Computer Science · NumPy
मानक पायथन सूचियों (Lists) के विपरीत, गणितीय संचालन के लिए NumPy ऐरे (Arrays) अधिक मेमोरी-कुशल और तेज़ क्यों होते हैं?
Verified Solution4 OptionsUpdated: October 2026👁️1 View
Share:
- 1वे गुणा या जोड़ जैसे गणितीय संचालन का समर्थन नहीं करते हैं।
- 2वे होमोजेनियसली टाइप्ड होते हैं, जिसका अर्थ है कि सभी तत्व एक ही डेटा प्रकार के होते हैं और संलग्न (Contiguous) मेमोरी में संग्रहीत होते हैं।✓
- 3वे गैर-संलग्न (Non-contiguous) मेमोरी स्थानों में संग्रहीत होते हैं।
- 4वे एक ही ऐरे में कई डेटा प्रकार (स्ट्रिंग्स, इंट्स, फ्लोट्स) संग्रहीत कर सकते हैं।
सही उत्तर देखें
वे होमोजेनियसली टाइप्ड होते हैं, जिसका अर्थ है कि सभी तत्व एक ही डेटा प्रकार के होते हैं और संलग्न (Contiguous) मेमोरी में संग्रहीत होते हैं।
Download Single Question PDF
Save this question and verified answer as a clean study sheet with live clickable link.
👥
Share with Friends & Study Groups
Challenge your peer aspirants on WhatsApp or Telegram to solve this question!
Online Test Series
Start Free Mock Test →Preparing for Computer Science?
Practice full-length mock tests with real exam timers, instant score analysis, and all-India ranking.
Chapter Practice
Practice NumPy MCQs →Want more practice questions on NumPy?
Solve complete topic-wise tests with detailed solutions on GkGet.
Related Practice Questions
Recommended practice questions in Computer Science · NumPy