№ | Вопрос: | Сложность: |
1. | Как NumPy вписывается в экосистему данных Python и как он взаимодействует с pandas и SciPy? | ⭐⭐⭐ |
2. | Как использование массивов NumPy может улучшить производительность по сравнению с чистым Python, и почему? | ⭐⭐⭐ |
3. | Объясните, как NumPy управляет памятью при создании массивов. | ⭐⭐⭐ |
4. | Какие есть ограничения при работе с массивами в NumPy и как их можно обойти? | ⭐⭐⭐ |
5. | В чем состоят отличия между копией и представлением массива NumPy, и как проверить, является ли массив копией или представлением? | ⭐⭐⭐ |
6. | Как можно работать с многомерными массивами в NumPy и как выполнить операции, такие как транспонирование, без изменения данных? | ⭐⭐⭐ |
7. | Какие есть продвинутые способы индексации массивов в NumPy, и как они могут улучшить производительность? | ⭐⭐⭐ |
8. | Объясните, что такое ufuncs в NumPy и как создать собственную ufunc. | ⭐⭐⭐ |
9. | Как использовать стратегии распараллеливания вычислений с массивами NumPy для повышения производительности? | ⭐⭐⭐ |
10. | Как обеспечить совместимость массивов NumPy и Python с другими системами (например, при взаимодействии с базами данных или веб-сервисами)? | ⭐⭐⭐ |
11. | Расскажите о том, как можно использовать NumPy для работы с изображениями и аудио. | ⭐⭐⭐ |
12. | В чем основные проблемы и ограничения при работе с большими данными в NumPy и как их решить? | ⭐⭐⭐ |
13. | Как вы объясните широковещательность (broadcasting) новичку в NumPy, и для решения каких задач она может быть использована? | ⭐⭐⭐ |
14. | Объясните разницу и применение методов np.linalg.solve() и np.linalg.inv() при решении систем линейных уравнений. | ⭐⭐⭐ |
15. | Какие вы знаете оптимизации и трюки для ускорения работы с данными в NumPy? | ⭐⭐⭐ |
16. | Объясните, как использовать маскирование для логической индексации массивов и изменения значений в массиве. | ⭐⭐⭐ |
17. | Как можно выполнять операции с использованием GPU в NumPy? | ⭐⭐⭐ |
18. | Объясните, как использование NumPy способствует параллельному и распределенному вычислению. | ⭐⭐⭐ |
19. | В чем заключается важность типов данных в NumPy, и какие есть подводные камни при смене типа данных? | ⭐⭐⭐ |
20. | Как манипулировать данными времени и даты с помощью NumPy? | ⭐⭐⭐ |
21. | Как сохранить и восстановить состояние генератора случайных чисел в NumPy? | ⭐⭐⭐ |
22. | Как оптимизировать память и время выполнения при работе с очень большими массивами NumPy? | ⭐⭐⭐ |
23. | В чем разница между функциями np.dot(), np.inner(), np.outer(), и np.matmul()? | ⭐⭐⭐ |
24. | Каковы возможности и ограничения NumPy в области статистической обработки данных? | ⭐⭐⭐ |
25. | Как выполнить сложение по определенной оси массива с использованием NumPy? | ⭐⭐⭐ |
26. | Какой подход используете для отладки кода, работающего с массивами NumPy? | ⭐⭐⭐ |
27. | Какие есть методы оптимизации хранения и работы с разреженными данными в NumPy? | ⭐⭐⭐ |
28. | Объясните, как в NumPy реализована поддержка операций с комплексными числами. | ⭐⭐⭐ |
29. | Какие есть методы для объединения нескольких массивов NumPy в один? | ⭐⭐⭐ |
30. | Как обрабатывать NaN или бесконечные значения в массивах NumPy? | ⭐⭐⭐ |