數(shù)據(jù)分析技術(shù)習(xí)題及參考答案

數(shù)據(jù)分析技術(shù)習(xí)題及參考答案一、單選題（共40題，每題1分，共40分）1、下列的數(shù)組統(tǒng)計計算中，用于計算數(shù)組中最大值的方法是（）。A、minB、maxC、maximalD、maximum正確答案：B2、在創(chuàng)建Figure對象時，可以指定哪個參數(shù)來給畫布添加背景顏色？（）A、facecolorB、numC、dpiD、figsize正確答案：A3、在NumPy通用函數(shù)中，用于計算元素級最大值的函數(shù)是（）。A、maxB、maximalC、maximumD、min正確答案：C4、關(guān)于異常值的說法，下列選項中描述錯誤的是（）。A、異常值是指樣本中明顯偏離其余觀測值的個別值B、可以使用3σ原則檢測異常值C、可以使用Pandas中的箱線圖檢測異常值D、異常值可以使用其它的值來替換正確答案：A5、關(guān)于分組聚合過程的說法中，下列描述不正確的是（）。A、應(yīng)用是指將某個函數(shù)或方法應(yīng)用到每個分組B、拆分是指將數(shù)據(jù)集按照一些標(biāo)準(zhǔn)拆分為若干個組C、只能對縱軸方向上的數(shù)據(jù)進行分組D、合并是指將產(chǎn)生的新值整合到結(jié)果對象中正確答案：C6、請閱讀下列一段程序：arr=np.arange(12).reshape(3,4)arr.shape運行上述程序，它最終執(zhí)行的結(jié)果為（）。A、(3,4)B、4C、3D、(1,2)正確答案：A7、下列關(guān)于Pandas庫的說法中正確的是（）。A、Pandas中只有兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B、Pandas不支持讀取文本數(shù)據(jù)C、Pandas是在NumPy基礎(chǔ)上建立的新程序庫D、Pandas中Series和DataFrame可以解決數(shù)據(jù)分析中一切的問題正確答案：C8、下列關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法中，描述不正確的是（）。A、數(shù)據(jù)清洗的目的是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B、異常值不一定要刪除C、通過drop_duplicates()方法可以刪除重復(fù)數(shù)據(jù)D、concat()函數(shù)可以根據(jù)一個或多個鍵將不同的DataFrame進行合并正確答案：D9、下列選項中，關(guān)于drop_duplicates()方法描述錯誤的是（）。A、僅支持單一特征數(shù)據(jù)的去重B、僅對Series和DataFrame對象有效C、數(shù)據(jù)去重時默認保留第一個數(shù)據(jù)D、該方法不會改變原始數(shù)據(jù)排列正確答案：A10、關(guān)于Pandas數(shù)據(jù)讀寫的說法中，下列描述錯誤的是（）。A、read_csv()能夠讀取所有文本數(shù)據(jù)B、read_sql()可以讀取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)C、to_csv()能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)寫入到csv文件中D、to_excel()能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)寫入到excel文件中正確答案：A11、請閱讀下面一段程序：importnumpyasnpnp.arange(1,10,3)運行程序，最終執(zhí)行的結(jié)果是（）。A、array([2,5,8])B、array([1,4,7])C、array([3,6,9])D、array([1,4,7,10])正確答案：B12、請看如下代碼：importnumpyasnparr=np.array([[6,2,7],[3,6,2],[4,3,2]]arr.sort()arr對代碼中的NumPy數(shù)組執(zhí)行sort()方法結(jié)果正確的是（）。A、[[267][236]]B、[[267][632]]C、[[762][236]]D、[[762][632]]正確答案：A13、請閱讀下面一段程序：importpandasaspdser_obj=pd.Series(range(1,6),index=[5,3,1,3,2])print(ser_obj)執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為（）。