Python數(shù)據(jù)科學(xué)方法與實(shí)踐（山東聯(lián)盟）知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋山東師范大學(xué)

Python數(shù)據(jù)科學(xué)方法與實(shí)踐（山東聯(lián)盟）知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋山東師范大學(xué)第一章單元測(cè)試

目前，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究的范式也稱為科學(xué)研究的（）。

A:第二范式B:第四范式C:第三范式D:第一范式

答案:第四范式在DrewConway提出的數(shù)據(jù)科學(xué)韋恩圖中，危險(xiǎn)區(qū)是指（）。

A:缺乏數(shù)學(xué)解釋的能力B:忽視專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的掌握C:忽視計(jì)算機(jī)編程的能力D:重視機(jī)器學(xué)習(xí)算法的掌握

答案:缺乏數(shù)學(xué)解釋的能力以下不屬于數(shù)據(jù)離散程度統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的是（）。

A:標(biāo)準(zhǔn)差B:方差C:數(shù)學(xué)期望D:極差

答案:數(shù)學(xué)期望隨著大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)與（）建立了本質(zhì)性的聯(lián)系。

A:深度學(xué)習(xí)B:數(shù)據(jù)挖掘C:統(tǒng)計(jì)學(xué)D:機(jī)器學(xué)習(xí)

答案:數(shù)據(jù)挖掘IBM提出的大數(shù)據(jù)“5V”理論，增加了（）特征。

A:Veracity（真實(shí)性）B:Velocity(速度快)C:Value（價(jià)值密度低）D:Variety（多樣性）

答案:Veracity（真實(shí)性）隨著大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用和技術(shù)的不斷創(chuàng)新，人們的思維模式也發(fā)生了很大的變化，以下不屬于大數(shù)據(jù)思維的是（）。

A:因果性思維B:容錯(cuò)性思維C:相關(guān)性思維D:總體性思維

答案:因果性思維當(dāng)今大數(shù)據(jù)區(qū)別于傳統(tǒng)的小數(shù)據(jù)，其主要差異不包括（）。

A:數(shù)據(jù)來(lái)源B:應(yīng)用需求C:數(shù)據(jù)特點(diǎn)D:技術(shù)框架

答案:數(shù)據(jù)來(lái)源目前，對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)面臨的主要挑戰(zhàn)，描述錯(cuò)誤的是（）。

A:數(shù)據(jù)往往伴有噪聲，對(duì)數(shù)據(jù)的管理和評(píng)價(jià)容易出現(xiàn)偏差B:數(shù)據(jù)生存環(huán)境是動(dòng)態(tài)變化的，具有很強(qiáng)的不確定性C:數(shù)據(jù)分布廣泛，只有在集成后才能更好地處理和分析D:數(shù)據(jù)處理分析算法需要在實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率之間做出平衡

答案:數(shù)據(jù)分布廣泛，只有在集成后才能更好地處理和分析大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)中，使用流處理模式，適用于大型互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)日志采集的系統(tǒng)是（）。

A:KafkaB:RocketMQC:SparkSQLD:RabbitMQ

答案:Kafka以下不屬于大數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)平臺(tái)的是（）。

A:ApacheDrillB:ZooKeeperC:TensorFlowD:Impala

答案:ZooKeeper有大數(shù)據(jù)就有小數(shù)據(jù)，二者在理論和技術(shù)上既有聯(lián)系、又有區(qū)別。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)HadoopYARN是一個(gè)通用的資源管理系統(tǒng)，它可以將資源管理和作業(yè)調(diào)度、監(jiān)控分離，為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，可以更形象直觀地觀察數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，以便更好地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的價(jià)值和模式。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)目前，大數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜性不斷提升，越來(lái)越需要人工智能理論和技術(shù)的支持。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)ZooKeeper作為一個(gè)典型的分布式數(shù)據(jù)一致性解決方案，提供了配置維護(hù)、域名服務(wù)、分布式同步、組服務(wù)等功能。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)目前，高性能計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)智能分析的核心技術(shù)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)Tableau屬于可編程的數(shù)據(jù)可視化分析工具。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)Python環(huán)境下，可以在第三方庫(kù)的支持下進(jìn)行大數(shù)據(jù)的處理和分析。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的價(jià)值都呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)近年來(lái)，對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模的度量，已經(jīng)開始使用EB和ZB作為單位。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

第二章單元測(cè)試

使用pip命令可以下載安裝Python的（）。

A:內(nèi)置庫(kù)B:自定義庫(kù)C:外部擴(kuò)展庫(kù)D:標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)

答案:外部擴(kuò)展庫(kù)使用Python的import命令不可以導(dǎo)入（）。

A:pandasB:numpyC:__bulitins__D:math

答案:__bulitins__Python的注釋不可以使用（）。

A:一對(duì)三單引號(hào)'''...'''B:一對(duì)“&”號(hào)C:單個(gè)“#”號(hào)D:一對(duì)三雙引號(hào)"""..."""

答案:一對(duì)“&”號(hào)關(guān)于Python語(yǔ)言，以下說(shuō)法不正確的是（）。

A:一行只能有一條語(yǔ)句B:一條語(yǔ)句可以使用續(xù)行符“\”在多行上書寫C:一種解釋性高級(jí)語(yǔ)言D:嚴(yán)格使用縮進(jìn)來(lái)表示程序代碼的邏輯關(guān)系

答案:一行只能有一條語(yǔ)句執(zhí)行語(yǔ)句sum(list(range(1,10,2)))之后，顯示的運(yùn)算結(jié)果是（）。

A:45B:[1,3,5,7,9]C:20D:25

答案:25在Python環(huán)境中執(zhí)行語(yǔ)句i=3；i+=3后，變量i的值是（）。

A:不確定B:3C:0D:6

答案:6已知x=[1,1]，y=[2,2]，則x+y的結(jié)果是（）。

A:[2,2]B:[3,3]C:[1,1,2,2]D:[1,1]

答案:[1,1,2,2]執(zhí)行語(yǔ)句age=[18,20,19,17]；age.pop()之后，顯示的結(jié)果為（）。

A:19B:18C:20D:17

答案:17執(zhí)行語(yǔ)句x=[1,2,3]*3之后，語(yǔ)句x.index(2)的運(yùn)算結(jié)果是（）。

A:0B:3C:2D:1

答案:1執(zhí)行語(yǔ)句list(zip(['i','j','k'],[1,2]))之后，生成的列表為（）。

A:[('i',1),('j',2)]B:[['i',1],['j',2]]C:[('i',1),('j',2),('k',0)]D:[['i',1],['j',2],['k',0]]

答案:[('i',1),('j',2)]表達(dá)式sum([x*xforxinrange(5)])的計(jì)算結(jié)果是（）。

A:20B:15C:30D:5

答案:30表達(dá)式tuple(enumerate(range(3)))的計(jì)算結(jié)果是（）。

A:(0,1,2)B:((0,0),(1,1),(2,2))C:((1,1),(2,2),(3,3))D:(1,2,3)

