牛客网专项练习30天Pytnon篇第28天

1.在不考虑计算机运行资源（如内存）的限制，以下 python3 代码的预期运行结果是:（B）

import math
def sieve(size):
    sieve= [True] * size
    sieve[0] = False
    sieve[1] = False
    for i in range(2, int(math.sqrt(size)) + 1):
      k= i * 2
      while k < size:
        sieve[k] = False
        k += i
    return sum(1 for x in sieve if x)
print(sieve(10000000000))

A.455052510 

B.455052511 

C.455052512 

D.455052513

解析：   

       本题计算量较大可以尝试将数值减小，例如sieve(10)==4,sieve(100)==25,sieve(1000)==168;根据结果得知该题为求出100亿内的质数个数。判断n是不是素数,只需整除一遍2至n的算术平方根即可,如果出现整除的情况,则不是素数；可以认为因数是成对出现的,比如10就是分界点,所有成对的因数分布在10的左右,2到10的所有数就已经包含了所有可能的因数对。

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2.下面的python3函数，如果输入的参数n非常大，函数的返回值会趋近于以下哪一个值:（B）

import random

def foo(n):
    random.seed()
    c1 = 0
    c2 = 0
    for i in range(n):
        x = random.random()
        y = random.random()
        r1 = x * x + y * y
        r2 = (1 - x) * (1 - x) + (1 - y) * (1 - y)
        if r1 <= 1 and r2 <= 1:
            c1 += 1
        else:
            c2 += 1
    return c1 / c2

A.4 / 3

B.(math.pi - 2) / (4 - math.pi)

C.math.e ** (6 / 21)

D.math.tan(53 / 180 * math.pi)

解析：

        以xy坐标轴（0,0）和（1,1）为圆心分别画两个圆，x,y取值范围为0≤x≤1，0≤y≤1，r1=x²+y² ，r2=(1-x²)+(1-y²)，求两圆相交阴影占总面积比例：c1/c2=2*(Π/4-1/2)/1*1-2*(Π/4-1/2)=Π-2/4-Π。

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3.当使用import导入模块时，按python查找模块的不同顺序可划分为以下几种：

①环境变量中的PYTHONPATH

②内建模块

③python安装路径

④当前路径，即执行Python脚本文件所在的路径

其中查找顺序正确的一组是:（C）

A.①④②③ 

B.②①④③ 

C.②④①③ 

D.①②③④

解析：

       Python搜索模块的顺序为:内建模块>当前路径，即执行Python脚本文件所在的路径>环境变量中的PYTHONPATH>python安装路径，故答案为C。

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4.下列程序打印结果为:（B）

import re
str1 = "Python's features"
str2 = re.match( r'(.*)on(.*?) .*', str1, re.M|re.I)
print(str2.group(1))

A.Python 

B.Pyth 

C.thon’s 

D.Python‘s features

解析：
      re模块正则匹配功能使用:re.match(正则表达式,要匹配的字符串，[匹配模式])。

正则表达式r'(.*)on(.*?).*'

r表示后面的字符串是一个普通字符串（比如\n会译为\和n，而不是换行符）；

()符号包住的数据为要提取的数据，通常与.group()函数连用；

.匹配单个任意字符；

*匹配前一个字符出现0次或无限次；

?匹配前一个字符出现0次或1次；

(.*)提取的数据为str1字符串中on左边的所有字符，即Pyth；

(.*?)提取的数据为str1中on右边，空格前面，即's；

.group(0)输出的是匹配正则表达式整体结果；

.group(1) 列出第一个括号匹配部分；

.group(2) 列出第二个括号匹配部分。

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5.以下这段代码的输出结果为:(D)

import numpy as np
a = np.repeat(np.arange(5).reshape([1,-1]),10,axis = 0)+10.0
b = np.random.randint(5, size= a.shape)
c = np.argmin(a*b, axis=1)
b = np.zeros(a.shape)
b[np.arange(b.shape[0]), c] = 1
print(b)

A.Hello World!

B.一个 shape = (5,10) 的随机整数矩阵

C.一个 shape = (5,10) 的 one-hot 矩阵

D.一个 shape = (10,5) 的 one-hot 矩阵

解析：

       repeat(np.arange(5).reshape([1,-1]), 10, axis = 0)首先np.arange(5)，生成一数组[0,1,2,3,4]，reshape([n,-1])意思是将原数组重组为n行x/n列的新数组，所以数组共有5个元素，重组为1行5列的数组，因为axis=0，所以是沿着横轴方向重复，增加行数，所以原数组增加10行，数组每个元素都+10；随机生成大小为a.shape的数组，数组元素为[0,5)区间范围的整数；a*b组成的新数组，给出每行最小值的下标；生成a.shape大小的全零数组；b.shape[0]表示b的行数，b[np.arange(10), c]=1表示np.arange(10)生成的数组中，所有c对应的位置全置为1。

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