# 1Multiple ChoiceNumPy 라이브러리를 사용하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 무엇인가요?NumPy를 설치한다.NumPy를 import 한다.NumPy를 실행한다.NumPy를 다운로드한다.
# 2Multiple Choice파이썬 리스트를 NumPy 배열로 변환할 때 사용하는 함수는 무엇인가요?np.list()np.array()np.convert()np.fromlist()
# 3Multiple Choice크기가 (2, 3)인 0으로 채워진 NumPy 배열을 생성하는 코드는 무엇인가요?np.zeros((2, 3))np.zeros(2, 3)np.zeros((2*3))np.zero((2, 3))
# 4Multiple Choice0과 1 사이를 5개의 등간격 점으로 나누는 NumPy 함수는 무엇인가요?np.arange()np.linspace()np.range()np.split()
# 5Multiple ChoiceNumPy 배열 A가 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]일 때, A[2:7:2]의 결과는 무엇인가요?[2, 4, 6][2, 3, 4, 5, 6][2, 5, 8][1, 3, 5, 7]
# 6Multiple ChoiceNumPy 배열 B가 [[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]일 때, B[:, 1]의 결과는 무엇인가요?[1, 6][0, 5][1, 2, 3, 4][5, 6, 7, 8, 9]
# 7Multiple ChoiceNumPy의 브로드캐스팅(broadcasting) 기능은 무엇인가요?배열의 크기를 줄이는 기능서로 다른 모양의 배열 간 연산을 가능하게 하는 기능배열의 요소를 복사하는 기능배열의 타입을 변경하는 기능
# 8Multiple ChoiceNumPy에서 벡터화(vectorization) 연산은 무엇보다 빠릅니다. 그 이유는 무엇인가요?파이썬의 for 루프를 사용하기 때문에C 언어로 구현된 내부 연산을 사용하기 때문에배열의 크기를 줄이기 때문에데이터 타입을 변경하기 때문에
# 12Multiple ChoiceSciPy의 `optimize` 서브패키지는 어떤 기능을 제공하나요?확률 분포 분석함수의 면적 계산함수의 최소/최대값 찾기 및 모델 파라미터 최적화가설 검정
# 14Multiple ChoiceSciPy의 `integrate` 서브패키지는 어떤 기능을 제공하나요?함수의 최소/최대값 찾기확률 분포 분석함수의 면적 계산 및 미분 방정식 풀이데이터 시각화
# 15Multiple ChoiceSciPy를 사용하여 두 그룹의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지 검정할 때 주로 사용하는 함수는 무엇인가요?curve_fitttest_indquadminimize
# 19Multiple ChoiceMatplotlib에서 그래프를 객체지향 스타일로 그릴 때, Figure와 Axes 객체를 생성하는 일반적인 방법은 무엇인가요?plt.plot()plt.figure(), plt.axes()plt.subplots()plt.create_graph()
# 20Multiple ChoiceMatplotlib에서 그래프에 제목을 설정하는 메서드는 무엇인가요?ax.set_xlabel()ax.set_ylabel()ax.set_title()ax.set_legend()