答案:((0,0),(1,1),(2,2))執(zhí)行語(yǔ)句系列g(shù)=(i**2foriinrange(1,4))；list(g)；next(g)，最后的顯示結(jié)果為（）。

A:報(bào)錯(cuò)B:[1,2,3]C:[1,4,9]D:(1,4,9)

答案:報(bào)錯(cuò)執(zhí)行語(yǔ)句系列x,y,z={1:"a",2:"b",3:"c"}；x,y=y,z之后，則變量y的值為（）。

A:3B:2C:1D:"c"

答案:3關(guān)于Python中字典的使用，以下說(shuō)法不正確的是（）。

A:字典中的“鍵”允許重復(fù)B:可使用字典對(duì)象的values屬性訪問(wèn)字典的所有值C:字典的標(biāo)識(shí)符為{}D:字典中的每個(gè)元素以“鍵:值”形式表示

答案:字典中的“鍵”允許重復(fù)Python是一種強(qiáng)類型動(dòng)態(tài)語(yǔ)言，變量的類型可以隨時(shí)變化。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)Python中的range對(duì)象是可迭代對(duì)象，常用在for循環(huán)中控制循環(huán)的次數(shù)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)執(zhí)行語(yǔ)句x=y=3后，變量x、y指向同一個(gè)內(nèi)存地址。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)Python對(duì)標(biāo)識(shí)符嚴(yán)格區(qū)分大小寫。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)在Python中定義函數(shù)時(shí)，必須要聲明函數(shù)返回值的類型。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)Python中函數(shù)的形式參數(shù)與實(shí)際參數(shù)的個(gè)數(shù)必須一致。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)Python表達(dá)式Trueor1/0的運(yùn)算結(jié)果為True。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)Python中的生成器對(duì)象具有惰性求值的特點(diǎn)，每次可以訪問(wèn)其中的任意一個(gè)元素。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)Python中沒(méi)有字符類型，只有字符串類型。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)Python的一個(gè)常量、變量、數(shù)據(jù)類型或函數(shù)等都可以看作是一個(gè)對(duì)象。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)以下屬于Python內(nèi)置序列對(duì)象的有（）。

A:列表（list）B:元組（tuple）C:集合（set）D:字典（dict）

答案:列表（list）；元組（tuple）；集合（set）；字典（dict）序列結(jié)構(gòu)是Python的一種重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以下屬于可變序列的有（）。

A:列表（list）B:集合（set）C:字典（dict）D:元組（tuple）

答案:列表（list）；集合（set）；字典（dict）Python程序常用的基本控制結(jié)構(gòu)有（）。

A:迭代結(jié)構(gòu)B:順序結(jié)構(gòu)C:循環(huán)結(jié)構(gòu)D:分支結(jié)構(gòu)

答案:順序結(jié)構(gòu)；循環(huán)結(jié)構(gòu)；分支結(jié)構(gòu)在Python的選擇和循環(huán)結(jié)構(gòu)中，以下條件表達(dá)式的值可以解釋為True的有（）。

A:'a'!='b'B:NoneC:0D:10

答案:'a'!='b'；10在Python中定義函數(shù)時(shí)，允許使用的函數(shù)參數(shù)形式有（）。

A:位置參數(shù)B:可變長(zhǎng)度參數(shù)C:默認(rèn)值參數(shù)D:關(guān)鍵字參數(shù)

答案:位置參數(shù)；可變長(zhǎng)度參數(shù)；默認(rèn)值參數(shù)；關(guān)鍵字參數(shù)關(guān)于Python類的實(shí)例屬性，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:類的每個(gè)實(shí)例對(duì)象都擁有該類實(shí)例屬性的副本B:在定義類時(shí)，以“self.屬性名稱”格式訪問(wèn)其實(shí)例屬性C:同一個(gè)類生成的多個(gè)對(duì)象，其實(shí)例屬性互不影響D:類的實(shí)例屬性只能在類的構(gòu)造方法中定義

答案:類的每個(gè)實(shí)例對(duì)象都擁有該類實(shí)例屬性的副本；在定義類時(shí)，以“self.屬性名稱”格式訪問(wèn)其實(shí)例屬性；同一個(gè)類生成的多個(gè)對(duì)象，其實(shí)例屬性互不影響在Python中定義類的成員方法時(shí)，可以采用的不同形式有（）。

A:抽象方法B:靜態(tài)方法C:類方法D:實(shí)例方法

答案:靜態(tài)方法；類方法；實(shí)例方法以下能夠使用切片方式訪問(wèn)其中部分成員的對(duì)象有（）。

A:字典B:列表C:元組D:字符串

答案:列表；元組；字符串在使用Python的內(nèi)置函數(shù)open打開文件時(shí)，能夠指定的文本解碼方式有（）。

A:CP936B:GBKC:UTF-8D:BIG-5

答案:CP936；GBK；UTF-8當(dāng)Python函數(shù)的實(shí)際參數(shù)個(gè)數(shù)不確定時(shí)，可以使用*或**定義可變長(zhǎng)度參數(shù)，則可以傳遞的實(shí)際參數(shù)類型有（）。

A:默認(rèn)值參數(shù)B:位置參數(shù)C:關(guān)鍵字參數(shù)D:無(wú)限制

答案:位置參數(shù)；關(guān)鍵字參數(shù)

第三章單元測(cè)試

設(shè)numpy數(shù)組arr=np.arange(10)，要將該數(shù)組中偶數(shù)選擇處理，以下正確的是（）。

A:arr[arr%2==0]B:arr[arr%2==True]C:np.where(arr%2==0)D:arr[::2]

答案:arr[arr%2==True]使用numpy的split函數(shù)分割數(shù)組arr，如果該函數(shù)的第二個(gè)參數(shù)為[3,5]，則表示要?jiǎng)澐謅rr為（）個(gè)子數(shù)組。

A:3B:1C:2D:4

答案:3設(shè)數(shù)組a、b均為1行3列的一維數(shù)組，使用numpy.stack函數(shù)連接數(shù)組a和b時(shí)，若參數(shù)axis=-1，則（）。

A:不允許，將提示錯(cuò)誤B:連接軸為行，等價(jià)于axis=0C:按默認(rèn)的軸方向進(jìn)行連接D:連接軸為列，等價(jià)于axis=1

答案:連接軸為列，等價(jià)于axis=1設(shè)數(shù)組a、b均為1行6列的一維數(shù)組，若執(zhí)行賦值語(yǔ)句a=b；b.shape=2,3，則以下說(shuō)法正確的是（）。

A:數(shù)組a和b均變?yōu)?行3列B:數(shù)組a和b具有不同的存儲(chǔ)單元地址C:數(shù)組b的形狀改變，而數(shù)組a形狀不變D:數(shù)組a和b的形狀均保持不變