A、c1d2a3B、a3.0d2.0c1.0bNaNC、a3.0bNaNc1.0d2.0D、程序出現(xiàn)異常正確答案：C14、下列選項中，關(guān)于dropna()方法描述正確的是（）。A、dropna()方法會刪除值為None和NaN的數(shù)據(jù)B、dropna()方法只會刪除值為NaN的數(shù)據(jù)C、dropna()方法只會檢測缺失數(shù)據(jù)和空值D、dropna()方法不會刪除值為None的數(shù)據(jù)正確答案：A15、下列圖表中，可以清晰地反映出數(shù)據(jù)變化趨勢的是（）。A、餅圖B、折線圖C、散點圖D、直方圖正確答案：B16、下列選項中不屬于Seaborn中分類數(shù)據(jù)可視化庫的是（）。A、分類數(shù)據(jù)的直方圖B、分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計估算圖C、分類數(shù)據(jù)的分布圖D、分類數(shù)據(jù)散點圖正確答案：A17、下列選項中，用來表示矢量化三元表達式的是（）。A、sort()B、unique()C、cumsum()D、where()正確答案：D18、以下關(guān)于Pandas數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的說法中正確的是（）。A、Pandas中只能重命名列索引的名稱B、Pandas不支持重命名軸索引C、啞變量處理就是將分類變量轉(zhuǎn)換為啞變量矩陣D、Pandas通過cut()函數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)啞變量操作正確答案：C19、下列方法中，可以將元組轉(zhuǎn)換為MultiIndex對象的是（）。A、from_tuples()B、from_product()C、from_list()D、from_arrays()正確答案：A20、下列關(guān)于ndarray對象索引的描述錯誤的是（）。A、ndarray對象的多維數(shù)組索引和切片的使用方式與列表的使用方式完全相同B、花式索引是將整數(shù)數(shù)組或列表進行索引，然后將數(shù)組或列表中的每個元素作為下標(biāo)進行取值C、布爾索引是將一個布爾數(shù)組做為數(shù)組索引，返回的數(shù)據(jù)是布爾數(shù)組中True對應(yīng)位置的值D、ndarray對象中的元素可以通過索引和切片來訪問和修改正確答案：A21、請閱讀下面的程序：frompandasimportSeriesimportpandasaspdfromnumpyimportNaNseries_obj=Series([2,1,NaN])print(pd.isnull(series_obj))執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為（）。A、0False1False2FalseB、0True1True2TrueC、0True1True2FalseD、0False1False2True正確答案：D22、關(guān)于agg()方法的用法中，下列描述錯誤的是（）。A、可以對一列數(shù)據(jù)應(yīng)用不同的函數(shù)B、可以對不同的列使用不同的函數(shù)C、可以對每列數(shù)據(jù)應(yīng)用同一個函數(shù)D、每列的數(shù)據(jù)只能使用相同的函數(shù)正確答案：D23、下列函數(shù)中，用于計算對角線元素和的是（）。A、diag()B、dot()C、det()D、trace()正確答案：D24、下列選項中，用于繪制雙變量分布的函數(shù)是（）A、displot()B、pairplot()C、boxplot()D、joinplot()正確答案：D25、請閱讀下列一段示例程序：arr2d=np.array([[11,20,5],[21,15,26],[17,8,19]])arr2d[0:2,0:2]運行上述程序，它最終執(zhí)行的結(jié)果為（）。A、array([11,20])B、array([11,21])C、array([21,15])D、array([[11,20],[21,15]])正確答案：D26、下列選項中，用來表示時間序列中的頻率為每周六的是（），A、WOM-2MONB、W-FRIC、W-SUND、W-SAT正確答案：D27、下列函數(shù)中，可以設(shè)置當(dāng)前圖形x軸范圍的是（）。