1.
创建一个值为[10，49]的数组的语句为（ ）。
A:np.arange(10,49) B:np.arange(10,50) C:np.linspace(10,49) D:np.range(10,50)
答案:AI参考:正确答案是【C】np.linspace(10,49)。\n\nnp.arange(start,stop[,step]) 和 np.range(start,stop[,step]) 用于生成等差数列，但是这里生成的数组的元素个数为50个，因此这两个选项都不合适。np.linspace(start,stop[,num]) 是用于生成等差数列的，其中start和stop是数列的起点和终点，而num则是数列的个数，根据这个可以得出正确的答案。所以正确选项为C。'
2.
以下程序的输出结果是（）。
x = 3
while x＜6:
if x==4:
break
if x%2==0:
continue
x += 1
print(x)
A:3 B:死循环 C:无输出 D:4
答案:AI参考:程序的输出结果是：D:4。\n\n程序中，x从3开始，进入while循环。在循环体中，首先检查x是否等于4，如果是，则跳出循环，程序结束。但在这里，x并不等于4，因此程序继续执行。接下来检查x是否为偶数，由于x为奇数，所以if x%2==0的条件不满足，程序继续执行下一次循环。最后，x增加1，输出结果为4。\n\n因此，这个程序并不会进入死循环，而是会按照预期的逻辑进行输出。所以答案是D：4。'
3.以下程序的输出结果是。
img1 = [['北京',98],['上海',80]]
img1[1] = 90
print(img1)（ ）
答案:"AI参考:输出结果是[[北京, 90], [上海, 80]]。 在Python中，列表的索引是从0开始的，所以img1[1]实际上是访问并修改了第二个元素的值。所以，当我们将img1[1]的值改为90时，列表中的第二个元素的值就被修改为了90。因此，最后的输出结果就是[[北京, 90], [上海, 80]]。"
4.给出如下代码：
def func(a,b):
c=a**2+b
b=a
return c
a=10
b=100
c=func(a,b)+a
以下选项中错误的是（ ）
A:a的值为10 B:b的值为100 C:函数名称为func D:c的值为200
答案:AI参考:选项C错误。\n\n代码中定义了一个名为func的函数，它接受两个参数a和b，返回a的平方加上b的值。函数体中，先将a的值赋给b，再计算a的平方加b的值。最后将该值加上a的值赋给c。\n\n在给出的代码中，a的值为10，b的值为100，c的值为210。因此，选项C错误，因为函数名称不是由代码中定义的func。函数名称应该根据需要自行命名。'
5.以下程序的输出结果是。
a=[“book”,”reader”,200]
a.append( 100 )
a.append( [10,20] )
print(a)（ ）
A:[“book”,”reader”,200, 100, 10,20 ] B:[“book”,”reader”,200, 100 ] C:[“book”,”reader”,200, 100, [10,20] ] D:[“book”,”reader”,200, 100, 10, [20] ]
答案:AI参考:程序输出的结果应该是 D:[“book”,”reader”,200, 100, 10, [20] ]\n\n在 Python 中，`append()` 方法被用来向列表中添加一个元素。在这个程序中，`a` 列表首先被添加了字符串 `“book”,”reader”,200`，然后又被添加了整数 100 和列表 [10,20]。最后，使用 `print()` 函数打印出整个列表 `a`。由于列表的 `append()` 方法不会改变列表的顺序，所以最终输出结果是：原有的元素（200, 100）后面跟上了新的元素（10, [20]）。因此，答案是 D。'
6.下列（ ）方法可以实现两个张量逐元素相乘。
A:tf.add(x,y) B:z=x@y C:tf.multiply(x,y) D:tf.sub(x,y)
答案:AI参考:正确选项是C:tf.multiply(x,y)。tf.multiply(x,y)方法用于将两个张量逐元素相乘。它可以处理两个相同形状的张量，并返回一个新的张量，其中每个元素都是输入张量对应位置元素的乘积。选项A和D中的tf.add(x,y)和tf.sub(x,y)分别用于加法和减法操作，选项B中的@符号是TensorFlow中的张量运算符，但并不能实现两个张量的逐元素相乘。'
7.如果依次输入3, 10, 5.3, 4, -2，请问以下程序的输出结果是。
number = eval(input())
max = number
while number＞0:
number = eval(input())
if number ＞ max:
max = number
print(max)（ ）
A:3 B:10 C:-2 D:5.3
答案:AI参考:选项B\n\n解析：首先输入的数字3、10、5.3和4都比数字max小，只有最后输入的数字-2大于当前最大值max，所以将-2赋值给max。\n\n最终输出的结果是-2。'
8.执行下列程序段，输入数值8，输出的结果是。
x=input()
y=x*3
print(y)（ ）
A:”83” B:”888” C:程序出错 D:24
答案:AI参考:答案：D。\n执行程序段后，x=8，y=24，因此输出结果为y的值，即24。因此，正确选项为D：“24”。'
9.
以下程序的输出结果是（）。
sum=0.0
for num in range(1,11):
sum+=num
print(sum)
A:45 B:45.0 C:55.0 D:55
答案:AI参考:正确选项是B: 45.0。\n\n程序中的for循环会从1遍历到10，每次将当前数加到sum变量中。最后输出sum的值，即1+2+3+...+10的和，结果是45。由于浮点数在输出时会自动转换为最接近的十进制表示，所以输出结果为45.0。'
10.以下（ ）是python的单行注释表示。
A:/*注释*/ B:#注释 C:%注释 D://注释
答案:AI参考:正确选项是 B: #注释。\n\n在Python中，单行注释通常使用 "#" 符号表示。这个符号后面的内容会被Python解释器忽略，通常用于添加对代码的解释或备注。例如：\n\n\n```python\n# 这是一个注释\nprint("Hello, world!") # 输出"Hello, world!"\n```\n选项 A 和 C 中的符号 "/*" 和 "%" 并不是Python中的注释符号，选项 D 中的符号 "//" 通常用于多行注释。因此，选项 B "#" 是Python中单行注释的正确表示方式。'
11.
