Python數(shù)據(jù)分析知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋陜西工商職業(yè)學(xué)院

Python數(shù)據(jù)分析知到智慧樹章節(jié)測(cè)試課后答案2024年秋陜西工商職業(yè)學(xué)院第一章單元測(cè)試

score=int(input())

ifscore＞90:

print('優(yōu)秀')

elifscore＞70:

print('良')

elifscore＞60:

print('及格')

以上代碼執(zhí)行后，當(dāng)輸入80的時(shí)候會(huì)打印的結(jié)果是（）

A:及格

B:良

C:優(yōu)秀

D:報(bào)錯(cuò)

答案:良

foriinrange(5):

i+=2

print(i)

以上程序運(yùn)行輸出（）

A:12345

B:01234

C:23456

D:246810

答案:23456

foriinrange(0,9,2):

print(i,end='')

以上程序的輸出結(jié)果是（）

A:0369

B:13579

C:都不對(duì)

D:02468

答案:02468

defexchange(a,b):

a,b=b,a

return(a,b)

x=10

y=20

x,y=exchange(x,y)

print(x,y)

以上代碼的運(yùn)行結(jié)果是（）

A:1010

B:2020

C:1020

D:2010

答案:2010

D={'蘋果':4,'梨':5,'榴蓮':1}如果想要將D字典中’榴蓮’這個(gè)鍵跟它對(duì)應(yīng)的值刪除，該如何操作（）

A:delD['榴蓮']B:D{'榴蓮'}=0C:D.kill('榴蓮')D:D['榴蓮']=0

答案:delD['榴蓮']

第二章單元測(cè)試

以下是對(duì)數(shù)組進(jìn)行轉(zhuǎn)置的是（）。

A:size

B:T

C:Shape

D:ndim

答案:T

創(chuàng)建一個(gè)全0數(shù)組用到以下（）函數(shù)。

A:eyes

B:zeros

C:ones

D:array

答案:zeros

對(duì)于數(shù)組和矩陣以下說法正確的是（）。

A:矩陣類似于二維數(shù)組

B:在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，兩個(gè)矩陣相加和兩個(gè)數(shù)組相加的規(guī)則和要求是一樣的

C:2行2列的兩個(gè)數(shù)組相乘和把這兩個(gè)數(shù)組轉(zhuǎn)為矩陣后相乘的結(jié)果是一樣的

D:在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，兩個(gè)矩陣相乘和兩個(gè)數(shù)組相乘的規(guī)則和要求是一樣的

答案:矩陣類似于二維數(shù)組

；在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，兩個(gè)矩陣相加和兩個(gè)數(shù)組相加的規(guī)則和要求是一樣的

利用sort函數(shù)對(duì)數(shù)組進(jìn)行排序，排序的結(jié)果（）。

A:如果有重復(fù)的元素，會(huì)按原數(shù)組的順序排列重復(fù)的元素

B:輸出當(dāng)前排序語句的結(jié)果為None

C:從小到大排列

D:如果有重復(fù)的元素，會(huì)只保留一個(gè)，刪除其他的

答案:如果有重復(fù)的元素，會(huì)按原數(shù)組的順序排列重復(fù)的元素

；從小到大排列

數(shù)組分割時(shí)，要保證指定的分割數(shù)量n能夠?qū)⒃瓟?shù)組的行或列均分為n份。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

第三章單元測(cè)試

Matplotlib是Python中用于（）的庫。

A:機(jī)器學(xué)習(xí)

