可以帮助解决训练集在特征空间中线性不可分的问题的方法有（）。

在Numpy中，（）模块可以计算逆矩阵、求特征值、解线性方程组以及求解行列式。

np.linalg.svd（）函数可以实现（）功能。

运行下面程序，下列结果不正确的是（）。
import numpy as np
x=np.array（[1，2]，[3，4]）
y=np.linalg.inv（x）
print（y）

Numpy包中meshgrid（）函数实现的功能是（）。

np.exp（x）.round（5）的结果是2.71828，则x的值是（）。

运行下面代码的输出结果是（）。
import numpy as np
nm=（＇raju＇，＇anil＇，＇ravi＇，＇amar＇）
dv=（＇fy.＇，＇s.y.＇，＇s.y.＇，＇f.y.＇）
ind =np.lexsort （nm，dv）
print（ind）

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
x=np.array （[3，1，2]）
y=np.argsort （x）
print（y）

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[10，100，1000]）
print（np.power （a，2））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[0.25，1.33，1，100]）
print（np.reciprocal （a））

运行下面代码的输出结果为（）。
import numpy as np
a=np.array（[-1.7，1.5，-0.2，0.6，10]）
print（np.ceil a））