numpy数组中计算元素个数的方法是（）。

A.Ndarray.ndim秩，即轴的数量或维度的数量

B.Ndarray.shape数组的维度，对于矩阵，n行m列

C.Ndarray.size数组元素的总个数，也是shape属性中n*m的值

D.Ndarray.itemsizeNdarray对象的元素类型

A.Ndarray.dtypeNdarray对象中每个元素的大小，以字节为单位

B.Ndarray.flagsNdarray对象的内存信息

C.Ndarray.realNdarray元素的实部

D.Ndarray.imagNdarray元素的虚部

A.hsplit

B.vsplit

C.split

D.dsplit

A.n-1

B.n

C.(rear+n) % n

D.(n-rear) % n

A.数组元素之间在逻辑上和物理存储上都具有顺序性

B.数组元素用下标表达逻辑上和物理存储上的顺序关系

C.一个数组的所有元素在内存中是连续存储的

D.数组元素的个数是有限的，各元素的数据类型可以不同

若用数组名作为函数调用时的实参，则实际上传递给形参的是()

A．数组的第一个元素值

B．数组元素的个数

C．数组中全部元素的值

D．数组首地址

A.y是一个字符数组

B.y数组的元素个数为7

C.表达式y[3]='/n'合法

D.语句序列intk=6y[k]-=32不合法

A.arr.length()

B.arr.length

C.len(arr)

D.ubound(arr)

A.2n

B.3n

C.3n-2

D.n*n

下的findrnax函数返M数组s中最大元素的下标。数组中元素的个数由t传入。

findmax(int s[]，int t)

{int k，p；

for(p=0，k=0；p＜t；p++)

if(s[p]＞s[k])______；

return k：

}

A.在Numpy数组中，秩（rank）和形状类似

B.在Numpy数组中，秩（rank）和轴是一个概念

C.在Numpy数组中，维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。

D.在Numpy数组中，没有秩（rank）这个概念