B:數(shù)值分析

C:數(shù)值計(jì)算

D:可視化

答案:可視化

Matplotlib中繪制餅圖的函數(shù)是（）。

A:pie

B:plot

C:bar

D:scatter

答案:pie

以下說法正確的（）。

A:超市一年每個(gè)月兩類商品銷售額的比較可以用交錯(cuò)柱形圖表示

B:超市某一商品每天的銷量趨勢(shì)可以用散點(diǎn)圖表示

C:超市一個(gè)月各類商品的銷售額占比可以用餅圖表示

D:超市一個(gè)月每天的銷售額趨勢(shì)可以用折線圖表示

答案:超市一年每個(gè)月兩類商品銷售額的比較可以用交錯(cuò)柱形圖表示

；超市一個(gè)月各類商品的銷售額占比可以用餅圖表示

；超市一個(gè)月每天的銷售額趨勢(shì)可以用折線圖表示

對(duì)于subplot(1,2,2)語句說法正確的是（）。

A:畫布布局分為左右兩個(gè)圖，這個(gè)是右邊的圖

B:畫布布局分為左右兩個(gè)圖，這個(gè)是左邊的圖

C:兩行一列的多子圖

D:一行兩列的多子圖

答案:畫布布局分為左右兩個(gè)圖，這個(gè)是右邊的圖

；一行兩列的多子圖

圓環(huán)圖是餅圖的一種，其功能與餅圖一致。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

第四章單元測(cè)試

Pandas可以讀取的文件格式不包括（）。

A:exe

B:csv

C:txt

D:xlsx

答案:exe

可以查看DataFrame數(shù)據(jù)框的結(jié)構(gòu)的屬性是（）。

A:ndim

B:itemsize

C:shape

D:T

答案:shape

可以對(duì)DataFrame數(shù)據(jù)框進(jìn)行的操作是（）。

A:可以增加一行數(shù)據(jù)

B:可以刪除一行數(shù)據(jù)

C:可以增加一列數(shù)據(jù)

D:可以刪除一列數(shù)據(jù)

答案:可以增加一行數(shù)據(jù)

；可以刪除一行數(shù)據(jù)

；可以增加一列數(shù)據(jù)

；可以刪除一列數(shù)據(jù)

對(duì)于DataFrame數(shù)據(jù)框的刪除操作說法不正確的是（）。

A:可以刪除某一個(gè)元素

B:drop函數(shù)不添加inplace函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)在原數(shù)據(jù)框中刪除元素

C:axis參數(shù)設(shè)置為1時(shí)表示刪除行

D:axis參數(shù)設(shè)置為1時(shí)表示刪除列

答案:可以刪除某一個(gè)元素

；drop函數(shù)不添加inplace函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)在原數(shù)據(jù)框中刪除元素

；axis參數(shù)設(shè)置為1時(shí)表示刪除行

求DataFrame數(shù)據(jù)框某列數(shù)據(jù)的平均值時(shí)可以用average函數(shù)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)

第五章單元測(cè)試

以下關(guān)于缺失值檢測(cè)的說法中，正確的是（）。

A:dropna方法既可以刪除觀測(cè)記錄，亦可以刪除特征

B:null和notnull可以對(duì)缺失值進(jìn)行處理

C:fllna方法中用來替換缺失值的值只能是數(shù)據(jù)框

D:pandas庫中的internolate模塊包含了多種插值方法

答案:dropna方法既可以刪除觀測(cè)記錄，亦可以刪除特征

以下關(guān)于異常值檢測(cè)的說法中錯(cuò)誤的是（）。

A:基于聚類的方法可以講行離群點(diǎn)檢測(cè)

B:使用箱型圖方法時(shí)要求數(shù)據(jù)服從或近似服從正態(tài)分布

C:3原則利用了統(tǒng)計(jì)學(xué)中小概率事件的原理

D:某干分類的方法可以講行離群點(diǎn)檢測(cè)

答案:某干分類的方法可以講行離群點(diǎn)檢測(cè)

下列與標(biāo)準(zhǔn)化方法有關(guān)的說法錯(cuò)誤的是（）。

A:多個(gè)特征的數(shù)據(jù)的K-Means聚類不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化

B:小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)質(zhì)上就是將數(shù)據(jù)按照一定的比例縮小

C:離差標(biāo)準(zhǔn)化簡單易懂,對(duì)最大值和最小值敏感度不高

D:標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化是最常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法,又名零—均值標(biāo)準(zhǔn)化

答案:離差標(biāo)準(zhǔn)化簡單易懂,對(duì)最大值和最小值敏感度不高

關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化,下列說法中錯(cuò)誤的是（）。

A:Python中可自定義該方法實(shí)現(xiàn)函數(shù)

defStandardScaler(data):

data-(data-data.mean())/data.std()returndata

B:計(jì)算公式為

C:可能會(huì)改變數(shù)據(jù)的分布情況

D:經(jīng)過該方法處理后的數(shù)據(jù)均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1

答案:可能會(huì)改變數(shù)據(jù)的分布情況

以下關(guān)于pandas數(shù)據(jù)預(yù)處理說法正確的是（）。

A:pandas沒有做啞變量的函數(shù)