答案:數(shù)組a和b均變?yōu)?行3列ndarray對(duì)象是numpy庫(kù)的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，關(guān)于該對(duì)象的說(shuō)法，以下不正確的是（）。

A:是一個(gè)N維數(shù)組B:每個(gè)元素的存儲(chǔ)空間大小不同C:元素的數(shù)據(jù)類型相同D:元素的下標(biāo)默認(rèn)從0開始

答案:每個(gè)元素的存儲(chǔ)空間大小不同使用numpy庫(kù)的array函數(shù)分別創(chuàng)建數(shù)組a和b，其中，則a+b的運(yùn)算結(jié)果是（）。

A:B:C:D:不能運(yùn)算，報(bào)錯(cuò)

答案:Numpy庫(kù)提供了線性代數(shù)子模塊linalg，其中專門用于計(jì)算Hermitian矩陣或?qū)ΨQ矩陣特征值和特征向量的函數(shù)是（）。

A:eighB:eigC:eigvalshD:eigvals

答案:eigh在numpy環(huán)境中，如果要將一個(gè)二維數(shù)組a2d的相應(yīng)行中減去一維數(shù)組b1d的每一項(xiàng)，以下方法正確的是（）。

A:a2d-b1dB:a2d-b1d[:,:]

C:a2d-b1d[:,NaN]D:a2d-b1d[:,None]

答案:a2d-b1d[:,None]設(shè)數(shù)組x=numpy.arange(1,9,2)，則表達(dá)式x[numpy.where(x<5,x,-1)]的運(yùn)算結(jié)果為（）。

A:array([3,7,7,7])B:array([3,0,0,0])C:array([1,3,-1,-1])D:array([3,1,1,1])

答案:array([3,7,7,7])設(shè)數(shù)組x=numpy.linspace(-2,2,3)，則表達(dá)式numpy.piecewise(x,[x<0,x>=0],[lambdax:-x,lambdax:x])的運(yùn)算結(jié)果為（）。

A:array([2.,0.,2.])B:array([-1.,0.,-1.])C:array([-2.,0.,-2.])D:array([1.,0.,1.])

答案:array([2.,0.,2.])設(shè)有numpy數(shù)組arr=np.arange(9).reshape(3,3)，則arr[:,::-1]的作用是（）。

A:行倒序B:列倒序C:行列互換D:數(shù)組保持不變

答案:列倒序設(shè)有numpy數(shù)組arr=np.arange(9).reshape(3,3)，則要交換該數(shù)組的第1、第2行，以下表達(dá)式正確的是（）。

A:arr[[1,0,2],:]B:arr[:,[1,0,2]]C:arr[:,[0,2,1]]D:arr[[0,2,1],:]

答案:arr[[1,0,2],:]形狀兼容時(shí)，numpy可以進(jìn)行廣播操作，以下運(yùn)算中沒(méi)有廣播操作的是（）。

A:a=np.random.randn(2,3);a*3B:a=np.arange(3).reshape(3,1);b=np.arange(3);a+bC:a=np.ones((2,3));b=np.arange(3);a+bD:a=np.ones((3,2));b=np.arange(3);a*b

答案:a=np.ones((3,2));b=np.arange(3);a*b設(shè)numpy數(shù)組arr=np.arange(10)，要將該數(shù)組中的偶數(shù)選擇出來(lái)，以下表達(dá)式不正確的是（）。

A:arr[arr%2==0]B:np.where(arr%2==0)C:arr[::2]D:np.where(np.mod(arr,2))

答案:np.where(np.mod(arr,2))numpy提供了random隨機(jī)模塊，使用該模塊可產(chǎn)生標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)數(shù)的是（）。

A:randB:normalC:randnD:radom

答案:randn使用Numpy的reshape方法，可以同時(shí)改變數(shù)組的維數(shù)和大小。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)使用Numpy的resize方法，可以同時(shí)改變數(shù)組的維數(shù)和大小。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)如果兩個(gè)數(shù)組的維度相同，但大小不同，則這兩個(gè)數(shù)組不能進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)設(shè)數(shù)組a=np.arange(9).reshape(3,3)，則表達(dá)式a[:,[1,0,2]]的作用是交換數(shù)組a的兩列。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)如果兩個(gè)由數(shù)值數(shù)據(jù)組成的數(shù)組進(jìn)行點(diǎn)積運(yùn)算的結(jié)果為0，則表示這兩個(gè)數(shù)組對(duì)應(yīng)的向量垂直。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)一個(gè)兩行三列的數(shù)組可以看作為兩個(gè)三維的向量。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)在計(jì)算數(shù)據(jù)集的中心傾向時(shí)，均值對(duì)數(shù)據(jù)中的異常值不敏感。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)百分位數(shù)常用于描述一組有序數(shù)據(jù)中的各數(shù)據(jù)項(xiàng)如何在最小值和最大值之間分布。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)數(shù)據(jù)離散度的計(jì)算很容易受到其中一小部分異常值的影響。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)當(dāng)計(jì)算數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果為0時(shí)，表示數(shù)據(jù)聚集在一起。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)numpy庫(kù)中使用的ndarray數(shù)組要求數(shù)據(jù)類型必須一致。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)設(shè)數(shù)組a=np.arange(6).reshape(3,2)，則表達(dá)式a[::-1]的作用是翻轉(zhuǎn)數(shù)組a的兩列。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)計(jì)算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，可以使用numpy庫(kù)的corrcoef函數(shù)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)使用numpy庫(kù)random子模塊的randint函數(shù)每次只能生成一個(gè)隨機(jī)整數(shù)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)使用numpy庫(kù)的amax函數(shù)可以對(duì)多維數(shù)組的每一行求最大值。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)在計(jì)算機(jī)上使用數(shù)值近似解方法解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)，不可避免地會(huì)引入誤差，其主要來(lái)源類型有（）。

A:舍入誤差B:觀測(cè)誤差C:截?cái)嗾`差D:模型誤差

答案:舍入誤差；觀測(cè)誤差；截?cái)嗾`差；模型誤差對(duì)Numpy庫(kù)的描述，以下正確的是（）。

A:是Python的外部擴(kuò)展庫(kù)B:其核心功能的實(shí)現(xiàn)受ndarray對(duì)象的支持C:是基于Python環(huán)境的科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)包D:只支持?jǐn)?shù)值類型的運(yùn)算

答案:是Python的外部擴(kuò)展庫(kù)；其核心功能的實(shí)現(xiàn)受ndarray對(duì)象的支持；是基于Python環(huán)境的科學(xué)計(jì)算基礎(chǔ)包對(duì)Numpy庫(kù)中ndarray對(duì)象的描述，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:元素可使用下標(biāo)索引方式訪問(wèn)B:是一個(gè)多維數(shù)組C:對(duì)象中每個(gè)元素的存儲(chǔ)空間大小相同D:對(duì)象中元素的數(shù)據(jù)類型必須相同

