魅力數(shù)學(xué)智慧樹知到期末考試答案2024年

魅力數(shù)學(xué)智慧樹知到期末考試答案2024年魅力數(shù)學(xué)要使函數(shù)y=2ex的曲線繪制成直線，應(yīng)采用的繪圖函數(shù)是（）。

A:semilogyB:polarC:semilogxD:loglog答案:semilogy調(diào)用函數(shù)時(shí)，如果函數(shù)文件文件名和函數(shù)名不一致，則使用()

A:@函數(shù)名B:函數(shù)名C:函數(shù)文件名D:函數(shù)文件名或函數(shù)名均可答案:函數(shù)文件名假設(shè)檢驗(yàn)的目的是（）

A:檢驗(yàn)樣本的P值是否為小概率B:檢驗(yàn)樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)是否不同C:檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度D:檢驗(yàn)樣本統(tǒng)計(jì)量是否不同E:檢驗(yàn)總體參數(shù)是否不同答案:檢驗(yàn)樣本統(tǒng)計(jì)量與總體參數(shù)是否不同在使用MATLAB“繪圖”選項(xiàng)卡中的命令按鈕繪圖之前，需要（）。

A:建立M文件B:打開繪圖窗口C:在工作區(qū)中選擇繪圖變量D:在命令行窗口中輸入繪圖命令答案:在工作區(qū)中選擇繪圖變量下列MATLAB命令中是構(gòu)造3×3階單位矩陣的命令的是()

A:eye(3)B:ones(3)C:randn(1,3)D:其他都不對答案:eye(3)()Matlab中C=zeros(3,4)產(chǎn)生一個(gè)3行4列的零矩陣.

A:對B:錯(cuò)答案:對原始集set1中含有10個(gè)元素，由隱式方式可以定義為set1/1…10/.()

A:對B:錯(cuò)答案:錯(cuò)()在matlab中，std是計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差的命令。

A:對B:錯(cuò)答案:對Python擁有大量的幾乎支持所有領(lǐng)域應(yīng)用開發(fā)的成熟擴(kuò)展庫。()

A:對B:錯(cuò)答案:對不聯(lián)網(wǎng)時(shí)也可以安裝庫。()

A:對B:錯(cuò)答案:對安裝擴(kuò)展庫時(shí)，優(yōu)先選擇離線安裝。()

A:對B:錯(cuò)答案:錯(cuò)在一個(gè)模型中，原始集是基本的對象，不能再被拆分成更小的組分。原始集可以由顯式羅列和隱式羅列兩種方式來定義.()

A:對B:錯(cuò)答案:對在利用Python進(jìn)行線性判別分析時(shí)，lda.predict是利用模型擬合數(shù)據(jù)的命令。()

A:對B:錯(cuò)答案:錯(cuò)Lingo中表示“大于”的關(guān)系運(yùn)算符為#gt#.()

A:錯(cuò)B:對答案:錯(cuò)Lingo中對變量x取整數(shù)，使用函數(shù)@gin(x).()

A:錯(cuò)B:對答案:對安裝pandas庫的正確命令是？（）。

A:pipinstallpandasB:installpandasC:pippandasD:piplist答案:AI參考:安裝pandas庫的正確命令是選項(xiàng)A：pipinstallpandas。這是一個(gè)常見的Python包管理工具，用于安裝和管理Python庫和工具。通過運(yùn)行“pipinstallpandas”命令，可以下載并安裝pandas庫，使其成為您的Python環(huán)境中的可用庫。選項(xiàng)B、C和D都不正確，因?yàn)椤癷nstallpandas”和“pippandas”是無效的命令，而“piplist”是用于查看已安裝的Python庫列表的命令，與安裝pandas無關(guān)。'下列哪條指令是求矩陣的最大值（）。

A:diagB:maxC:eigD:inv答案:AI參考:正確答案是B:max。\n矩陣最大值可以通過矩陣中的最大值求得，而max指令就是求矩陣中的最大值。選項(xiàng)A、C、D中的指令不是求矩陣最大值的指令。因此，答案是B。'下四分位數(shù)（Q1），中位數(shù)（Q2），上四分位數(shù)（Q3），則四分位間距(IQR)為（）。

A:Q2-Q1B:Q3-Q2C:Q1-Q3D:Q3-Q1答案:AI參考:正確答案是D:Q3-Q1。\n\n四分位數(shù)（Q1）、中位數(shù)（Q2）、上四分位數(shù)（Q3）分別是總體數(shù)據(jù)分布中的25%、50%、75%分位數(shù)，它們分別表示了數(shù)據(jù)分布的最小值、中位數(shù)和最大值。四分位間距（IQR）指的是最大值與最小值之間的距離，因此為Q3-Q1。選項(xiàng)D是正確的答案。'查看二維數(shù)組df的'姓名'列的命令是（）。

