O Level Python Chapter-9 2024 Most Important Practice MCQ | M3-R5 MCQs

आज मैं आपके लिए O Level Python Chapter-9 2024 Most Important Practice MCQ लेकर आया हूँ।
इस प्रैक्टिस सेट में हम चैप्टर Chapter 9: NumPy Basics से सभी इम्पोर्टेन्ट प्रश्न
जो की पिछले परीक्षा में आया हुआ है वो आप सभी के साथ प्रैक्टिस सेट के रूप में
शेयर कर रहा हूँ ताकि आपका इंस्टेंट टेस्ट भी हो जाये और आपका नॉलेज भी बढ़ जाए। 😊

• Chapter 1: Introduction to Programming
• Chapter 2: Algorithm and Flowcharts to solve problems
• Chapter 3: Introduction to Python
• Chapter 4: Operators Expressions and Python Statements
• Chapter 5: Sequence data types in python
• Chapter 6: Functions in Python
• Chapter 7: File Processing in Python
• Chapter 8: Modules in Python
• Chapter 9: NumPy Basics
• Chapter 10: String Handling in Python

इसे अपने दोस्तों के साथ शेयर करना न भूले!, 👉 चलिए अब शुरू करते है let's get Started.

Question No. -

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Using ndim we can find
ndim का उपयोग करके हम पा सकते हैं

A. We can find the dimension of the arrayWe can find the dimension of the array

B. Size of arraySize of array

C. Operational activities on MatrixOperational activities on Matrix

D. None of the mentioned aboveNone of the mentioned above

Question No. -

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What will be the output of following Python code?

import numpy as np
a = np.array([(10,20,30)])
print(a.itemsize)

A. 1010

B. 99

C. 44

D. All of the mentioned aboveAll of the mentioned above

Question No. -

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Numpy developed by?
Numpy किसके द्वारा विकसित किया गया है?

A. Guido van RossumGuido van Rossum

B. Travis OliphantTravis Oliphant

C. Wes McKinneyWes McKinney

D. Jim HuguninJim Hugunin

Question No. -

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Which of the following Numpy operation are correct?
निम्नलिखित में से कौन सा Numpy ऑपरेशन सही है?

A. Mathematical and logical operations on arrays. सरणियों पर गणितीय और तार्किक
संचालन

B. Fourier transforms and routines for shape manipulation. आकार हेरफेर के लिए फूरियर
रूपांतरण और दिनचर्या।

C. Operations related to linear algebra.रैखिक बीजगणित से संबंधित
संचालन।

D. All of the above ऊपर के सभी

Question No. -

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The most important object defined in NumPy is an N-dimensional array type called?
NumPy में परिभाषित सबसे महत्वपूर्ण एक ऑब्जेक्ट न डायमेंशन ऐरे का प्रकार है जिसे कहा जाता है?

A. ndarrayndarray

B. narraynarray

C. nd_arraynd_array

D. darraydarray

Question No. -

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What is a correct syntax to create a NumPy array?
NumPy array बनाने के लिए सही सिंटैक्स क्या है?

A. np.array([4,5,6])np.array([4,5,6])

B. np.create_array([4,5,6])np.create_array([4,5,6])

C. np.createArray([4,5,6])np.createArray([4,5,6])

D. np.numpyArray([4,5,6])np.numpyArray([4,5,6])

Question No. -

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Which of the following arrays is a two dimensional (2-D) array?
निम्न में से कौन सा सरणियाँ द्विविमीय (2-डी) सरणी है?

A. 8989

B. [1,2,3,4][1,2,3,4]

C. [1,2,3],[3,4,5],[1,3,4][1,2,3],[3,4,5],[1,3,4]

D. [[2 3 5][ 4 5 6][4 5 6]][[2 3 5][ 4 5 6][4 5 6]]

Question No. -

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What is a correct syntax to check the number of dimensions in an array?
ऐरे में डायमेंशन की संख्या की जांच करने के लिए सही सिंटैक्स क्या है?

