Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用題庫(kù)

1、Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用題庫(kù)以下nllk模塊中，可以對(duì)句子實(shí)現(xiàn)分詞操作的是()。I單項(xiàng)選擇題A、nltk.corpusB、nltk.tokenize 正確答案)C、nltk.stemD、nltk.tag答案解析：暫無(wú)解析以下函數(shù)中，用于翻開(kāi)NLTK下載器的是()o 單項(xiàng)選擇題*A、download()(正確答案)B、load()C、open()D、install()答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，NLTK用來(lái)標(biāo)記形容詞的是()。|單項(xiàng)選擇題*A、JJ(正確答案)B、RBC、CCD、DT答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于詞性歸一化的說(shuō)法中，以下描述正確的選項(xiàng)是()O 單項(xiàng)選擇題*A、詞干提取和詞形還原最終都

2、會(huì)得到詞根以下選項(xiàng)中，用于繪制單變量分布的函數(shù)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、displot。(正確答案).joinplot()Cs .pairplot()Ds .boxplot()答案解析：暫無(wú)解析以下關(guān)于Bokeh庫(kù)描述不正確的選項(xiàng)是()。單項(xiàng)選擇題*A、針對(duì)瀏覽器使用的交互式可視化庫(kù)B、提供優(yōu)雅、簡(jiǎn)潔的通用圖形構(gòu)建.不適用于大量的數(shù)據(jù)集正確答案).能夠快速地、輕松地創(chuàng)立交互圖答案解析：暫無(wú)解析以下關(guān)于常見(jiàn)圖表說(shuō)法正確的選項(xiàng)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、散點(diǎn)圖不能在子圖中繪制B、.散點(diǎn)的x軸刻度必須為數(shù)值c、.折線圖可以用作查看特征間的趨勢(shì)關(guān)系：確答案)D、.箱形圖可以用來(lái)查看特征間的相關(guān)關(guān)系答案解

3、析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，用于繪制雙變量分布的函數(shù)是0 單項(xiàng)選擇題*A、displot().joinplot()(正確答案).pairplot()Ds .boxplot()答案解析：暫無(wú)解析以下代碼中，繪制散點(diǎn)圖的是()o 單項(xiàng)選擇題*A、plt.sca【ler(x,y)(正確答案)B、.plt.plot(x,y)C、.plt.legend(upper left).plt.xlabelC散點(diǎn)圖)答案解析：暫無(wú)解析以下函數(shù)中，可以設(shè)置當(dāng)前圖形x軸范圍的是()。單項(xiàng)選擇題*A、xlabel()B、xlim()(正確答案)C、title()D、legend()答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中不屬于Seab

4、orn中分類數(shù)據(jù)可視化庫(kù)的是()。單項(xiàng)選擇題A、分類數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖.分類數(shù)據(jù)的分布圖.分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)估算圖.分類數(shù)據(jù)的直方圖(正確答案)答案解析：暫無(wú)解析以下函數(shù)中，可以為圖表設(shè)置標(biāo)題的是0 o 單項(xiàng)選擇題*A、xlim()B、xlabel()C、title()(jD、legend()答案解析：暫無(wú)解析以下函數(shù)中，可以為圖表設(shè)置圖例的是()o 單項(xiàng)選擇題1*A、legend。正確答案)B、xlabel()C、title()D、xlim()答案解析：暫無(wú)解析在創(chuàng)立Figure對(duì)象時(shí)，可以指定哪個(gè)參數(shù)來(lái)給畫(huà)布添加背景顏色？()單項(xiàng)選擇題*A、numB、dpiC、figsizeD、facccolor正確

5、答案)答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，可以一次性創(chuàng)立多個(gè)子圖的是()。單項(xiàng)選擇題*A、figure()(正確答案)B、subplot()C、add_subplot()D、subplots()答案解析：暫無(wú)解析以下pypiot模塊的函數(shù)中，可以繪制散點(diǎn)圖的是0 o 單項(xiàng)選擇題*A、bar()B、hist()C、pie()D、scatler()(正確答案)答案解析：暫無(wú)解析以下圖表中，可以清晰地反映出各數(shù)據(jù)系列的百分比情況的是()o 單項(xiàng)選擇題*A、直方圖B、折線圖C、餅圖(正確答案)D、散點(diǎn)圖答案解析：餅圖可以顯示一個(gè)數(shù)據(jù)序列(圖表中繪制的相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn))中各項(xiàng)的大小 與各項(xiàng)總和的比例，每個(gè)數(shù)據(jù)序列具