B:pandas可以實(shí)現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作

C:cut函數(shù)默認(rèn)情況出效以認(rèn)情況下做的是等寬法離散

D:在不導(dǎo)入其他庫的情況下,僅僅使用pandas就可實(shí)現(xiàn)聚類分析離散化

答案:cut函數(shù)默認(rèn)情況出效以認(rèn)情況下做的是等寬法離散

第六章單元測(cè)試

下列關(guān)于sklearm說法錯(cuò)誤的是（）。

A:sklearm在官網(wǎng)被分為7個(gè)大塊

B:sklem需要NumPy和Seily庫的支持

C:sklearm全稱為scikit-learm

D:skem的聚類算法幾乎都已經(jīng)放在custer模塊中了

答案:sklearm在官網(wǎng)被分為7個(gè)大塊

下列關(guān)于traintestsplit函數(shù)的說法正確的是（）。

A:traintestsplit每次的劃分結(jié)果不同，無法解決

B:traintestsplit能夠?qū)?shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集

C:train_testsplit函數(shù)可以自行決定訓(xùn)練集和測(cè)試集的占比

D:生成的訓(xùn)練集和測(cè)試集在賦值的時(shí)候可以調(diào)換位置，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別

答案:train_testsplit函數(shù)可以自行決定訓(xùn)練集和測(cè)試集的占比

下列關(guān)于skleam轉(zhuǎn)換器的說法與使用方式錯(cuò)誤的是（）。

A:frtansfom是ft和tansform的結(jié)合

B:fit在轉(zhuǎn)換器中起到的作用為生成規(guī)則

C:tansfom在轉(zhuǎn)換器中起到的作用為應(yīng)用規(guī)則

D:fit在轉(zhuǎn)換器中起到的作用為訓(xùn)練模型

答案:fit在轉(zhuǎn)換器中起到的作用為訓(xùn)練模型

下列關(guān)于skleam轉(zhuǎn)換器的說法與使用方式錯(cuò)誤的是（）。

A:LogisticRegression

B:K-Means聚類算法

C:KNN最近鄰分類算法

D:Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

答案:Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法

下列關(guān)于分類算法描述正確的是（）。

A:分類群法的評(píng)價(jià)需愛參考真實(shí)標(biāo)簽

B:分類算法和聚類算法樣都沒有標(biāo)簽

C:分類算法評(píng)價(jià)可以用均方設(shè)龍來到斷

D:分類算法的標(biāo)答和間歸算法完全相同

答案:分類群法的評(píng)價(jià)需愛參考真實(shí)標(biāo)簽

第七章單元測(cè)試

切片數(shù)據(jù)框中兩列不連續(xù)的數(shù)據(jù)，可以用（）形式寫入兩列名稱進(jìn)行切片。

A:字典

B:元組

C:列表

D:集合

答案:列表

本案例中用到的模塊有（）。

A:matplotlib

B:pandas

C:numpy

D:random

答案:matplotlib

；pandas

；numpy

對(duì)數(shù)據(jù)框按某列數(shù)據(jù)排序可以使用sort_index函數(shù)。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)

答案:錯(cuò)matplotlib不可以繪制雙在Y軸圖表。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:錯(cuò)新能源汽車是未來大勢(shì)所趨。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)

答案:對(duì)

第八章單元測(cè)試

以下關(guān)于缺失值檢測(cè)的說法中，錯(cuò)誤的是（）。

A:dropna方法既可以刪除觀測(cè)記錄，亦可以刪除特征

B:pandas庫中的internolate模塊包含了多種插值方法

C:null和notnull可以對(duì)缺失值進(jìn)行處理

D:fllna方法中用來替換缺失值的值只能是數(shù)據(jù)框

答案:pandas庫中的internolate模塊包含了多種插值方法

；null和notnull可以對(duì)缺失值進(jìn)行處理

；fllna方法中用來替換缺失值的值只能是數(shù)據(jù)框

以下關(guān)于異常值檢測(cè)的說法中正確的是（）。

A:基于聚類的方法可以講行離群點(diǎn)檢測(cè)

B:使用箱型圖方法時(shí)要求數(shù)據(jù)服從或近似服從正態(tài)分布

C:3原則利用了統(tǒng)計(jì)學(xué)中小概率事件的原理

D:某干分類的方法可以講行離群點(diǎn)檢測(cè)

答案:基于聚類的方法可以講行離群點(diǎn)檢測(cè)

；使用箱型圖方法時(shí)要求數(shù)據(jù)服從或近似服從正態(tài)分布

；3原則利用了統(tǒng)計(jì)學(xué)中小概率事件的原理

常見的多項(xiàng)式插值方法有（）。

A:拉格朗日插值

B:牛頓插值

C:多項(xiàng)式插值

D:樣條插值

答案:拉格朗日插值

；牛頓插值

下列關(guān)于DatetimeIndex及PeriodIndex類的說法正確的是（）。

A:DatetimeIndex是用來指代一系列時(shí)間點(diǎn)的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

B:DatetimeIndex是