A. np.ndim(array_name)np.ndim(array_name)

B. array_name.ndim()array_name.ndim()

C. np.dim(array_name)np.dim(array_name)

D. array_name.dimarray_name.dim

Question No. -

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What is a correct syntax to print the first item of an array?
किसी ऐरे के पहले आइटम को प्रिंट करने के लिए सही सिंटैक्स क्या है?

A. print(arr[1])print(arr[1])

B. print(arr,0)print(arr,0)

C. print(arr,1)print(arr,1)

D. None of TheseNone of These

Question No. -

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What is a correct syntax to print the number 8 from the array below:

arr = np.array([[1,2,3,4,5], 
               [6,7,8,9,10]])

A. print(arr[3,0])print(arr[3,0])

B. print(arr[1,2])print(arr[1,2])

C. print(arr[7,2])print(arr[7,2])

D. None of The Aboveइनमे से कोई भी नहीं

Question No. -

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What is a correct syntax to print the numbers [3, 4, 5] from the array below:

arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7])

A. print(arr[2:4])print(arr[2:4])

B. print(arr[2:5])print(arr[2:5])

C. print(arr[2:6])print(arr[2:6])

D. print(arr[3:6])print(arr[3:6])

Question No. -

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Which syntax would print the last 3 numbers from the array below:

arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7])

A. print(arr[3:])print(arr[3:])

B. print(arr[3])print(arr[3])

C. print(arr[:3])print(arr[:3])

D. print(arr[4:])print(arr[4:])

Question No. -

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Which syntax would print every other item from the array below:

arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7])

A. print(arr[1:3:5:7])print(arr[1:3:5:7])

B. print(arr[::2])print(arr[::2])

C. print(arr(0:step=2))print(arr(0:step=2))

D. print(arr[2:2:2])print(arr[2:2:2])

Question No. -

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which one is the correct syntax to create an array of type float?
फ्लोट प्रकार की सरणी बनाने के लिए सही सिंटैक्स क्या है?

A. arr=np.float([1,2,3,4])arr=np.float([1,2,3,4])

B. arr=np.array([1,2,3,4]).toFloat()arr=np.array([1,2,3,4]).toFloat()

C. arr=np.array([1,2,3,4],dtype='float')arr=np.array([1,2,3,4],dtype='float')

D. arr=np.farray([1,2,3,4])arr=np.farray([1,2,3,4])

Question No. -

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What is a correct syntax to create an array of type float?
फ्लोट प्रकार की सरणी बनाने के लिए सही सिंटैक्स क्या है?

A. arr=np.array([1,2,3,4],dtype='float')arr=np.array([1,2,3,4],dtype='float')

B. arr=np.array([1,2,3,4],dtype='f')arr=np.array([1,2,3,4],dtype='f')

C. arr=np.array([1,2,3,4],dtype=float)arr=np.array([1,2,3,4],dtype=float)

D. All of the aboveAll of the above

Question No. -

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In NumPy, what does the SHAPE of an array mean?
NumPy में, सरणी के आकार का क्या अर्थ है?

A. the shape is the number of rowsthe shape is the number of rows

B. the shape is the number of columnsthe shape is the number of columns

C. the shape is the number of element in each dimensionthe shape is the number of element in each dimension

D. Total number of elements in arrayTotal number of elements in array

Question No. -

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What is a correct method to join two or more arrays?
दो या दो से अधिक सरणियों में शामिल होने का सही तरीका क्या है?

A. np.concatenate()np.concatenate()

B. np.join()np.join()

C. np.array_join()np.array_join()

D. np.join_array()np.join_array()

Question No. -

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What is a correct method to split arrays?
सरणियों को विभाजित करने का सही तरीका क्या है?

A. array_split()array_split()

B. split()split()

C. split_array()split_array()

D. hstack() and vstack()hstack() and vstack()

Question No. -

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What will be output for the following code?

import numpy as np
ary = np.array([1,2,3,5,8])
ary = ary + 1
print (ary[1])

A. 00

B. 11

C. 22

D. 33

Question No. -

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What will be output for the following code?