答案:元素可使用下標(biāo)索引方式訪問(wèn)；是一個(gè)多維數(shù)組；對(duì)象中每個(gè)元素的存儲(chǔ)空間大小相同使用Numpy庫(kù)可以創(chuàng)建單位矩陣形式數(shù)組的函數(shù)有（）。

A:eyeB:identityC:zerosD:ones

答案:eye；identity可以創(chuàng)建三角矩陣的Numpy庫(kù)函數(shù)有（）。

A:diagB:triuC:trilD:tri

答案:triu；tril；tri在numpy環(huán)境中執(zhí)行語(yǔ)句序列a=np.array([1,2,3])；b=np.unique(np.append(a,2))后，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:數(shù)組a和b是同一個(gè)數(shù)組B:數(shù)組b的內(nèi)容為array([1,2,3])C:數(shù)組a和b的內(nèi)容相同D:數(shù)組a的內(nèi)容沒(méi)有改變

答案:數(shù)組b的內(nèi)容為array([1,2,3])；數(shù)組a和b的內(nèi)容相同；數(shù)組a的內(nèi)容沒(méi)有改變將二維數(shù)組轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組，可以使用的方法有（）。

A:numpy.flattenB:ndarray.reshapeC:numpy.ravelD:ndarray.resize

答案:ndarray.reshape；numpy.ravel；ndarray.resize使用numpy創(chuàng)建數(shù)組a=np.random.randint(1,10,[3,3])，則執(zhí)行語(yǔ)句b=a[:,::-1]后，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:數(shù)組a中的元素按行倒置后得到數(shù)組bB:數(shù)組a和b的形狀相同C:數(shù)組a中的元素按列倒置后得到數(shù)組bD:數(shù)組a的內(nèi)容保持不變

答案:數(shù)組a和b的形狀相同；數(shù)組a中的元素按列倒置后得到數(shù)組b；數(shù)組a的內(nèi)容保持不變Numpy庫(kù)提供了線性代數(shù)子模塊linalg，支持的運(yùn)算包括（）。

A:求解線性方程組B:矩陣和矢量的基本運(yùn)算C:矩陣的分解和規(guī)范化D:求解矩陣的特征值

答案:求解線性方程組；矩陣和矢量的基本運(yùn)算；矩陣的分解和規(guī)范化；求解矩陣的特征值常用的矩陣分解方法包括（）。

A:QR分解B:正交分解C:三角分解（LU）D:奇異值分解（SVD）

答案:QR分解；三角分解（LU）；奇異值分解（SVD）使用索引訪問(wèn)數(shù)組中的元素時(shí)，索引的形式可以是（）。

A:切片索引B:整數(shù)數(shù)組索引C:布爾數(shù)組索引D:字段名稱索引

答案:切片索引；整數(shù)數(shù)組索引；布爾數(shù)組索引；字段名稱索引設(shè)arr是一個(gè)3行3列的numpy數(shù)值型數(shù)組，則以下操作返回原始對(duì)象視圖的有（）。

A:arr.view()B:arr+2C:arr.flatten()D:arr[:]

答案:arr.view()；arr[:]以下屬于numpy庫(kù)子模塊的有（）。

A:maB:randomC:matlibD:linalg

答案:ma；random；matlib；linalgnumpy庫(kù)中的linalg子模塊可以用來(lái)（）。

A:求解線性方程組B:計(jì)算兩個(gè)矩陣的乘法C:求兩個(gè)向量的歐式距離D:計(jì)算矩陣的行列式

答案:求解線性方程組；計(jì)算兩個(gè)矩陣的乘法；求兩個(gè)向量的歐式距離；計(jì)算矩陣的行列式使用numbers=np.random.uniform(0,20,20)語(yǔ)句創(chuàng)建一個(gè)numpy數(shù)組，要提取該數(shù)組中的整數(shù)部分，以下方法正確的是（）。

A:numbers.astype(int)B:np.trunc(numbers)C:numbers-numbers%1D:np.floor(numbers)

答案:numbers.astype(int)；np.trunc(numbers)；numbers-numbers%1；np.floor(numbers)

第四章單元測(cè)試

對(duì)pandas庫(kù)的描述，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）。

A:是Python的外部擴(kuò)展庫(kù)，需要預(yù)先下載和安裝B:只支持一維和二維的數(shù)據(jù)處理分析C:非常適合于關(guān)系型和標(biāo)記型數(shù)據(jù)的處理和分析D:是一種高效且功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析包

答案:只支持一維和二維的數(shù)據(jù)處理分析關(guān)于DataFrame對(duì)象的描述，以下不正確的是（）。

A:存儲(chǔ)異構(gòu)數(shù)據(jù)B:等價(jià)于二維的ndarray對(duì)象C:對(duì)象大小可變D:元素值可變

答案:等價(jià)于二維的ndarray對(duì)象關(guān)于Series對(duì)象的描述，以下不正確的是（）。

A:對(duì)象中的元素值是可變的B:是一個(gè)帶標(biāo)簽的一維數(shù)組C:對(duì)象中的數(shù)據(jù)是均勻的D:對(duì)象的大小是可變的

答案:對(duì)象的大小是可變的DataFrame對(duì)象使用一種行列交叉的表格結(jié)構(gòu)，則以下描述不正確的是（）。

A:每一行和列都具有相應(yīng)的標(biāo)簽作為標(biāo)識(shí)B:行和列允許增加或刪除C:缺省情況下，默認(rèn)的行、列標(biāo)識(shí)都從0開始D:每一列允許使用不同的數(shù)據(jù)類型

答案:每一列允許使用不同的數(shù)據(jù)類型假設(shè)執(zhí)行s=pd.Series(np.random.randn(5))語(yǔ)句，已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)Series對(duì)象，則以下允許的操作有（）。

A:執(zhí)行s.index=list("abcde")，改變對(duì)象的索引標(biāo)識(shí)B:執(zhí)行s[:]=s[:]+1，修改所有元素的值C:執(zhí)行s.size=6，改變對(duì)象的大小D:執(zhí)行s[0]=True，同時(shí)修改元素的值和數(shù)據(jù)類型

答案:執(zhí)行s.size=6，改變對(duì)象的大小創(chuàng)建Series對(duì)象時(shí)，不可以作為其輸入數(shù)據(jù)的是（）。

A:標(biāo)量值，如數(shù)字3B:Python的字典對(duì)象C:Python的集合對(duì)象D:numpy的ndarray對(duì)象

答案:Python的集合對(duì)象若DataFrame對(duì)象是一個(gè)由10行4列組成的數(shù)值型數(shù)據(jù)集，則要使用DataFrame對(duì)象的sum函數(shù)統(tǒng)計(jì)每一行的總和，應(yīng)設(shè)置參數(shù)（）。

A:axis=FalseB:axis=TrueC:axis=1D:axis=0

答案:axis=1設(shè)df是一個(gè)由100行5列組成的DataFrame對(duì)象，其中第5列標(biāo)識(shí)為“Species”，數(shù)據(jù)類型是字符串型，要統(tǒng)計(jì)該列中每個(gè)字符串的長(zhǎng)度，以下表達(dá)式正確的是（）。

