float64)
  
• 
  arr.dtype(np.float64)
  
• 
  arr.retype(np.float64)
  
• 
  np.astype(np.float64)
  

18. 
    arr=np.arange(10, 100 ,10), massivni arr[3:6] kodni bajarganda chiqadigan natijani ko’rsating.
    

• 
  [40, 50,60]
  
• 
  [50, 60,70]
  
• 
  [30, 40,50]
  
• 
  [60, 70,80]
  

19. 
    arr2d massivining 5,6,8,9 elimentlarini kesib olish kodini ko’rsating.
    

arr2d = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9] ]

• 
  arr2d[1:3,1:3]
  
• 
  arr2d[0:2,0:2]
  
• 
  arr2d[1:2,1:2]
  
• 
  arr2d[0:3,0:3]
  

20. 
    arr3d massivining 1- elimentining 2-qatorining 3-ustunigacha kesib oling.
    

(massivning ko’rinishi quydagicha)
[[[4, 1, 3, 8],
[7, 7, 1, 7],
[3, 4, 8, 7]],

[[1, 7, 0, 5],

[3, 2, 3, 7],
[4, 2, 1, 8]],

[[2, 7, 3, 9],

[7, 5, 7, 5],
[0, 0, 4, 4]]]

• 
  arr3d[0:1,1:3,0:3]
  
• 
  arr3d[0:2,1:,0:]
  
• 
  arr3d[0:1,1:2,0:2]
  
• 
  arr3d[0:1,2:,1:3]
  

21. 
    arr3d massivining 2- elimentining 3-qatorining 1 dan 4-ustunigacha kesib oling.
    

(massivning ko’rinishi quydagicha)
[[[4, 1, 3, 8],
[7, 7, 1, 7],
[3, 4, 8, 7]],

[[1, 7, 0, 5],

[3, 2, 3, 7],
[4, 2, 1, 8]],

[[2, 7, 3, 9],

[7, 5, 7, 5],
[0, 0, 4, 4]]]

• 
  arr3d[1:2,2:3,1:4]
  
• 
  arr3d[1:3,2:3,1:3]
  
• 
  arr3d[1:2,2:3,1:3]
  
• 
  arr3d[1:4,2:4,1:4]
  

22.