程序输出的结果是 （）。
for i in range(4):
for j in range(i,3):
if (i+j)%2==0:
print(i,j)
break
A: 0 02 2 B: 0 01 12 2 C: 0 01 1 D: 1 12 2 12.关于return语句，以下描述正确的是：（ ）
A:函数中最多只有一个return语句 B:函数必须有一个return语句 C:函数可以没有return语句 D:return只能返回一个值 13.下面程序段的输出结果是。
for s in "祖国,你好！":
if s==",":
continue
print(s,end="")（ ）
A:祖国, B:你好！ C:祖国,你好！ D:祖国你好！ 14.
执行下面代码，得到的正确结果是。
a=[ 2,4,1,5,3 ]
a.reverse(True)
print(a)（ ）
A:其余都不对 B:[ 5, 4, 3, 2 , 1] C:[ 2, 4, 1, 5, 3 ] D:[ 1, 2, 3, 4, 5 ] 15.
以下语句中b的shape为。
import numpy as np
a=np.array( [[1,2.3],[3,5]] )
b=tf.constant(a)（ ）
A:(2,2) B:(1,1) C:其余都不对 D:(2,3) 16.字典d={'A':1, 'B':2, 'C':3}，len(d)的结果是（ ）。
A:3 B:6 C:5 D:12 17.执行下面代码，以下说法正确的是 。
x=['bob','tom','kitty']
y=[80,90,95]
d=dict(zip(x,y))（ ）
18.下列（ ）函数可以用来创建元素符合均匀分布的张量。
A:tf.fill() B:tf.range() C:tf.random.uniform() D:tf.random.normal() 19.在sum初始值为0的情况下，以下语句不能完成1~10的累加求和的是（ ）。
A:for i in range(10,0,-1):sum+=i B:for i in range(11): sum+=i C:for i in range(1,11):sum+=i D:for i in range(10,9,8,7,6,5,4,3,2,1):sum+=i 20.语句x=(3,)，执行后x的值为____。
21.执行如下代码，则程序运行后，结果是：____ 。
for i in range(2,10,3):
if i%2:
print(i)
22.
已知x={1:2}，那么执行x[2]=3后，x的值为____ 。
23.回归问题和分类问题都属于有监督学习。（ ）
A:正确 B:错误 24.使用三引号创建字符串时不允许使用转义符。（ ）
A:正确 B:错误 25.学习率设置大一些可以提高模型的收敛速度，效果更好。（ ）
A:正确 B:错误 26.tf_version_可用来查看当前Tensorflow的版本号。
A:错误 B:正确 27.TensorFlow2.0中，只提供了以e为底的自然对数运算，如果需要计算以其他底数的对数运算，可以利用换底公式来实现。（ ）
A:错误 B:正确 28.多维向量乘法运算时，会先用张量的最后两维做向量乘法，然后高维采用广播机制，得到运算结果。
A:错 B:对 29.安装tensorflow2.0开发环境的步骤是： 创建环境并激活；安装需要的模块和包；安装tensorflow2.0；测试。（ ）
A:正确 B:错误 30.采用SoftMax作为模型的最后一层对鸢尾花分三类需要三个神经元。（ ）
A:正确 B:错误 31.Jupyter Notebook不仅可以编辑和运行程序，而且还可以将程序和文档组织在一起，将代码、图像、注释、公式、图形、甚至运行结果都整合在同一个文档中，编写出漂亮的交互式文档。（ ）
A:错 B:对 32.如果训练集的准确率高，那么测试集的准确率也一定高。
A:错 B:对 33.一般来说，回归不用在分类问题上，但是也有特殊情况，比如logistic 回归可以用来解决0/1分类问题。（ ）
A:对 B:错 34.在某些情况下，可以用回归解决分类问题，例如：逻辑回归可以解决二分类问题。（ ）
A:正确 B:错误 35.以下说法中错误的是（ ）。
A:Python变量在使用之前不需要声明 B:print()函数在输出中自动包含换行，默认每次打印一行 C:Python语句的缩进可有可无 D:在Python中，标识符是大小写敏感的 36.以下程序的输出结果是（）。 a=[“牡丹”,”芍药”,”玫瑰”,”月季”]del a[1:3]print(a)
A:[”玫瑰”,”月季”] B:[“牡丹”] C:[”月季”] D:[“牡丹”, ”月季”] 37.下面安装包的命令中，错误的是：（ ）。
A:conda install tensorflow==1.14.0 B:conda install tensorflow=2.0.0 beta C:pip install tensorflow=2.0.0 alpha D:pip install tensorflow==2.0.0 38.以下关于字典的描述，错误的是（ ）。
A:字典中的键可以对应多个值信息 B:字典是键值对的集合 C:字典中元素以键信息为索引访问 D:字典长度是可变的 39.Python不支持的数据类型有（ ）
A:list B:int C:float D:char 40.下面的Anaconda工具中，（ ）不能直接用来编辑和运行源代码。
A:Spyder B:Jupyter notebook C:VS Code D:Anaconda Navigator
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