A:df["species"].count()B:map(lambdas:len(s),df["species"])C:len(df["species"])D:df["species"].map(lambdas:len(s))

答案:df["species"].map(lambdas:len(s))假設(shè)一個(gè)DataFrame對(duì)象df的第1列標(biāo)識(shí)為“Species”，由不同物種名稱的字符串組成，要統(tǒng)計(jì)該列中不同類別物種的個(gè)數(shù)，以下表達(dá)式正確的是（）。

A:count(df["species"].unique())B:df["species"].count().unique()C:df.value_counts("species").unique()D:len(df["species"].unique())

答案:len(df["species"].unique())假設(shè)df為已經(jīng)創(chuàng)建的DataFrame對(duì)象，且其列標(biāo)識(shí)分別為“A”、“B”、“C”、“D”，則語(yǔ)句df.sort_values(by=["B","D"])的作用是（）。

A:先按B列降序排序，B列相同時(shí)再按D列降序排序B:分別按B列、D列降序排序C:先按B列升序排序，B列相同時(shí)再按D列升序排序D:分別按B列、D列升序排序

答案:先按B列升序排序，B列相同時(shí)再按D列升序排序在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，可以被pandas理解為缺失值的有（）。

A:Python內(nèi)置的NoneB:其余選項(xiàng)都是C:numpy模塊提供的nanD:pandas模塊提供的NaN

答案:其余選項(xiàng)都是若DataFrame對(duì)象df中存在重復(fù)數(shù)據(jù)，執(zhí)行該對(duì)象的drop_duplicates方法，則以下說(shuō)法不正確的是（）。

A:只能刪除df中行完全重復(fù)的所有數(shù)據(jù)B:刪除重復(fù)數(shù)據(jù)后，行索引保持不變C:可以刪除df中指定列完全重復(fù)的所有數(shù)據(jù)D:可以將df中所有的重復(fù)數(shù)據(jù)真正刪除

答案:只能刪除df中行完全重復(fù)的所有數(shù)據(jù)若DataFrame對(duì)象df存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)集中存在不同程度的缺失值NaN，則執(zhí)行該對(duì)象的dropna方法刪除這些缺失值時(shí)，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:若參數(shù)axis=1且每列都存在缺失值，df將成為一個(gè)空的DataFrame對(duì)象B:若參數(shù)axis=0,只要某行中存在缺失值，該行數(shù)據(jù)將被全部刪除C:若參數(shù)axis=0且每行都存在缺失值，df將成為一個(gè)空的DataFrame對(duì)象D:對(duì)象df中的原數(shù)據(jù)會(huì)始終保持不變

答案:對(duì)象df中的原數(shù)據(jù)會(huì)始終保持不變使用3σ原則檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的異常值時(shí)，其中的σ是指（）。

A:標(biāo)準(zhǔn)差B:極差C:方差D:均值

答案:標(biāo)準(zhǔn)差以下屬于二進(jìn)制文件格式的有（）。

A:XMLB:JSONC:TXTD:MSEXCEL

答案:MSEXCEL在pandas庫(kù)與時(shí)間相關(guān)的類中，帶有時(shí)區(qū)信息，表示某個(gè)具體時(shí)間點(diǎn)的類是（）。

A:DatetimeB:TimedeltaC:TimestampD:Period

答案:Timestamp在時(shí)間序列的處理和分析中，目前不考慮時(shí)區(qū)因素而作為國(guó)際通用時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)的是（）。

A:DSTB:UTCC:GMTD:EST

答案:UTC在Python環(huán)境中，匯編世界時(shí)區(qū)信息，且封裝在pandas庫(kù)中，為時(shí)區(qū)信息的使用帶來(lái)極大便利的第三方庫(kù)是（）。

A:datetimeB:PyTimeC:pytzD:Dateutil

答案:pytz數(shù)據(jù)分類是有效提高大數(shù)據(jù)集分析時(shí)空效率的必要手段，則以下關(guān)于數(shù)據(jù)分類的說(shuō)法不正確的是（）。

A:數(shù)據(jù)分類的時(shí)間代價(jià)較大時(shí)，分類是不必要的B:分類數(shù)據(jù)通常用整數(shù)編碼C:對(duì)分類數(shù)據(jù)的操作速度會(huì)更快D:分類數(shù)據(jù)通常占用更少的內(nèi)存

答案:數(shù)據(jù)分類的時(shí)間代價(jià)較大時(shí)，分類是不必要的使用DataFrame對(duì)象的sort_values方法對(duì)其中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序時(shí)，以下允許的操作是（）

A:設(shè)置要排序的軸向B:設(shè)置要排序的順序C:設(shè)置要排序的列名D:設(shè)置要排序的索引標(biāo)識(shí)

答案:設(shè)置要排序的索引標(biāo)識(shí)使用DataFrame對(duì)象的concat()方法，可以將兩個(gè)數(shù)據(jù)集合并成一個(gè)數(shù)據(jù)集。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)使用DataFrame對(duì)象的groupby()方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組得到的GroupBy對(duì)象包含所有分組計(jì)算的結(jié)果。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)使用Pandas的read_json()函數(shù)，在讀取JSON格式文件的同時(shí)，可以解析文件中的數(shù)據(jù)內(nèi)容。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)FuzzyWuzzy是Python環(huán)境下對(duì)字符串模糊匹配的第三方庫(kù)，它默認(rèn)使用Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)difflib進(jìn)行字符串匹配。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化后，數(shù)據(jù)的值限定在[0,1]之間。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)使用層次化索引可以在低維上訪問(wèn)到DataFrame對(duì)象的高維元素。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)numpy庫(kù)提供的Series對(duì)象即使只有一個(gè)軸，也能使用分層索引。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)使用DataFrame對(duì)象的unstack()方法，可以將其中的行轉(zhuǎn)換為列，得到一個(gè)具有多層索引的Series對(duì)象。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)若兩個(gè)數(shù)據(jù)子集的列數(shù)分別為n1、n2，則使用Pandas的merge方法按主鍵合并這兩個(gè)數(shù)據(jù)子集時(shí)，合并后的結(jié)果數(shù)據(jù)集中的列數(shù)為n1+n2。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)可以將numpy的ndarray數(shù)組對(duì)象轉(zhuǎn)換為pandas的Series對(duì)象。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)使用DataFrame對(duì)象的head方法，僅能查看數(shù)據(jù)集中前5行的數(shù)據(jù)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)可以通過(guò)對(duì)DataFrame對(duì)象的shape屬性重新賦值的方式改變其形狀。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)使用DataFrame對(duì)象的reindex方法重構(gòu)索引時(shí)，若該對(duì)象中原來(lái)沒(méi)有索引標(biāo)識(shí)“h”,則索引“h”對(duì)應(yīng)的行將填充為NaN。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)使用DataFrame對(duì)象的iloc方法選取行數(shù)據(jù)時(shí)，只能使用整數(shù)形式的索引標(biāo)識(shí)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)Python的外部擴(kuò)展庫(kù)pandas不具有圖表繪制的功能。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)在使用DataFrame對(duì)象的groupby方法進(jìn)行分組計(jì)算時(shí)，若分組鍵是列標(biāo)識(shí)的列表，則分組的結(jié)果會(huì)以層次化索引表示和存儲(chǔ)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)JSON格式的數(shù)據(jù)是以鍵-值對(duì)形式存儲(chǔ)的序列化文本類型數(shù)據(jù)，可以使用pandas庫(kù)的read_json和to_json方法讀寫。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)如果數(shù)據(jù)集中表示日期時(shí)間的數(shù)據(jù)是一個(gè)很大的整數(shù)，一般是指在內(nèi)部從新紀(jì)元Epoch開始的秒數(shù)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)在表示時(shí)間序列的頻率中，WOM-3FRI表示每月第3個(gè)星期五。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)以協(xié)調(diào)世界時(shí)UTC形式表示的時(shí)間戳值是帶有時(shí)區(qū)信息的，在進(jìn)行運(yùn)算時(shí)需要進(jìn)行時(shí)區(qū)的轉(zhuǎn)換。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)創(chuàng)建pandas庫(kù)的Series對(duì)象時(shí)，以下可以作為其數(shù)據(jù)參數(shù)的有：（）

