틀린선지:3,5,6,9,10

1. numpy 객체는 리스트, 튜플과 동일하게 인덱싱과 슬라이싱을 적용할 수 있다.(o)
2. c = np.arange(1,16).reshape(3,5) 는 3x5의 행렬을 만든다.(o)
3. 0으로 채워진 크기 10의 null 벡터 vec을 만드는 코드는 vec = np.zero(10) 이다.(x)
4. vec = np.arange(1, 6) r_vec = vec[::-1] print(r_vec) 의 출력 결과는 [5 4 3 2 1] 이다.(o)
5. c = np.arange(1,10) 과 d = np.array(range(1,10))를 각각 print(c) print(d)했을 때의 출력에서 볼 수 있듯이, np.arange() 함수와 np.array() 함수는 동일한 기능을 가진 함수이다.(x)
6. vec = np.random((3, 3, 3)) print(vec) 은 랜덤한 숫자로 이루어진 3X3X3 배열을 출력한다.(x)
7. .reshape() 함수가 올바르게 작동하려면 'reshape를 사용하기 전의 배열의 요소 개수' == 'reshape 사용 후 배열의 요소 개수'이어야 한다.(o)
8. np.array()함수는 인자로 튜플과 리스트가 모두 들어갈 수 있고, 해당 요소들을 다른 데이터 타입으로 형변환 할 수 있다.(o)
9. arr = np.array([1,2,3.4,"hello","1231"]) 다음과 같이 생성된 배열은 데이터 타입이 혼재되어 있다. 이처럼 숫자 외에 문자가 포함되는 경우, 형 변환을 위해 np.astype()을 사용하면 항상 에러가 발생한다.(x)
10. vec = np.ones((5, 5)) vec[1:-1, 1:-1] = 0 print(vec)을 출력했을 때 나오는 0의 개수는 16개 이다.(x)