1. NumPy 배열은 항상 고정된 타입의 요소들을 가집니다. O
2. np.arange(10) 함수는 0부터 9까지의 정수를 포함하는 배열을 생성합니다. O
3. NumPy에서 shape 속성은 배열의 크기와 차원을 변경할 수 있습니다. X
4. np.zeros((2, 3))는 2x3 크기의 배열을 생성하고 모든 요소를 1로 초기화합니다. X
5. np.matmul과 np.dot은 모든 상황에서 동일한 결과를 반환합니다. X
6. NumPy 배열에 대한 산술 연산은 요소별로 수행됩니다. O
7. NumPy의 브로드캐스팅 기능은 서로 다른 크기의 배열 간에도 산술 연산을 가능하게 합니다. O
8. NumPy 배열의 인덱싱에는 정수, 슬라이스, 그리고 불리언 배열을 사용할 수 있습니다. O

1. o
2. B : l = np.arange(16).reshape(4, 4)를 실행하면 
   [[ 0  1  2  3]
	 [ 4  5  6  7]
	 [ 8  9 10 11]
	 [12 13 14 15]] 이런 식으로 코드가 생성되기에 print(l[[1, 2], [3, 0]]) 값은 [7,8]이 된다. [1,2]는 행 인덱스. [3,0]열 인덱스를 나타
3. np.reshape()는 배열의 모양을 변경하며 원본 배열의 데이터를 보존함
   np.resize()는 배열의 크기를 변경하는데 원본 배열의 데이터를 보존할 필요가 없다.
4. B
5. C : resize 함수는 음수를 크기 인수로 허용하지 않기에 1.resize(2,-1)은 오류가 발생한다.
   E : 1.reshape(3,6)는 1 배열을 3x6 크기로 변경하려는 함수인데 1 = np.arange(16) 함수에서는 원소수가 16이기 때문에 오류가 생긴다.