Guide Python pour les Listes, NumPy, Random, Math et Matplotlib

Informatique

Ce document fournit un aperçu concis des commandes Python couramment utilisées pour la manipulation de listes, les opérations NumPy (matrices), la génération de nombres aléatoires, les fonctions mathématiques et la création de graphiques avec Matplotlib. Il couvre la création, la modification et l'interrogation de listes, ainsi que les fonctions matricielles de base, la simulation de distributions aléatoires, les calculs mathématiques et les options de visualisation.

Python NumPy Matplotlib

20 Questions Easy Ages 12+ Mar 27, 2026

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About this Study Set

This study set covers Informatique through 20 practice questions. Ce document fournit un aperçu concis des commandes Python couramment utilisées pour la manipulation de listes, les opérations NumPy (matrices), la génération de nombres aléatoires, les fonctions mathématiques et la création de graphiques avec Matplotlib. Il couvre la création, la modification et l'interrogation de listes, ainsi que les fonctions matricielles de base, la simulation de distributions aléatoires, les calculs mathématiques et les options de visualisation. Every question includes the correct answer so you can learn as you go — pick any format above to get started.

Questions & Answers

Browse all 20 questions from the Guide Python pour les Listes, NumPy, Random, Math et Matplotlib study set below. Each question shows the correct answer — select a study format above to practice interactively.

1 Comment créer une liste vide en Python ?

A []
B [0]
C list()
D empty_list

2 Quelle commande permet de créer une liste avec n fois l'élément a ?

A [a]*n
B list(a, n)
C a*n
D repeat(a, n)

3 Pour ajouter un élément 'a' à la fin d'une liste L, quelle méthode utiliser ?

A L.append(a)
B L.add(a)
C L.insert(a)
D L.push(a)

4 Quelle opération concatène deux listes L1 et L2 ?

A L1 + L2
B L1.concat(L2)
C L1.extend(L2)
D L1 & L2

5 Comment obtenir le nombre d'éléments dans une liste L ?

A len(L)
B size(L)
C count(L)
D L.length

6 Quelle méthode renvoie le k-ième élément d'une liste L et l'enlève de la liste ?

A L.pop(k)
B L.get(k)
C L.remove_at(k)
D L[k].delete()

7 Comment enlever une occurrence de la valeur 'a' dans la liste L ?

A L.remove(a)
B L.delete(a)
C L.pop_value(a)
D L.discard(a)

8 Pour trouver le plus grand élément d'une liste L, quelle fonction utiliser ?

A max(L)
B largest(L)
C maximum(L)
D L.max()

9 Quelle fonction renvoie le plus petit élément d'une liste L ?

A min(L)
B smallest(L)
C minimum(L)
D L.min()

10 Comment obtenir la somme de tous les éléments d'une liste L ?

A sum(L)
B total(L)
C add_all(L)
D L.sum()

11 Pour transformer une liste en matrice NumPy, quel module et quelle fonction sont utilisés ?

A np.array()
B numpy.list_to_matrix()
C np.matrix()
D array(L)

12 Quelle fonction NumPy crée une matrice ligne de n valeurs uniformément réparties entre a et b (inclus) ?

A np.linspace(a,b,n)
B np.range(a,b,n)
C np.uniform(a,b,n)
D np.create_line(a,b,n)

13 Comment créer une matrice nulle de taille n x m avec NumPy ?

A np.zeros([n,m])
B np.empty([n,m])
C np.null_matrix(n,m)
D np.zeros_matrix(n,m)

14 Quelle fonction NumPy crée la matrice identité de taille n ?

A np.eye(n)
B np.identity(n)
C np.id_matrix(n)
D np.unit_matrix(n)

15 Pour créer une matrice diagonale dont les termes sont les éléments d'une liste L, quelle fonction NumPy utiliser ?

A np.diag(L)
B np.diagonal_matrix(L)
C np.diag_matrix(L)
D np.diag_from_list(L)

16 Comment obtenir la transposée d'une matrice M avec NumPy ?

A np.transpose(M)
B M.transpose()
C M.T
D np.T(M)

17 Quelle fonction NumPy calcule le produit matriciel de M et P ?

A np.dot(M,P)
B M * P
C np.multiply(M,P)
D np.matmul(M,P)

18 Comment obtenir la somme de tous les éléments d'une matrice M avec NumPy ?

A np.sum(M)
B M.sum()
C np.total(M)
D sum(M)

19 Pour obtenir le produit de tous les éléments d'une matrice M, quelle fonction NumPy utiliser ?

A np.prod(M)
B M.prod()
C np.multiply_all(M)
D prod(M)

20 Quelle fonction NumPy renvoie le plus grand élément d'une matrice M ?

A np.max(M)
B M.max()
C np.maximum(M)
D max(M)

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