答案:"AI參考:選項(xiàng)中正確的單選題是：查看二維數(shù)組df的姓名列的命令是（）。答案是：df[姓名]。這是Python語言中pandas庫的一個(gè)用法，df是一個(gè)二維數(shù)組，姓名是其中的一列，可以使用df[姓名]來查看這一列的數(shù)據(jù)。"利用Anaconda讀取excel文件，首先需要安裝哪個(gè)庫？（）。

A:matplotlibB:numpyC:pandasD:xlrd答案:AI參考:在Anaconda中讀取Excel文件，首先需要安裝的庫是pandas。pandas是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析庫，它提供了讀取Excel文件的功能。numpy主要用于數(shù)值計(jì)算，matplotlib是一個(gè)繪圖庫，而xlrd是用于讀取Excel文件的另一個(gè)庫。因此，正確答案是C：pandas。'如果矩陣A不是方陣，則下列Matlab命令中是求A的偽逆矩陣的命令是()

A:B:C:D:答案:AI參考:正確選項(xiàng)是C:`AB`。\n\n在Matlab中，如果矩陣A不是方陣，可以使用“偽逆矩陣”的概念來求解。在矩陣運(yùn)算中，當(dāng)矩陣不是方陣時(shí)，直接求逆矩陣是不可能的。但是，可以通過求解A的廣義逆矩陣來獲得A的偽逆矩陣。在Matlab中，可以使用“”運(yùn)算符來求解A的偽逆矩陣。選項(xiàng)C中的命令`AB`就是求解A的偽逆矩陣的命令。選項(xiàng)A、B和D中的命令不是求解A的偽逆矩陣的正確命令。'查看二維數(shù)組df第2、5行的命令是（）。

A:df.iloc[[1,4]]B:df.iloc[[2,5]]C:df[[2,5]]D:df[[1,4]]答案:AI參考:正確答案是B:df.iloc[[2,5]]。\n在pandas庫中，可以使用iloc方法來選擇二維數(shù)組的行。選項(xiàng)A和D只能選擇一個(gè)行，不符合題目要求。選項(xiàng)C的格式不正確。因此，選項(xiàng)B是正確的命令，可以查看二維數(shù)組df的第2行和第5行。'減少假設(shè)檢驗(yàn)的Ⅱ類誤差，應(yīng)該使用的方法是（）

A:減少Ⅰ類錯(cuò)誤B:提高檢驗(yàn)界值C:減少測量的系統(tǒng)誤差D:增加樣本含量E:減少測量的隨機(jī)誤差答案:AI參考:減少假設(shè)檢驗(yàn)的Ⅱ類誤差，應(yīng)該使用的方法是增加樣本含量。增加樣本含量可以提高數(shù)據(jù)的代表性和精確度，從而減少Ⅱ類誤差。其他選項(xiàng)中，減少Ⅰ類錯(cuò)誤可能會(huì)增加Ⅰ類錯(cuò)誤的概率，提高檢驗(yàn)界值會(huì)改變檢驗(yàn)的靈敏度和特異性，減少系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差都是與假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果分析和判斷有關(guān)，而不是減少Ⅱ類誤差的方法。因此，正確答案是D：增加樣本含量。'查看二維數(shù)組df第4、6行，第1、2列的命令是（）。

A:df.iloc[[4,6],[1,2]]B:df.iloc[[3,5],[0,1]]C:df[[3,5],[0,1]]D:df[[4,6],[1,2]]答案:AI參考:正確答案是A:df.iloc[[4,6],[1,2]]。\n\n這是Pandas庫中DataFrame對象的一個(gè)方法，用于通過行和列的索引來選擇DataFrame中的數(shù)據(jù)。在這個(gè)命令中，[]表示選擇，[[4,6],[1,2]]表示選擇第4行和第6行，第1列和第2列的數(shù)據(jù)。因此，正確選項(xiàng)為A。其他選項(xiàng)可能選擇不正確行或列，或者選擇多個(gè)行列的數(shù)據(jù)。'下列哪個(gè)函數(shù)為插值函數(shù)（）

答案:AI參考:選項(xiàng)A、B、D都是插值函數(shù)，而選項(xiàng)C不是。因此，答案是D.插值函數(shù)。'隨機(jī)誤差指的是（）

A:選擇總體不當(dāng)引起的誤差B:選擇樣本不當(dāng)引起的誤差C:由操作失誤引起的誤差D:測量不準(zhǔn)引起的誤差E:由偶然因素引起的誤差答案:AI參考:正確答案是E：由偶然因素引起的誤差。\n\n隨機(jī)誤差是由偶然因素引起的，是一種不可避免的測量誤差，無法通過分析或控制來消除或減小。因此，選項(xiàng)E是正確的答案。其他選