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,5,8])
b = np.array([0,3,4,2,1])
c = a + b
c = c*a
print (c[2])

A. 1818

B. 2020

C. 2121

D. 2222

Question No. -

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Regarding creating ndarray, choose the build in functions in numpy.
Ndarray बनाने के संबंध में, numpy में बिल्ड इन फ़ंक्शंस चुनें।

A. np.array()np.array()

B. np.zeros()np.zeros()

C. np.empty()np.empty()

D. All of the aboveAll of the above

Question No. -

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What are the attributes of numpy array?
Numpy सरणी के गुण क्या हैं?

A. shape, dtype, ndimshape, dtype, ndim

B. objects, type, listobjects, type, list

C. objects, non vectorizationobjects, non vectorization

D. Unicode and shapeUnicode and shape

Question No. -

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What is zeros() function in numpy use to?
numpy उपयोग में zeros() फ़ंक्शन क्या है?

A. make a matrix with first column 0पहले कॉलम 0 के साथ एक मैट्रिक्स
बनाएं

B. make a matrix with all elements 0 सभी तत्वों के साथ एक
मैट्रिक्स बनाएं 0

C. make a matrix with diagonal elements 0 विकर्ण तत्वों के साथ एक
मैट्रिक्स बनाएं 0

D. All of the above ऊपर के सभी

Question No. -

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How to import numpy module?
कैसे numpy मॉड्यूल आयात करने के लिए?

A. from numpy import *from numpy import *

B. import numpyimport numpy

C. import numpy as my_numpyimport numpy as my_numpy

D. All of aboveAll of above

Question No. -

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What is the use of shape() in numpy?
numpy में shape() का उपयोग क्या है?

A. change in shape of arraychange in shape of array

B. reshaping of arrayreshaping of array

C. get the shape of the arrayget the shape of the array

D. All of aboveAll of above

Question No. -

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What does size attribute in numpy use to find?
numpy में numpy एट्रिब्यूट का क्या उपयोग है

A. Number of Rows and Column in arrayNumber of Rows and Column in array

B. Size of each items in arraySize of each items in array

C. Number of elements in arrayNumber of elements in array

D. Largest element of an arrayLargest element of an array

Question No. -

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Attribute of array determines
ऐरे के एट्रिब्यूट से क्या क्या पता कर सकते है

A. Size, shapeसाइज़ और आकार

B. memory consumptionमेमोरी खपत

C. data type of arrayडेटा प्रकार

D. All of theseऊपर के सभी

Question No. -

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Getting and setting the value of individual array elements:
पर्टिकुलर ऐरे एलिमेंट का मान प्राप्त करना और सेट करना

A. Indexingइंडेक्सिंग

B. Slicingस्लाइसिंग

C. Reshapingरिशेपिंग

D. None of the aboveइनमे से कोई भी नहीं

Question No. -

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Getting and setting smaller subarrays within a larger array
एक बड़े ऐरे से छोटे ऐरे को प्राप्त करना और सेट करना

A. Indexingइंडेक्सिंग

B. Slicingस्लाइसिंग

C. Reshapingरिशेपिंग

D. None of the aboveइनमे से कोई भी नहीं

Question No. -

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The number of axes in an ndarray is called its ___
एक ndarray में अक्षों की संख्या को उसका ___कहा जाता है।

A. rankरैंक

B. dtypeडीटाइप

C. shapeशेप

D. None of theseइनमे से कोई भी नहीं

Question No. -

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NumPy arrays used over lists because
NumPy ऐरे का उपयोग लिस्ट पर किया जाता है क्योंकि

A. NumPy arrays have contiguous memory location NumPy सरणियों में सन्निहित
स्मृति स्थान होता है

B. They are more speedy to work with उनके साथ काम करने की गति अधिक
होती है

C. They are more convenient to deal withवे निपटने के लिए अधिक
सुविधाजनक हैं

D. All of the aboveऊपर के सभी

Question No. -

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empty( ) function used to create a NumPy array which contained the values
empty() फ़ंक्शन का उपयोग NumPy सरणी बनाने के लिए किया जाता है जिसमें मान होते हैं

A. Filled with Zeroशून्य से भरा हुआ

B. Filled with Blank space रिक्त स्थान से भरा हुआ

C. Filled with random garbage valueरैंडम गार्बेज मूल्य से भरा हुआ

D. Filled with Oneएक से भरा हुआ

Question No. -

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What will be output for the following code ?