A、title()B、legend()C、xlim()D、xlabel()正確答案：C28、關(guān)于ndarray對象屬性，下列描述錯誤的是（）。A、dtype屬性表示數(shù)組中元素類型的對象B、shape屬性表示每個維度上數(shù)組的大小C、ndim屬性表示數(shù)組軸的個數(shù)D、size屬性表示數(shù)組元素的總個數(shù)，等于shape屬性元組元素的和正確答案：D29、通過date_range()函數(shù)創(chuàng)建DatetimeIndex對象時，可以設(shè)置哪個參數(shù)指定起始日期？（）A、freqB、periodsC、endD、start正確答案：D30、通過date_range()函數(shù)創(chuàng)建DatetimeIndex對象時，可以設(shè)置哪個參數(shù)指定終止日期？（）A、freqB、periodsC、endD、start正確答案：C31、請閱讀下面一段程序：importpandasaspdser_obj=pd.Series([1,2,3,],index=['c','d','a'])ser_obj2=ser_obj.reindex(['a','b','c','d'])print(ser_obj2)執(zhí)行上述程序后，最終的結(jié)果為（）。A、a1.0b2.0c3.0dNaNB、aNaNb1.0c2.0d3.0C、c1.0d2.0a3.0D、a3.0bNaNc1.0d2.0正確答案：D32、下列pyplot模塊的函數(shù)中，可以繪制條形圖的是（）。A、hist()B、scatter()C、pie()D、bar()正確答案：D33、關(guān)于transform(）方法的說法中，下列描述錯誤的是（）。A、transform()方法可以使用廣播B、使用transform()方法可以返回一個與分組大小相等的數(shù)組C、transform()方法只能使用內(nèi)置方法對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換操作D、transform()方法對DataFrame和Series都適用正確答案：C34、下列選項中，可以一次性創(chuàng)建多個子圖的是（）。A、add_subplot()B、subplots()C、subplot()D、figure()正確答案：B35、請閱讀下面一段程序：period=pd.Period(""2011-01"")other_period=pd.Period(""2012/06"")print(period-other_period)運行上述程序，它最終輸出的結(jié)果為（）。A、18B、-17C、-18D、17正確答案：B36、通過date_range()函數(shù)創(chuàng)建DatetimeIndex對象時，可以設(shè)置哪個參數(shù)指定產(chǎn)生多少個時間戳索引值？（）A、freqB、periodsC、endD、start正確答案：B37、關(guān)于Anconda組件的說法中，下列描述錯誤的是（）。A、AnacondaPrompt是Anaconda自帶的命令行B、JupyterNotebook是基于客戶端的交互式計算環(huán)境，可以編輯易于人們閱讀的文檔，用于展示數(shù)據(jù)分析的過程C、Spyder是一個使用Python語言、跨平臺的、科學(xué)運算集成開發(fā)環(huán)境D、AnacondaNavigator是用于管理工具包和環(huán)境的圖形用戶界面，后續(xù)涉及的眾多管理命令也可以在Navigator中手動實現(xiàn)正確答案：B38、下列函數(shù)中，用于保存當(dāng)前生成的圖表的是（）。A、savefig()B、show()C、figure()D、hist()正確答案：A39、下列選項中，用于繪制單變量分布的函數(shù)是（）。A、boxplot()B、pairplot()C、joinplot()D、displot()正確答案：D40、創(chuàng)建一個DatetimeIndex對象的代碼如下：pd.date_range('2018/08/10','2018/08/15')默認情況下，該對象中時間戳的頻率為（）。A、HB、DC、SD、T正確答案：B二、判斷題（共50題，每題1分，共50分）1、創(chuàng)建數(shù)組時可以不指定數(shù)據(jù)的類型。A、正確B、錯誤正確答案：A2、如果希望時間序列中的時間戳不再是固定的每天，則可以在創(chuàng)建DatetimeIndex時對freq參數(shù)進行修改。