A:tuple(1,2,3,4)B:range(4)C:{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}D:list("abcd")

答案:range(4)；{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4}；list("abcd")假設(shè)已經(jīng)創(chuàng)建列標(biāo)識(shí)分別為“A”、“B”、“C”、“D”共4列的DataFrame對(duì)象df，則以下語(yǔ)句中能夠同時(shí)訪問(wèn)C列、D列所有數(shù)據(jù)的是（）

A:df.loc[:,['C','D']]B:df.iloc[:,[2,3]]C:df[['C','D']]D:df.iloc[:,2:3]

答案:df.loc[:,['C','D']]；df.iloc[:,[2,3]]；df[['C','D']]執(zhí)行語(yǔ)句序列data=[[4,5,6],[4,5,6],[4,5,6]];df=pd.DataFrame(data,columns=list("ABC"))創(chuàng)建DataFrame對(duì)象df，則以下可以將df中值為5的數(shù)據(jù)修改為數(shù)值10的語(yǔ)句是（）。

A:df[df.values==5]=10B:df["B"]=10C:df.loc[:,"B"]=5D:df.replace(5,10,inplace=True)

答案:df[df.values==5]=10；df["B"]=10；df.loc[:,"B"]=5；df.replace(5,10,inplace=True)使用pandas庫(kù)可以直接讀取的外部文件格式包括（）。

A:CSV格式文件B:HTML格式文件C:XML格式文件D:Excel格式文件

答案:CSV格式文件；HTML格式文件；XML格式文件；Excel格式文件在pandas環(huán)境中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，DataFrame對(duì)象的groupby方法是一種常用的形式，則以下相關(guān)說(shuō)法正確的是（）。

A:分組生成的GroupBy對(duì)象包含數(shù)據(jù)分組的所有信息B:一般遵循拆分、應(yīng)用、合并的過(guò)程C:分組后的結(jié)果可以直接顯示查看D:函數(shù)作為分組鍵時(shí)，函數(shù)的返回值作為分組的名稱

答案:分組生成的GroupBy對(duì)象包含數(shù)據(jù)分組的所有信息；一般遵循拆分、應(yīng)用、合并的過(guò)程；函數(shù)作為分組鍵時(shí)，函數(shù)的返回值作為分組的名稱對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的重采樣，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:本質(zhì)上是頻率轉(zhuǎn)換的過(guò)程B:升采樣時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的缺失值C:降采樣時(shí)一般要進(jìn)行相應(yīng)的聚合運(yùn)算D:對(duì)以日期為索引的時(shí)間序列升采樣時(shí)目標(biāo)頻率必須是源頻率的超時(shí)期

答案:本質(zhì)上是頻率轉(zhuǎn)換的過(guò)程；升采樣時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的缺失值；降采樣時(shí)一般要進(jìn)行相應(yīng)的聚合運(yùn)算在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，以時(shí)間順序排列構(gòu)成的觀測(cè)樣本序列數(shù)據(jù)集，一般具有的基本特性包括（）。

A:隨機(jī)性B:趨勢(shì)性C:周期性D:季節(jié)性變化

答案:隨機(jī)性；趨勢(shì)性；周期性；季節(jié)性變化對(duì)時(shí)間序列的分析和預(yù)測(cè)，可以通過(guò)移動(dòng)窗口并在窗口上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算的方式。Pandas應(yīng)用于移動(dòng)窗口計(jì)算的常用函數(shù)有（）。

A:expandingB:shiftC:ewmD:rolling

答案:expanding；ewm；rolling在Pandas環(huán)境中使用分類數(shù)據(jù)，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:可以人為指定分類數(shù)據(jù)的整數(shù)編碼B:支持分類類型的底層算法采用整數(shù)編碼數(shù)組，速度更快C:分類數(shù)據(jù)通常占用少的多的內(nèi)存空間D:操作分類對(duì)象Categorical的方法是通過(guò)其cat屬性提供的

答案:可以人為指定分類數(shù)據(jù)的整數(shù)編碼；支持分類類型的底層算法采用整數(shù)編碼數(shù)組，速度更快；分類數(shù)據(jù)通常占用少的多的內(nèi)存空間；操作分類對(duì)象Categorical的方法是通過(guò)其cat屬性提供的在Python環(huán)境中，可以使用鏈?zhǔn)骄幊趟枷氲膱?chǎng)景有（）。

A:閉包函數(shù)的調(diào)用B:關(guān)系運(yùn)算表達(dá)式C:自定義類成員方法的調(diào)用D:對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行一系列變換

答案:閉包函數(shù)的調(diào)用；關(guān)系運(yùn)算表達(dá)式；自定義類成員方法的調(diào)用；對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行一系列變換在pandas的數(shù)據(jù)合并方法中，既可以按行合并，又可以按列合并的方法有（）。

A:appendB:joinC:concatD:merge

答案:join；concat；merge以下屬于pandas庫(kù)自帶的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的是（）。

A:ndarrayB:DataFrameC:listD:Series

答案:DataFrame；Series假設(shè)執(zhí)行df=pd.DataFrame(np.random.randn(4,3),index=range(4),columns=["one","two","three"])語(yǔ)句已經(jīng)正確創(chuàng)建了一個(gè)DataFrame對(duì)象，則以下允許的操作有（）。

A:執(zhí)行df.iloc[2]選擇第三行B:執(zhí)行df.index=list("abcd")改變對(duì)象的索引標(biāo)識(shí)C:執(zhí)行df["four"]=df["one"]+df["three"]添加一列D:執(zhí)行df.pop("two")刪除第二列