import numpy as np
a=np.array([2,3,4,5])
print(a.dtype)

A. int 32int 32

B. intint

C. floatfloat

D. none of theseइनमे से कोई नहीं

Question No. -

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What will be the output of the following Python code?

len(["hello",2, 4, 6])

A. ErrorError

B. 66

C. 44

D. 33

Question No. -

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What is the datatype of x ?

import numpy as np
a=np.array([1,2,3,4])
x=a.tolist()

A. intint

B. arrayarray

C. tupletuple

D. listlist

Question No. -

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What is the output of the following code?
निम्नलिखित कोड का आउटपुट क्या है?

A. 1010

B. 2121

C. 1212

D. 2828

Question No. -

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What is the output of following code ?

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.shape)

A. (2,3)(2,3)

B. (3,2)(3,2)

C. (1,1)(1,1)

D. none of theseइनमे से कोई नहीं

Question No. -

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What will be output for the following code?
निम्नलिखित कोड का आउटपुट क्या है?

A. 11

B. 55

C. 66

D. 45

Question No. -

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What is the use of the zeros() function in Numpy array in python ?
पायथन में Numpy ऐरे में zero() फंक्शन का उपयोग है

A. To make a Matrix with all element 0सभी एलिमेंट के साथ एक
मैट्रिक्स 0 बनने के लिए

B. To make a Matrix with all diagonal element 0सभी डायगोनल एलिमेंट के साथ एक
मैट्रिक्स 0 बनने के लिए

C. To make a Matrix with first row 0पहली पंक्ति के साथ एक
मैट्रिक्स 0 बनने के लिए

D. None of the aboveउपरोक्त में से कोई नहीं

Question No. -

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NumPY stands for:
NumPY का पूर्ण रूप है:

A. Numbering Pythonनबरिंग पाइथन

B. Number In Python नबरिंग इन पाइथन

C. Numerical Python नुमेरिकल पाइथन

D. None of the aboveउपरोक्त में से कोई नहीं

Question No. -

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What will be output for the following code ?

import numpy as np

ary=np.array([1,2,3,5,8])

ary=ary+1

print(ary[1])

A. 00

B. 11

C. 22

D. 33

Question No. -

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_____ creates an uninitialized array of specified shape and dtype.
.....निर्दिष्ट शेप और dtype का एक अनइनीशिलाइज्ड ऐरे बनाता का है।

A. fullfull

B. emptyempty

C. initinit

D. None of theseइनमें से कोई नहीं

Question No. -

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Which of the following argument we need to pass in reshape function.
निम्नलिखित में से कौन सा आर्गुमेन्ट हमें reshape फंक्शन में पास करने की आवश्यकता होती है।

A. Shapeशेप

B. Arrayऐरे

C. both a) and b)a) तथा b) दोनों

D. None of the above.इनमे से कोई भी नहीं

Question No. -

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Which of the following returns an array of ones with the same shape and type as a given array?
निम्नलिखित में से कौन दिए गए ऐरे के समान आकार और प्रकार का एक ऐरे देता है?

A. all_likeall_like

B. ones_likeones_like

C. one_alikeone_alike

D. all of the mentionedउल्लिखित सभी

Question No. -

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Which of the following functions that build the abstract data type ?

A. ConstructorsConstructors

B. DestructorsDestructors

C. recursiverecursive

D. NestedNested

Question No. -

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Which of the following functions that retrieve information from the data type?
निम्नलिखित में से कौन सा कार्य डेटा प्रकार से जानकारी प्राप्त करता है?

A. ConstructorsConstructors

B. RetrieverRetriever

C. FinderFinder

D. SelectorsSelectors

Question No. -

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What is the output of the following code ?

import numpy as np
y = np.array([[11, 12, 13, 14], 
             [32, 33, 34, 35]])
print(y.ndim)

A. 11

B. 22

C. 33

D. 00

Question No. -

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What is the purpose of zeros() function used in NumPy array ?
NumPy सरणी में उपयोग किए जाने वाले शून्य () फ़ंक्शन का उद्देश्य क्या है?

