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次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 series から「Apple」のインデックスをもつ要素を出力してください． Q2：変数 series から、3 つ目と 4 つ目の要素を取り出し、変数 obj1 に代入してください． Q3：インデックスを指定して Q2 と同じ要素を取り出し、変数 obj2 に代入してください． import pandas as pd from pandas import Series PRICE = [120, 100, 50, 350] FRUIT = [“Orange”, “Grape”, “Strawberry”, “Apple”] series = Series(PRICE, index=FRUIT) print(series) # Q1 print(##########) [Q1の選択肢] 1. series[Apple] 2. series = […]

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 series から「Apple」のインデックスをもつ要素を出力してください． Q2：変数 series から、2 つ目と 3 つ目の要素を取り出し、変数 obj1 に代入してください． Q3：インデックスを指定して Q2 と同じ要素を取り出し、変数 obj2 に代入してください． import pandas as pd from pandas import Series PRICE = [120, 100, 50, 350] FRUIT = [“Orange”, “Grape”, “Strawberry”, “Apple”] series = Series(PRICE, index=FRUIT) print(series) # Q1 print(##########) [Q1の選択肢] 1. series[“Apple”] 2. series = […]

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 series のデータを出力してください. Q2：変数 series のデータの型を出力してください． import pandas as pd from pandas import Series PRICE = [120, 100, 50, 350] FRUIT = [“Orange”, “Grape”, “Strawberry”, “Apple”] FRUIT_LIST = [“Apple”, “Grape”, “Apple”, “Strawbery”] series = Series(PRICE, index=FRUIT) print(series) # Q1 print(##########) # Q2 print(##########) [Q1 の選択肢] 1. series.values 2. series.index 3. […]

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 series のデータを出力してください. Q2：変数 series のデータの型を出力してください． import pandas as pd from pandas import Series PRICE = [120, 100, 50, 350] FRUIT = [“Orange”, “Grape”, “Strawberry”, “Apple”] FRUIT_LIST = [“Apple”, “Grape”, “Apple”, “Strawbery”] series = Series(PRICE, index=FRUIT) print(series) # Q1 print(##########) # Q2 print(##########) [Q1 の選択肢] 1. series.data 2. series.index 3. […]

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 series にデータが 120、インデックスが “banana” の要素を追加してください． Q2：変数 series のインデックスに “Fruit name” と名前をつけてください． import pandas as pd from pandas import Series PRICE = [120, 100, 50, 350] FRUIT = [“Orange”, “Grape”, “Strawberry”, “Apple”] FRUIT_LIST = [“Apple”, “Grape”, “Apple”, “Strawbery”] series = Series(PRICE, index=FRUIT) print(series) # Q1 banana = Series([120], index = […]

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 series にデータが 120、インデックスが “banana” の要素を追加してください． Q2：変数 series のインデックスに “Fruit name” と名前をつけてください． import pandas as pd from pandas import Series PRICE = [120, 100, 50, 350] FRUIT = [“Orange”, “Grape”, “Strawberry”, “Apple”] FRUIT_LIST = [“Apple”, “Grape”, “Apple”, “Strawbery”] series = Series(PRICE, index=FRUIT) print(series) # Q1 banana = Series([120], index = […]

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 series のうちインデックスが “strawberry” の要素を削除してください． import pandas as pd from pandas import Series PRICE = [120, 100, 50, 350] FRUIT = [“Orange”, “Grape”, “Strawberry”, “Apple”] FRUIT_LIST = [“Apple”, “Grape”, “Apple”, “Strawbery”] series = Series(PRICE, index=FRUIT) print(series) # Q1 series = ########## print(series) [Q1の選択肢] 1. series.delete(“strawberry”) 2. series.drop(“strawberry”) 3. series.dropout(“strawberry”)

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 series のうちインデックスが “Orange”, “strawberry” の要素を削除してください． import pandas as pd from pandas import Series PRICE = [120, 100, 50, 350] FRUIT = [“Orange”, “Grape”, “Strawberry”, “Apple”] FRUIT_LIST = [“Apple”, “Grape”, “Apple”, “Strawbery”] series = Series(PRICE, index=FRUIT) print(series) # Q1 series = ########## print(series) [Q1の選択肢] 1. series.drop(“Orange”, “strawberry”) 2. series.drop([“Orange”, “strawberry”]) […]

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 list から Series を作成し、変数 series に代入してください． Q2：その変数がもつデータのうち、値が 50 以上 80 未満の要素のみを出力してください． import pandas as pd from pandas import Series list = [70, 30, 60, 10, 80, 100] # Q1 series = ########## [Q1の選択肢] 1. list_to_series(list) 2. Series(list) 3. Series([list]) # Q2 print(#########) [Q2の選択肢] 1. series(series >= 50)(series < 80) […]

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1 : 変数 arr_2d の転置行列と arr_2d のドット積を計算し、出力してください． Q2 : 変数 my_vec の l1 ノルムを計算し出力してください． import numpy as np arr_2d = np.arange(9).reshape(3, 3) my_vec = np.arange(9) #Q1 print(##########) [Q1の選択肢] 1. arr_2d.T・arr_2d 2. np.dot(arr_2d * arr_2d) 3. np.dot(arr_2d.T, arr_2d) #Q2 print(##########) [Q2の選択肢] 1. np.linalg.norm(my_vec) 2. np.linalg(my_vec) 3. np.norm(my_vec)