答案:執(zhí)行df.iloc[2]選擇第三行；執(zhí)行df.index=list("abcd")改變對(duì)象的索引標(biāo)識(shí)；執(zhí)行df["four"]=df["one"]+df["three"]添加一列；執(zhí)行df.pop("two")刪除第二列使用DataFrame對(duì)象的describe方法，可以查看數(shù)據(jù)集的（）。

A:每個(gè)數(shù)值列的數(shù)據(jù)項(xiàng)個(gè)數(shù)B:每行的最大值和最小值C:每個(gè)非數(shù)值列的類別數(shù)D:每個(gè)數(shù)值列的標(biāo)準(zhǔn)差

答案:每個(gè)數(shù)值列的數(shù)據(jù)項(xiàng)個(gè)數(shù)；每個(gè)非數(shù)值列的類別數(shù)；每個(gè)數(shù)值列的標(biāo)準(zhǔn)差使用DataFrame對(duì)象的groupby方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組后，得到一個(gè)GroupBy對(duì)象，則以下關(guān)于GroupBy對(duì)象的說(shuō)法正確的是（）。

A:是一個(gè)可迭代對(duì)象，由分組鍵值和對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)塊組成B:可以通過(guò)該對(duì)象直接查看分組的結(jié)果C:該對(duì)象包含要進(jìn)行分組計(jì)算的所有信息D:該對(duì)象包含對(duì)數(shù)值列的分組計(jì)算結(jié)果

答案:是一個(gè)可迭代對(duì)象，由分組鍵值和對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)塊組成；該對(duì)象包含要進(jìn)行分組計(jì)算的所有信息采用分組機(jī)制對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算時(shí)，以下對(duì)分組聚合和解封的說(shuō)法正確的是（）。

A:transform方法是對(duì)分組解封后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換運(yùn)算B:apply方法是在各個(gè)分組結(jié)果上的聚合運(yùn)算C:可以直接在分組對(duì)象上執(zhí)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算D:只能對(duì)數(shù)據(jù)集中的數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算

答案:transform方法是對(duì)分組解封后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換運(yùn)算；apply方法是在各個(gè)分組結(jié)果上的聚合運(yùn)算；可以直接在分組對(duì)象上執(zhí)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算；只能對(duì)數(shù)據(jù)集中的數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算在使用pandas庫(kù)的get_dummies方法對(duì)分類特征進(jìn)行啞變量處理以滿足某些回歸分析模型對(duì)數(shù)值型輸入的要求時(shí)，以下說(shuō)法正確的是（）。

A:啞變量處理后的數(shù)據(jù)變得更加稀疏，因此降低了模型的運(yùn)算速度B:get_dummies可以接收DataFrame對(duì)象的一列作為要處理的啞變量C:某一輸入特征有n種分類時(shí)，可以設(shè)置n-1個(gè)啞變量D:啞變量的數(shù)值沒(méi)有數(shù)量大小的意義，一般為0或1

答案:get_dummies可以接收DataFrame對(duì)象的一列作為要處理的啞變量；某一輸入特征有n種分類時(shí)，可以設(shè)置n-1個(gè)啞變量；啞變量的數(shù)值沒(méi)有數(shù)量大小的意義，一般為0或1在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理的原因主要有（）。

A:減少數(shù)據(jù)量，降低算法的時(shí)空開銷B:模型算法的要求C:提高算法對(duì)樣本的抗噪聲能力D:簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，更容易理解

答案:減少數(shù)據(jù)量，降低算法的時(shí)空開銷；模型算法的要求；提高算法對(duì)樣本的抗噪聲能力；簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，更容易理解在進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理分析時(shí)，要求對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，其主要原因有（）。

A:保證結(jié)果的可靠性B:保證算法的準(zhǔn)確性C:消除數(shù)據(jù)特征之間量綱的差異D:消除評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的數(shù)量級(jí)差異

答案:保證結(jié)果的可靠性；消除數(shù)據(jù)特征之間量綱的差異；消除評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的數(shù)量級(jí)差異在pandas庫(kù)的數(shù)據(jù)組織方式上，允許使用層次化索引，以使得在同一個(gè)軸上可以擁有多個(gè)索引級(jí)別，其主要原因有（）。

A:更容易實(shí)現(xiàn)不同層次的數(shù)據(jù)交換和排序B:使得DataFrame對(duì)象可以存儲(chǔ)和操作三維的數(shù)據(jù)C:能夠以低維方式處理高維數(shù)據(jù)D:數(shù)據(jù)子集的選取和訪問(wèn)更加簡(jiǎn)單

答案:更容易實(shí)現(xiàn)不同層次的數(shù)據(jù)交換和排序；使得DataFrame對(duì)象可以存儲(chǔ)和操作三維的數(shù)據(jù)；能夠以低維方式處理高維數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)子集的選取和訪問(wèn)更加簡(jiǎn)單

第五章單元測(cè)試

Matplotlib庫(kù)中用于實(shí)現(xiàn)繪圖功能的最主要模塊是（）。

A:styleB:animationC:figureD:pylot

答案:pylot使用matplotlib庫(kù)繪制圖表時(shí)，關(guān)于畫布和坐標(biāo)軸，即figure對(duì)象和axes對(duì)象的描述，以下不正確的是（）。

A:調(diào)用plot方法繪制圖形時(shí)，會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)figure對(duì)象和一個(gè)axes對(duì)象B:一個(gè)axes對(duì)象只能在一個(gè)figure對(duì)象中使用C:在同一個(gè)figure對(duì)象上繪制的多個(gè)圖形只能共用一個(gè)axes對(duì)象D:一個(gè)figure對(duì)象可以包含多個(gè)axes對(duì)象

答案:在同一個(gè)figure對(duì)象上繪制的多個(gè)圖形只能共用一個(gè)axes對(duì)象為保證數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點(diǎn)值能夠在坐標(biāo)軸上全部畫出，使得坐標(biāo)軸的大小適應(yīng)數(shù)據(jù)的顯示，可以使用Matplotlib庫(kù)繪圖模塊的（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

A:plotB:autoscaleC:set_axesD:axis

答案:autoscale使用matplotlib庫(kù)繪制圖表，要在圖表中添加注解，應(yīng)調(diào)用pyplot模塊的（）方法來(lái)實(shí)現(xiàn)。

A:annotateB:plotC:legendD:figure

答案:annotate使用matplotlib.pyplot模塊的subplot方法在畫布上繪制子圖時(shí)，在調(diào)用subplot(2,1,1)之后，若再調(diào)用subplot(2,3,4)，則創(chuàng)建的子圖是（）。