A、正確B、錯誤正確答案：A3、具有多層索引的DataFrame對象經(jīng)過stack()重塑后，返回的是一個Series對象。A、正確B、錯誤正確答案：B4、創(chuàng)建時間序列時，如果起始時間或結(jié)束時間中帶有與時間有關(guān)的信息，則會保留時間信息。A、正確B、錯誤正確答案：A5、我們可以調(diào)用new()函數(shù)構(gòu)建一張新的空白畫布。A、正確B、錯誤正確答案：B6、read_html()函數(shù)可以讀取網(wǎng)頁中所有的數(shù)據(jù)。A、正確B、錯誤正確答案：B7、GroupBy對象支持迭代。A、正確B、錯誤正確答案：A8、通過empty()函數(shù)創(chuàng)建的數(shù)組中所有元素值都是NaN。A、正確B、錯誤正確答案：B9、非平穩(wěn)的時間序列需要通過差分預(yù)算來轉(zhuǎn)變?yōu)槠椒€(wěn)的時間序列。A、正確B、錯誤正確答案：A10、直方圖可以利用方塊的高度來反映數(shù)據(jù)的差異。A、正確B、錯誤正確答案：A11、sort()方法可以對任何軸上的數(shù)據(jù)進行排序A、正確B、錯誤正確答案：A12、如果要卸載指定環(huán)境中的包，則直接使用remove命令移除即可。A、正確B、錯誤正確答案：A13、通過zeros()函數(shù)創(chuàng)建的數(shù)組中元素值都是0。A、正確B、錯誤正確答案：A14、Anconda是完全免費的。A、正確B、錯誤正確答案：A15、如果希望一次性創(chuàng)建一組子圖，則可以通過subplot()函數(shù)進行實現(xiàn)。A、正確B、錯誤正確答案：B16、使用字典做為分組鍵時，字典的鍵必須和數(shù)據(jù)中的列名相映射。A、正確B、錯誤正確答案：A17、Matplotlib是一個用在Python中繪制數(shù)組的3D圖形庫。A、正確B、錯誤正確答案：B18、agg()方法可以使用用戶自定義的函數(shù)。A、正確B、錯誤正確答案：A19、在操作時間戳索引時，可以直接使用任何日期字符串來選取子集。A、正確B、錯誤正確答案：B20、啞變量可以用來反映某個變量的不同類別。A、正確B、錯誤正確答案：A21、只要使用groupby()方法分組，就會產(chǎn)生一個DataFrameGroupby對象A、正確B、錯誤正確答案：B22、ndarray對象中的swapaxes()方法可以將兩個軸進行轉(zhuǎn)換。A、正確B、錯誤正確答案：A23、Anconda不支持Python2.x版本。A、正確B、錯誤正確答案：B24、只要當(dāng)前的系統(tǒng)中安裝了Anconda，則默認就已經(jīng)擁有了JupyterNotebook，不需要再另行下載和安裝。A、正確B、錯誤正確答案：A25、Pandas既可以按照索引排序也可以按照數(shù)據(jù)排序。A、正確B、錯誤正確答案：A26、Pandas是一個基于NumPy的數(shù)據(jù)分析包，它是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。A、正確B、錯誤正確答案：A27、通過date_range()函數(shù)創(chuàng)建DatetimeIndex對象時，如果只是傳入了開始日期或結(jié)束日期，則還需要用periods參數(shù)指定產(chǎn)生多少個時間戳。A、正確B、錯誤正確答案：A28、ndarray對象的數(shù)據(jù)類型可以通過type()方法進行轉(zhuǎn)換。A、正確B、錯誤正確答案：B29、時間序列的基礎(chǔ)頻率后面還可以跟著一個日期偏移量。A、正確B、錯誤正確答案：A30、假設(shè)當(dāng)前有一個3行3列的ndarray數(shù)組，如果想要獲取第3行第2列的元素，可以使用ndarray[3,2]。A、正確B、錯誤正確答案：B31、groupby()方法不能使用函數(shù)做為分組鍵。A、正確B、錯誤正確答案：B32、散點圖包含的數(shù)據(jù)點越少，比較的效果就會越好。A、正確B、錯誤正確答案：B33、起始日期與結(jié)束日期定義了時間序列索引的嚴格邊界。A、正確B、錯誤正確答案：A34、在創(chuàng)建DatetimeIndex對象時，如果只是指定了開始日期與結(jié)束日期，則默認生成的時間戳是按小時計算的。A、正確B、錯誤正確答案：B35、join()方法可以使用左連接和右連接兩種方式連接數(shù)據(jù)。A、正確B、錯誤正確答案：A36、conda是一個在Windows、