A. To make a Matrix with all diagonal element 0To make a Matrix with all diagonal element 0

B. To make a Matrix with first row 0To make a Matrix with first row 0

C. To make a Matrix with all elements 0To make a Matrix with all elements 0

D. None of the aboveNone of the above

Question No. -

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What is the output of the following code ?

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3]])
print(a.shape)

A. (2,3)(2,3)

B. (3,1)(3,1)

C. (1,3)(1,3)

D. None of TheseNone of These

Question No. -

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What will be output for the following code ?

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3],
             [0,1,4],
             [11,22,33]])
print (a.size)

A. 11

B. 33

C. 99

D. 44

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a = np.array([[ 1,2,3,4], 
             [5,6,7,8], 
             [9,10,11,12]])
print(a[2,2])

A. 77

B. 1111

C. 1010

D. 88

Question No. -

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NumPY stands for?
NumPY का मतलब है?

A. Numbering PythonNumbering Python

B. Number in PythonNumber in Python

C. Numerical PythonNumerical Python

D. Number for PythonNumber for Python

Question No. -

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What is the output of the following code?

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,5,8])
b = np.array([0,1,5,4,2])
c = a + b
c = c*a
print (c[2])

A. 66

B. 2424

C. 00

D. None of theseNone of these

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a = np.array( [2, 3, 4, 5] )
b = np.arange(4)
print(a+b)

A. [2 3 4 5][2 3 4 5]

B. [3 4 5 6][3 4 5 6]

C. [1 2 3 4][1 2 3 4]

D. [2 4 6 8][2 4 6 8]

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
print(np.maximum([2, 3, 4], 
                 [1, 5, 2]))

A. [1 5 2][1 5 2]

B. [1 5 4][1 5 4]

C. [2 3 4][2 3 4]

D. [2 5 4][2 5 4]

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a = np.array([1, 5, 4, 7, 8])
a = a + 1
print(a[1])

A. 44

B. 55

C. 66

D. 77

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a = np.arange(1,5,2)
print(a)

A. [1 3 5][1 3 5]

B. [1 3][1 3]

C. [1,3][1,3]

D. [1,2,3,4,5][1,2,3,4,5]

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a = np.arange(5,1)
print(a)

A. [ ][ ]

B. [1 2 3 4 5][1 2 3 4 5]

C. [5 4 3 2 1][5 4 3 2 1]

D. [1 2 3 4][1 2 3 4]

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a = np.arange(1,3,.5)
print(a)

A. [1 2 3][1 2 3]

B. [1. 1.5 2. 2.5][1. 1.5 2. 2.5]

C. [1. 1.5 2. 2.5 3][1. 1.5 2. 2.5 3]

D. [1 1.5 2 2.5 3][1 1.5 2 2.5 3]

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a=np.array([2,4])
b=np.array([3,5])
c=a*b
print(c)

A. [ 2 4 3 5][ 2 4 3 5]

B. [ 6 20][ 6 20]

C. [ 6 12 10 20][ 6 12 10 20]

D. 2626

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a=np.array([2,4,1])
b=np.array([3,5])
c=a+b
print(c)

A. [2 4 1 3 5 ][2 4 1 3 5 ]

B. [5 9 1][5 9 1]

C. 1515

D. ValueErrorValueError

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a=np.array([2,4,1])
b=a
a[1]=3
print(b)

A. [2 4 1][2 4 1]

B. [3 4 1][3 4 1]

C. [2 3 1][2 3 1]

D. [2 4 3][2 4 3]

Question No. -

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What will be the output of the following ?

import numpy as np
a=np.array([2,4,1])
b=a.copy()
a[1]=3
print(b)

A. [2 4 1][2 4 1]

B. [2 3 1][2 3 1]

C. [3 4 1][3 4 1]

D. [2 4 3][2 4 3]

Question No. -

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NumPy arrays can be
NumPy ऐरे में क्या क्या हो सकता है

A. IndexedIndexed

B. SlicedSliced

C. IteratedIterated

D. All of the mentioned aboveAll of the mentioned above