6、有唯一的顏色或圖形，并且與圖例中的顏色是 相對(duì)應(yīng)的。以下圖表中，適用于比擬跨類別數(shù)據(jù)的是()o 單項(xiàng)選擇題*A、直方圖B、折線圖C、餅圖D、散點(diǎn)圖上確答案)答案解析：暫無(wú)解析以下pyplot模塊的函數(shù)中，可以繪制直方圖的是()。I單項(xiàng)選擇題*A、bar()B、hist()(正確答案)C、pie()D、scatter()答案解析：暫無(wú)解析 以下參數(shù)中，調(diào)整后顯示中文的是()o【單項(xiàng)選擇題1*A、lines.kinestyle.lines.linewidth.font.sans-serif正確答案).axes.unicode_minus答案解析：暫無(wú)解析以下pyplot模塊的函數(shù)中，可以繪制餅圖的

7、是0 o I單項(xiàng)選擇題1東A、bar()B、hist()C、pie()(正確答案)D、scattcr()答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于Matplotlib的說(shuō)法中，以下描述正確的選項(xiàng)是()o單項(xiàng)選擇題*A、Matplotlib 是一個(gè) Python 3D 繪圖庫(kù)B、它使用簡(jiǎn)單，僅用幾行代碼就能生成各種圖表占確答案)C、僅僅適用于IPython平臺(tái)D、只能輸出PNG或PDF格式答案解析：Matplotlib是一個(gè)Python 2D繪圖庫(kù)，作圖風(fēng)格接近MATLAB,它已經(jīng) 成為Python中公認(rèn)的數(shù)據(jù)可視化工具，適用于各種平臺(tái)上。在創(chuàng)立Figure對(duì)象時(shí)，可以指定哪個(gè)參數(shù)來(lái)設(shè)置畫(huà)布的尺寸？()單項(xiàng)選擇題*

8、A、numB、dpiC、figsize(正確答案)D、facecolor答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于分組聚合過(guò)程的說(shuō)法中，以下描述不正確的選項(xiàng)是()O 單項(xiàng)選擇題本A、拆分是指將數(shù)據(jù)集按照一些標(biāo)準(zhǔn)拆分為假設(shè)干個(gè)組B、應(yīng)用是指將某個(gè)函數(shù)或方法應(yīng)用到每個(gè)分組C、合并是指將產(chǎn)生的新值整合到結(jié)果對(duì)象中D、只能對(duì)縱軸方向上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組(正確答案)答案解析：拆分操作是在指定軸上進(jìn)行的，既可以對(duì)橫軸方向上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組， 也可以對(duì)縱軸方向上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。關(guān)于agg()方法的使用中，以下描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是()。單項(xiàng)選擇題*A、agg()方法中func參數(shù)只能傳入一個(gè)函數(shù)正確答案).agg()方法中func參數(shù)可以

9、傳入多個(gè)函數(shù).agg()方法中func參數(shù)可以傳入自定義函數(shù). agg()方法不能對(duì)產(chǎn)生的標(biāo)量值進(jìn)行廣播答案解析：暫無(wú)解析以下關(guān)于groupbyO方法的說(shuō)法中，描述正確的選項(xiàng)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、用于將數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)分組與聚合操作B、調(diào)用groupbyO方法返回一個(gè)DataFrameBy對(duì)象C、調(diào)用groupbyO方法返回一個(gè)GroupBy對(duì)象;確答案)D、groupbyO方法只能將數(shù)據(jù)集按照縱軸方向進(jìn)行分組答案解析：在Pandas中，可以通過(guò)groupbyO方法將數(shù)據(jù)集按照某些標(biāo)準(zhǔn)劃分成假設(shè) 干個(gè)組。通過(guò)groupbyO方法執(zhí)行分組操作，會(huì)返回一個(gè)GroupBy對(duì)象，該對(duì)象實(shí) 際上并沒(méi)有進(jìn)行

10、任何計(jì)算，只是包含一些關(guān)于分組鍵的中間數(shù)據(jù)而已。關(guān)于agg()方法的用法中，以下描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、可以對(duì)每列數(shù)據(jù)應(yīng)用同一個(gè)函數(shù).可以對(duì)一列數(shù)據(jù)應(yīng)用不同的函數(shù).每列的數(shù)據(jù)只能使用相同的函數(shù)（正確答案）.可以對(duì)不同的列使用不同的函數(shù)答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，不屬于groupby。方法分組方式的是（）o |單項(xiàng)選擇題I*A、到表或數(shù)組B、DataFrame中某列的名稱C、字典或SeriesD、集合（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于iransform。方法的說(shuō)法中，以下描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是（）。I單項(xiàng)選擇題I *A、transform。方法可以使用廣播.使用transformO方

