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Python中的Numpy是重要的与数据挖掘、科学计算密切相关的包,Numpy提供了很多专门用于创建数组的函数,下列属于Numpy中自动创建数组的函数是()。
A.numpy.linspace
B.numpy.range
C.numpy.logspace
D.numpy.zeros
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A.numpy.linspace
B.numpy.range
C.numpy.logspace
D.numpy.zeros
A.NumPy 的ndarray是一种多维数组对象,可以由序列型对象生成。
B.pandas的DataFrame是一个表格型数据结构,含有一组无序的列,每列可以是不同值类型(数值、字符串、布尔值等等)。
C.pandas的Series可以看成是一个定长的有序字典。
D.dtype是一种特殊的对象,其含有将ndarray解释为特定数据类型所需的信息,int64表示有符号的64位整型。
A.Spark引进了弹性分布式数据集RDD(ResilientDistributedDataset)的抽象,容错性高
B.Spark提供的数据集操作类型不仅限于Map和Reduce,大致分为:Transformations和Actions两大类
C.Spark程序由Python语言进行编写,不支持Java语言进行的程序编写
D.Spark把中间数据放到内存中,迭代运算效率高
其他信息中与已审计财务报表中的信息存在重大不一致时,这里的不一致通常包括()。
A.其他信息中对数据影响的解释与已审计财务报表相关数据不一致
B.其他信息中与已审计财务报表反映事项不相关的重要信息做出了不正确的表述或列报
C.其他信息中的项目与已审计财务报表相关项目的编制基础不一致
D.其他信息中的数据和文字表述与已审计财务报表相关信息不一致
B.现金、重要空白凭证实物与尾箱数据核对不符的,要及时查证,实在无法查证的,为不耽误日终,只能做尾箱上缴处理。
C.应收款挂帐使用现金短款交易,由普通柜员操作,无需综合柜员授权。
D.轧账时,按币种输入现金结存金额和当天结存的各种重要空白凭证起止号码,系统将柜员尾箱中现金和重要空白凭证的结存数据与柜员输入的数据进行核对,核对正确后轧账成功,打印柜员轧账单。