Python3エンジニア認定データ分析試験 模試　解説あり

以下のコードの出力として正しいものを選べ

import numpy as np

a = np.array([[0,1,10],[0,1,10]])
b = np.array([[100],[100]])
c = np.concatenate([a,b],axis=1)
c = c.reshape(4,2)
np.dot(c, b)

以下の行列の掛け算の答えとして正しいものを選べ

$$\left(\begin{array}{cc}2& 2\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}2\\ 2\end{array}\right)$$

連続的な値を確率変数として考えることができる分布として正しいものを選べ。

以下のコードを実行した場合の出力として正しいものを選べ。

import numpy as np

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B = A[0,:]
A[0,:]=0
B

以下のような日付、日経平均株価の始値、終値が格納されたpandasデータフレームdfがある。このデータフレームにその日の株価の増減値（終値-始値）に応じて、ランクを付与するコードの実装として正しいものを選べ

①

def add_rank(value):
    if value >= 1000:
        return "High"
    elif 0 <= value < 1000:
        return "Normal"
    else:
        return "Low"
    
df["増減値"] = df["終値"] - df["始値"]
df["ランク"] = df["増減値"].apply(add_rank)

②

def add_rank(value):
    if value >= 1000:
        return "High"
    elif 0 <= value < 1000:
        return "Normal"
    else:
        return "Low"
    
df["増減値"] = df["終値"] - df["始値"]
df["ランク"] = df.add_rank(df["増減値"])

③

def add_rank(value):
    if value >= 1000:
        return "High"
    elif 0 <= value < 1000:
        return "Normal"
    else:
        return "Low"
    
df["ランク"] = df.apply(add_rank(df["終値"] - df["始値"]))

④

def add_rank(value):
    if value >= 1000:
        return "High"
    elif 0 <= value < 1000:
        return "Normal"
    else:
        return "Low"
    
df["ランク"] = df.apply().add_rank(df["終値"] - df["始値"])

以下のコードの後に、np.dot(a, b)を実行した場合の出力と同じにならないものを選べ

import numpy as np

a = np.array([[0,1,10],[0,1,10]])
b = a.copy()
a = a.reshape(3,2)

以下の関数のxに関する微分として正しいものを選べ

$$logx$$

データサイエンティストに求められる能力として必須ではないものを選べ

以下のような、日付に対して番号が格納されているデータフレームdfがある。このデータフレームの月ごとの番号の平均を出力するコードとして正しいものを選べ

scikit-learnのサポートベクターマシンのハイパーパラメーターのCについて説明している以下の文章のうち正しいものを選べ

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"国名":["日本","アメリカ","中国","イタリア","フランス", "ロシア", "ブラジル", "イギリス"], 
                   "面積":[380000, 9834000, 959700, 301300, 643800, 17100000, 8516000, 242500],
                  "人口/万人":[12700, 32800, 139300, 6000, 6700, 14500, 20900, 6600]})

上記コードを実行すると、以下のようなデータフレームが作成される。このデータフレームから中国のみのデータフレームを抜き出す処理として正しいものを選べ

ROC曲線の横軸と縦軸が意味するものとして正しい組み合わせを以下の中から選べ

pandasのデータフレームの上から5行目までを表示させるメソッドとして、正しいものを選べ。

matplotlibのグラフ描画に関する以下の説明のうち、間違っているものを選べ

以下のようなデータフレームdfがある。このデータフレームから国名カラムのみのデータフレームを抽出する際のコードとして正しくないものを選べ

matplitlibのpieメソッドを用いて円グラフを影をつけて表示させる場合の、pieメソッド内で指定する引数として正しいものを選べ

pipでインストールしたパッケージ一覧をテキストファイル(package_list.txt)に保存する際のコマンドとして、正しいものを選べ

モデルが選択した行動に対してどの程度よかったかを評価するために「価値」という概念を導入した、自律的に最適な行動選択を学習する枠組みをなんと呼ぶか

以下のコードの出力として、正しいものを選べ

A = [1,2,3]
sum_num = 0
for num in A:
    sum_num += num
print(sum_num)

R言語について説明している以下の文章のうち、正しいものを選べ