以下是目标变量在训练集上的 8 个实际值 [0,0,0,1,1,1,1,1]，目标变量的熵是所少（） A: -（5/8 log（5/8） + 3/8 log（3/8）） B: 5/8 log（5/8） + 3/8 log（3/8） C: 3/8 log（5/8） + 5/8 log（3/8） D: 5/8 log（3/8） – 3/8 log（5/8）

Nums=[1,2,3,4]Nums.append([5,6,7,8])print len(Nums) A: 8 B: 5 C: 4 D: 12

如果 frame = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]，则rgb = frame[::-1]的值是： A: [[7, 8, 9]] B: [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] C: [[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]] D: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

对于一维数组a[10],能如此引用数组元素: a[5+8] ;

国际单位制中有[ ] 个基本单位。 A: 6 B: 5 C: 7 D: 8

以下程序的输出结果是：‪‪‪‪‪‪‫‪‪‪‪‪‪‫‪‪‪‪‪‫‪‪‪‪‪‫‪‪‪‪‪‪‫‪‪‪‪‪‪‫ frame = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] rgb = frame[::-1] print(rgb) A: [[7, 8, 9]] B: [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] C: [[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]] D: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

以下程序的输出结果是：（ ）。frame = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]rgb = frame[::-1]print(rgb) A: [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] B: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] C: [[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]] D: [[7, 8, 9]]

以下程序的输出结果是:<br/>frame<br/>= &#91;&#91;1,2,3&#93;,&#91;4,5,6&#93;,&#91;7,8,9&#93;&#93;; rgb<br/>= frame&#91;::-1&#93;; print(rgb) A: [[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]] B: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] C: [[7, 8, 9]] D: [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]

以下程序的输出结果是（ ）。 frame<br/>= &#91;&#91;1,2,3&#93;,&#91;4,5,6&#93;,&#91;7,8,9&#93;&#93; rgb<br/>= frame&#91;: : -1&#93; print(rgb) A: [[1,<br/>2, 3], [4, 5, 6]] B: [[7,<br/>8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]] C: [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] D: [[7,<br/>8, 9]]

import pandas as pd[br][/br]df=pd.DataFrame({"Key":&#91;'c','b','c','a','b','b','a','c','a'&#93;,"Data":&#91;2,4,6,8,10,1,14,16,18&#93;})[br][/br]group=df.groupby(by="Key").mean()其中a,b,c的平均值分别为多少。注意：本题为单选题 A: 5；8；13.333 B: 13.333；5；8 C: 13.333；5；6 D: 13.333；6；8