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621 道原创 OA 风格选择题，覆盖 CS 基础（数据结构与算法、操作系统、数据库、网络、并发、面向对象、Linux 命令行、Git、计算机体系结构、Web 安全、设计模式、Web 前端、机器学习）、读代码（时间复杂度、Python、JavaScript、Java、C++、SQL、NumPy）和数学统计（概率、逻辑推理、统计）。读代码题里问输出的（复杂度题和标为未定义行为的除外），答案都是实际运行得出的。提交后立即判分并给出解析；答过的题按 1、3、7、21 天的间隔回来复习。CPU 调度、页面置换、TCP 和拥塞控制的计算题，可以用操作系统与网络模拟器逐步核对。

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20 道题

下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

a = np.ones((3, 1))
b = np.ones(4)
print((a + b).shape)
```
- (3, 1)
- (3, 4)
- (4, 3)
- ValueError
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

a = np.arange(5)
b = a[1:3]
b[0] = 99
print(a.tolist())
```
- [0, 1, 2, 3, 4]
- [99, 1, 2, 3, 4]
- [0, 99, 2, 3, 4]
- [99, 99, 2, 3, 4]
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

a = np.arange(5)
b = a[[1, 2]]
b[0] = 99
print(a.tolist())
```
- [0, 1, 2, 3, 4]
- [0, 99, 2, 3, 4]
- [99, 1, 2, 3, 4]
- IndexError
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

a = np.array([3, -1, 4, -5])
a[a < 0] = 0
print(a.tolist())
```
- [3, 4]
- [0, -1, 0, -5]
- [3, -1, 4, -5]
- [3, 0, 4, 0]
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
a[0] = 2.9
print(a.tolist())
```
- [2.9, 2, 3]
- [3, 2, 3]
- [2, 2, 3]
- TypeError

下面的 NumPy 代码输出什么？

import numpy as np

a = np.arange(6).reshape(2, 3)
print(a.sum(axis=0).tolist())

[3, 12]
[3, 5, 7]
15
[[3, 5, 7]]

下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

a = np.arange(6).reshape(2, 3)
print((a - a.mean(axis=1, keepdims=True)).tolist())
```
- [[-1.0, 0.0, 1.0], [-1.0, 0.0, 1.0]]
- [[-2.5, -1.5, -0.5], [0.5, 1.5, 2.5]]
- [[-1.5, -1.5, -1.5], [1.5, 1.5, 1.5]]
- ValueError
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

print(int(np.argmax([1, 3, 3, 2])))
```
- 2
- 3
- [1, 2]
- 1
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

print(np.arange(6).reshape(3, 2).T.tolist())
```
- [[0, 1], [2, 3], [4, 5]]
- [[0, 1, 2], [3, 4, 5]]
- [[0, 2, 4], [1, 3, 5]]
- [[5, 4, 3], [2, 1, 0]]
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print((a * a).tolist(), (a @ a).tolist())
```
- [[7, 10], [15, 22]] [[1, 4], [9, 16]]
- [[1, 4], [9, 16]] [[1, 4], [9, 16]]
- [[7, 10], [15, 22]] [[7, 10], [15, 22]]
- [[1, 4], [9, 16]] [[7, 10], [15, 22]]

下面的 NumPy 代码输出什么？

import numpy as np

v = np.array([1, 2, 3])
print(int(v @ v), (v[:, None] @ v[None, :]).shape)

14 (3, 3)
14 (1, 1)
[1, 4, 9] (3, 3)
6 (3,)

下面的 NumPy 代码输出什么？

import numpy as np

a = np.array([200], dtype=np.uint8)
print((a + a).tolist())

[400]
[144]
[255]
OverflowError

下面的 NumPy 代码输出什么？

import numpy as np

a = np.array([1.0, np.nan, 3.0])
print(float(np.sum(a)), float(np.nansum(a)))

4.0 4.0
nan nan
nan 4.0
ValueError

下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

a = np.zeros(4)
b = a.reshape(2, 2)
b[0, 0] = 1
print(a.tolist())
```
- [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
- [1.0, 0.0, 0.0, 0.0]
- [[1.0, 0.0], [0.0, 0.0]]
- [1, 0, 0, 0]
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

values, counts = np.unique([3, 1, 3, 2, 3], return_counts=True)
print(values.tolist(), counts.tolist())
```
- [3, 1, 2] [3, 1, 1]
- [1, 2, 3] [1, 1, 3]
- [1, 2, 3] [3, 1, 1]
- [3, 1, 3, 2, 3] [5]
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

print((np.arange(3)[:, None] * np.arange(3)).tolist())
```
- [0, 1, 4]
- [[0, 1, 4]]
- 5
- [[0, 0, 0], [0, 1, 2], [0, 2, 4]]
下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

print(np.argsort([30, 10, 20]).tolist())
```
- [1, 2, 0]
- [2, 0, 1]
- [10, 20, 30]
- [0, 2, 1]

下面的 NumPy 代码输出什么？

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
print(bool((a > 1).any()), bool((a > 1).all()))

True True
True False
False False
ValueError

下面的 NumPy 代码输出什么？
```
import numpy as np

print(0.1 + 0.2 == 0.3, bool(np.isclose(0.1 + 0.2, 0.3)))
```
- True True
- False False
- False True
- True False

下面的 NumPy 代码输出什么？

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
try:
    a += 0.5
    print(a.tolist())
except TypeError:
    print("TypeError")

[1.5, 2.5, 3.5]
[1, 2, 3]
TypeError
[2, 3, 4]