11、法可以返回一個(gè)與分組大小相等的數(shù)組.lransform（）方法只能使用內(nèi)置方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換操作（正確答案）.transfoi，m（）方法對(duì) DataFrame 和 Series 都適用答案解析：暫無(wú)解析請(qǐng)閱讀下面一段程序：他聲述程陶d題艇蟬果為（）。單項(xiàng)選擇題*Ar iAiBgdi（ 2, 3, * 3, columns=A, B）. apply （Iw.A BO 2 31 2 3223.A BO 3 41 3 4234.A BO 4 31 4 32 4 3（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于apply。方法的功能，以下選項(xiàng)中說(shuō)法正確的選項(xiàng)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、apply。方法是對(duì)Data

12、Frame(正確答案).apply。方法能夠?qū)崿F(xiàn)所有agg方法的功能.apply。方法和map方法都能夠進(jìn)聚合操作.叩ply()方法只能夠?qū)π辛羞M(jìn)行操作答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于groupby()方法的返回值，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的選項(xiàng)是()。單項(xiàng)選擇題*A、groupby()方法返回的是一個(gè)GroupBy對(duì)象B、返回的GroupBy對(duì)象采用的是惰性計(jì)算C、使用for循環(huán)可以遍歷該對(duì)象中的分組信息D、groupby()方法沒(méi)有返回值正確答案)答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于apply。方法的說(shuō)法中，以下描述正確的選項(xiàng)是()o I單項(xiàng)選擇題*A、apply。方法是對(duì)DataFrame(正確答案)B、apply。方法能

13、夠?qū)崿F(xiàn)所有agg方法的功能C、apply。方法和map方法都能夠進(jìn)聚合操作D、apply。方法只能夠?qū)π辛羞M(jìn)行操作答案解析：暫無(wú)解析請(qǐng)閱讀下面一段程序:import pandas as pddf = pd. DataFrame (* keyl* : A, A , B, B, datal:3, 3, 5, 8, data2”: 3, 5. None, 7)print(df.groupby (keyl,).mean ()行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為()o 單項(xiàng)選擇題*A、程序出現(xiàn)異常.data2keyl A4.0B7.0(正確答案). datal data2key 1 A 3.0 4.0B 6.

14、5 7.0. datal data2kcy 1 B 6.5 7.0答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，用于刪除缺失值的方法是()o 單項(xiàng)選擇題*A、isnull()B、delete()C、dropna()(正確答案)D、fillna()答案解析：isnull方法用于檢測(cè)，當(dāng)返回結(jié)果中有True時(shí)，表示有重復(fù)的數(shù)據(jù)； Elina方法用于填充缺失數(shù)據(jù)。關(guān)于預(yù)處理的說(shuō)法中，以下選項(xiàng)中描述不正確是()。單項(xiàng)選擇題*A、concalO函數(shù)可以沿著一條軸將多個(gè)對(duì)象進(jìn)行堆疊B、merge。函數(shù)可以根據(jù)一個(gè)或多個(gè)鍵將不同的DataFrame進(jìn)行合并C、可以使用rename。方法對(duì)索引進(jìn)行重命名操作D、unstack

15、。方法可以將列索引旋轉(zhuǎn)為行索弓|(工確答案) 答案解析：unstack。方法可以將行索引旋轉(zhuǎn)為列索引。以下選項(xiàng)中，關(guān)于fillna。方法描述正確的選項(xiàng)是（）。單項(xiàng)選擇題*A、方法只能填充替換值為NaN的數(shù)據(jù)B、只支持前向填充方式C、默認(rèn)可支持填充的最大數(shù)量為1D、加皿（）方法可以填充替換值為NaN和None的數(shù)據(jù) 確答案）答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于數(shù)據(jù)重塑的說(shuō)法中，以下選項(xiàng)描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是0 o 單項(xiàng)選擇題*A、數(shù)據(jù)重塑可以將DataFrame轉(zhuǎn)換為SeriesB、stack。方法可以將列索引轉(zhuǎn)換為行索引C、對(duì)一個(gè)DataFrame使用stack。方法后返回的一定是一個(gè)Series（正確答案）D、

16、.unsiack。方法可以將行索引轉(zhuǎn)換為列索引答案解析：當(dāng)一個(gè)DataFrame具有層次索引時(shí)，使用stack。方法會(huì)返回一個(gè) DataFrame 對(duì)象。請(qǐng)閱讀下面的程序：執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為（）。I單項(xiàng)選擇題*A、0 False 1 False2 True（正確答案）.0 Truel True2 FalseCx .0 False 1 False2 False.0 Truel True2 True答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，關(guān)于drop_duplicates（）方法描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是（）。單項(xiàng)選擇題*A、僅支持單一特征數(shù)據(jù)的去重（正確答案）B、.僅對(duì)Series和DataFrame

