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Interview preparation / साक्षात्कार अभ्यास

NumPy

40 questions / प्रश्न · 5 sections

NumPy Fundamentals Q1–10

  1. What is NumPy?NumPy क्या है और इसका उपयोग क्यों करते हैं?
  2. What is the difference between NumPy and Python List?NumPy और Python List में क्या अंतर है?
  3. What is NumPy ka ndarray?NumPy का ndarray क्या होता है?
  4. What is ndarray and Python list mein main difference?ndarray और Python list में मुख्य difference क्या है?
  5. Explain shape , ndim size represent.shape , ndim और size क्या represent करते हैं?
  6. What is NumPy mein dtype?NumPy में dtype क्या है?
  7. How do you create NumPy array?NumPy array कैसे create करते हैं?
  8. What is the difference between np.array() , np.zeros() , np.ones() and np.empty()?np.array() , np.zeros() , np.ones() और np.empty() में क्या अंतर है?
  9. What is the difference between np.arange() and np.linspace()?np.arange() और np.linspace() में क्या अंतर है?
  10. Why is NumPy array memory-efficient important?NumPy array memory-efficient क्यों होता है?

Indexing, Slicing & Reshaping Q11–18

  1. How would you approach NumPy array indexing?NumPy array indexing कैसे होती है?
  2. What is NumPy mein slicing?NumPy में slicing क्या है?
  3. What is Boolean indexing?Boolean indexing क्या है?
  4. What is Fancy indexing?Fancy indexing क्या है?
  5. Explain reshape().reshape() क्या करता है?
  6. What is the difference between reshape() and resize()?reshape() और resize() में क्या अंतर है?
  7. What is the difference between flatten() and ravel()?flatten() और ravel() में क्या अंतर है?
  8. Explain transpose().transpose() क्या करता है?

Operations & Broadcasting Q19–27

  1. What is NumPy mein vectorization?NumPy में vectorization क्या है?
  2. Why is NumPy operations Python loops fast important?NumPy operations Python loops से fast क्यों होते हैं?
  3. What is Broadcasting?Broadcasting क्या है?
  4. What is Broadcasting ke rules?Broadcasting के rules क्या हैं?
  5. What is NumPy mein axis=0 and axis=1 ka meaning?NumPy में axis=0 और axis=1 का meaning क्या है?
  6. How do you use sum() , mean() , min() , max()?sum() , mean() , min() , max() कैसे उपयोग करते हैं?
  7. Explain np.argmax() np.argmin() return.np.argmax() और np.argmin() क्या return करते हैं?
  8. What is the difference between Element-wise multiplication and matrix multiplication?Element-wise multiplication और matrix multiplication में क्या अंतर है?
  9. Explain the difference: @ operator difference.और @ operator में क्या अंतर है?

Array Manipulation Q28–33

  1. Explain np.concatenate().np.concatenate() क्या करता है?
  2. What is the difference between np.stack() and np.concatenate()?np.stack() और np.concatenate() में क्या अंतर है?
  3. What is vstack() and hstack()?vstack() और hstack() क्या हैं?
  4. What is np.where() ka use?np.where() का उपयोग क्या है?
  5. Explain np.unique().np.unique() क्या करता है?
  6. What is the difference between np.sort() and np.argsort()?np.sort() और np.argsort() में क्या अंतर है?

Copy, Missing Values & Linear Algebra Q34–40

  1. What is the difference between NumPy mein view and copy?NumPy में view और copy में क्या अंतर है?
  2. Explain np.copy() kab.np.copy() कब उपयोग करते हैं?
  3. How do you handle NumPy mein NaN kya hai and ise?NumPy में NaN क्या है और इसे कैसे handle करते हैं?
  4. What is np.isnan() ka use?np.isnan() का उपयोग क्या है?
  5. What is the difference between np.dot() and np.matmul()?np.dot() और np.matmul() में क्या अंतर है?
  6. How would you approach NumPy matrix inverse determinant calculate?NumPy में matrix inverse और determinant कैसे calculate करते हैं?
  7. Describe Machine Learning mein NumPy ka practical use.Machine Learning में NumPy का practical उपयोग समझाएँ.