A:第2行的第2個(gè)子圖B:第2行的第3個(gè)子圖C:第2行的第1個(gè)子圖D:第2行的第4個(gè)子圖

答案:第2行的第1個(gè)子圖使用matplotlib.pyplot模塊繪制柱形圖和直方圖時(shí)，以下說(shuō)法不正確的是（）。

A:柱形圖中只有柱子的高度有意義B:繪制柱形圖和直方圖時(shí)，柱子的寬度均可以不同C:直方圖中用柱子的寬度和高度均有意義D:柱形圖和直方圖所表示的數(shù)據(jù)均應(yīng)具有連續(xù)性

答案:柱形圖和直方圖所表示的數(shù)據(jù)均應(yīng)具有連續(xù)性制作詞云圖時(shí)，以下可以用來(lái)分詞的模塊是（）。

A:echartsB:WordCloudC:jiebaD:wordcloud2

答案:jieba繪制三維線框圖，可以使用mplot3d模塊的（）方法。

A:plotB:plot3dC:plot_wireframeD:plot3d_wireframe

答案:plot_wireframe使用Axes3D對(duì)象的bar3d(x,y,z,dx,dy,dz)函數(shù)繪制三維柱狀圖時(shí)，其中的參數(shù)x、y和z表示（）。

A:柱子的體積B:柱子的大小C:柱子的形狀D:柱子錨點(diǎn)的坐標(biāo)

答案:柱子錨點(diǎn)的坐標(biāo)三翼面圖的繪制，可以使用Axes3D對(duì)象的（）函數(shù)。

A:plot_trisurfB:plot_surfaceC:plot_wireframeD:contourf

答案:plot_trisurf使用matplotlib庫(kù)繪制圖表時(shí)，若要將y軸的刻度設(shè)置為對(duì)數(shù)形式，應(yīng)使用坐標(biāo)軸對(duì)象axes的方法是（）。

A:set_ylabelB:set_yscaleC:set_yticksD:set_title

答案:set_yscale使用繪圖模塊pyplot的bar方法繪制柱形圖時(shí)，要在同一個(gè)繪圖區(qū)上繪制多個(gè)柱形圖，且保證這些柱形圖不重疊，正確的做法是（）。

A:設(shè)置不同的x坐標(biāo)位置B:同時(shí)調(diào)整柱形圖的寬度和x軸上的坐標(biāo)位置C:設(shè)置柱子具有不同的寬度D:設(shè)置柱子不同的對(duì)齊方式

答案:同時(shí)調(diào)整柱形圖的寬度和x軸上的坐標(biāo)位置使用繪圖模塊pyplot的hist方法繪制直方圖時(shí)，參數(shù)histtype用來(lái)設(shè)置要繪制的直方圖類型，其值不可以設(shè)置為（）。

A:stepB:barplotC:stepfilledD:barstacked

答案:barplot使用pyplot模塊的legend方法在繪圖區(qū)添加圖例時(shí)，參數(shù)loc用來(lái)指定圖例框的位置，其取值有（）種可能。

A:11B:8C:10D:9

答案:10對(duì)常用的二維圖表，以下說(shuō)法不正確的是（）。

A:直方圖既能表現(xiàn)分組的大小，又能表現(xiàn)各分組的頻率高低B:餅圖用來(lái)表現(xiàn)特征的占比情況，且對(duì)數(shù)量的比較更容易辨識(shí)C:柱狀圖只能在一個(gè)維度上進(jìn)行比較D:散點(diǎn)圖可以用來(lái)推斷數(shù)據(jù)特征之間的相關(guān)性

答案:餅圖用來(lái)表現(xiàn)特征的占比情況，且對(duì)數(shù)量的比較更容易辨識(shí)matplotlib是可以直接在Python環(huán)境中使用的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，無(wú)須事先安裝。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)在使用matplotlib.pyplot模塊中的plot()函數(shù)繪制折線圖時(shí)，matplotlib會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)繪圖區(qū)（figure）。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)堆積圖可以表示不同部分對(duì)總量的數(shù)量貢獻(xiàn)，只能表現(xiàn)事物的總體趨勢(shì)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)散點(diǎn)圖可以用來(lái)判斷不同數(shù)據(jù)集之間是否存在相關(guān)性。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)使用matpotlib.pyplot模塊的xcorr方法繪制互相關(guān)圖時(shí)，會(huì)通過(guò)numpy庫(kù)的correlate函數(shù)自動(dòng)計(jì)算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)自相關(guān)圖可以用來(lái)表現(xiàn)同一個(gè)數(shù)據(jù)集在不同時(shí)間周期內(nèi)的相似度。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)使用matplotlib.animation模塊的FuncAnimation類繪制動(dòng)畫時(shí)，每一幀的繪制都需要回調(diào)創(chuàng)建構(gòu)成幀的繪圖對(duì)象函數(shù)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)使用matplotlib.animation模塊的ArtistAnimation類繪制動(dòng)畫時(shí)，必須預(yù)先創(chuàng)建構(gòu)成動(dòng)畫的每一幀圖像。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)OpenGL是一種開放式圖形庫(kù)，獨(dú)立于硬件和操作系統(tǒng)平臺(tái)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:對(duì)NetworkX庫(kù)提供了網(wǎng)絡(luò)的可視化功能，因此使用NetworkX庫(kù)繪制網(wǎng)絡(luò)圖時(shí)，不需要導(dǎo)入matplotlib庫(kù)的繪圖模塊pyplot。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)PyLab模塊不屬于matplotlib庫(kù)，它能夠單獨(dú)導(dǎo)入到Python環(huán)境并實(shí)現(xiàn)基本圖表的繪制。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)使用matplotlib庫(kù)既可以在平面直角坐標(biāo)系下繪圖，又可以在極坐標(biāo)系下繪圖。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)mplot3d是專門用來(lái)繪制三維圖形的工具包，可以使用frommatplotlibimportmplot3d語(yǔ)句導(dǎo)入到Python環(huán)境。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)animation模塊是屬于matplotlib庫(kù)的一個(gè)子模塊，可以使用frommatplotlibimportanimation語(yǔ)句導(dǎo)入到Python，并使用其中的接口類生成動(dòng)畫。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)散點(diǎn)圖可以用于表示三維特征的分布情況。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)以下屬于圖表基本組成的有（）。

A:圖例B:圖表標(biāo)題C:坐標(biāo)軸D:繪圖區(qū)

答案:圖例；圖表標(biāo)題；坐標(biāo)軸；繪圖區(qū)第三方庫(kù)jieba為在Python環(huán)境中完成詞云圖的制作提供了必要的前提，其主要功能包括（）。

A:以不同模式對(duì)文本進(jìn)行分詞B:對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)C:子模塊analyse可以進(jìn)行關(guān)鍵詞提取D:子模塊posseg可以進(jìn)行詞性分析

答案:以不同模式對(duì)文本進(jìn)行分詞；子模塊analyse可以進(jìn)行關(guān)鍵詞提??；子模塊posseg可以進(jìn)行詞性分析在matplotlib的pyplot模塊中，可以用來(lái)創(chuàng)建圖表中的子區(qū)的方法有（）。

A:subplotB