17、對(duì)象有效C、數(shù)據(jù)去重時(shí)默認(rèn)保存第一個(gè)數(shù)據(jù)B、詞干提取能夠捕捉基于詞根的規(guī)范單詞形式C、詞形還原需要?jiǎng)h除不影響詞性的詞綴得到詞干D、詞形還原能夠捕捉基于詞根的規(guī)范單詞形式確答案)答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，用于控制jieba.cul()分詞模式的是()o 單項(xiàng)選擇題*A、dataBs HMMCs is_allD、cut_all正確答案)答案解析：jieba.cut。函數(shù)共接收三個(gè)參數(shù)，其中第一個(gè)為需要分詞的字符串， cut-all參數(shù)用來(lái)控制是否采用全模式，HMM參數(shù)用來(lái)控制是否使用HMM模型。以下方法中，用于返回出現(xiàn)相對(duì)較頻繁的單詞的是0 O 單項(xiàng)選擇題*A、word_tokenize()B

18、、pos_tag()C、most_common()(正答 案)D、cosine_distance()答案解析：wordokenize()函數(shù)基于空格或標(biāo)點(diǎn)對(duì)文本進(jìn)行分詞；posag()函數(shù)用 于給單詞標(biāo)注詞性；cosine_distance()函數(shù)用于求兩個(gè)向量的夾角余弦值。以下選項(xiàng)中，用于標(biāo)注詞語(yǔ)詞性的模塊是0 o 單項(xiàng)選擇題*A、nltk.corpusB、nltk.tokenizeC、nltk.stemD、nltk.tag(I確答案)答案解析：暫無(wú)解析D、該方法不會(huì)改變?cè)紨?shù)據(jù)排列答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于異常值的說(shuō)法，以下選項(xiàng)中描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、異常值是指樣本中明顯偏離

19、其余觀測(cè)值的個(gè)別值(正確答案)B、可以使用3。原那么檢測(cè)異常值C、可以使用Pandas中的箱線圖檢測(cè)異常值D、異常值可以使用其它的值來(lái)替換答案解析：異常數(shù)據(jù)并不一定是數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，所以會(huì)根據(jù)實(shí)際情況下選擇刪除或保 留。以下選項(xiàng)中，關(guān)于dropna()方法描述正確的選項(xiàng)是()。單項(xiàng)選擇題*A、dropna()方法只會(huì)刪除值為NaN的數(shù)據(jù)B、dropna()方法不會(huì)刪除值為None的數(shù)據(jù)C、dropna()方法會(huì)刪除值為None和NaN的數(shù)據(jù)正確答案)D、dropna()方法只會(huì)檢測(cè)缺失數(shù)據(jù)和空值答案解析：dropna()默認(rèn)刪除None或NaN,但是可以指定參數(shù)，對(duì)軸進(jìn)行刪除。關(guān)于啞變量的說(shuō)法中，以

20、下選項(xiàng)描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、啞變量是人為虛設(shè)的變量B、啞變量在轉(zhuǎn)換成指標(biāo)矩陣后，其值通常為0或1C、Pnadas中g(shù)et_dummies()函數(shù)可以對(duì)類別進(jìn)行啞變量處理D、啞變量的使用沒(méi)有實(shí)際意義(二確答案)答案解析：暫無(wú)解析 以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說(shuō)法中，描述不正確的選項(xiàng)是0 o 單項(xiàng)選擇題*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?jiǎng)h除C、通過(guò)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(gè)或多個(gè)鍵將不同的DataFrame進(jìn)行合并（正確答案）答案解析：concat。函數(shù)可以沿著一條軸將多個(gè)對(duì)象進(jìn)行堆疊。以下選項(xiàng)中，關(guān)于d

21、uplicaledO方法描述正確的選項(xiàng)是（）。I單項(xiàng)選擇題*A、duplicate。方法用于刪除重復(fù)值B、duplicate。方法用于標(biāo)記重復(fù)值確答案）C、duplicate。方法會(huì)改變?cè)紨?shù)據(jù)D、duplicate。方法會(huì)將重復(fù)的數(shù)據(jù)標(biāo)記為False答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于Series結(jié)構(gòu)，以下描述正確的選項(xiàng)是（）。I單項(xiàng)選擇題*A、Series是一個(gè)類似于二維數(shù)組的對(duì)象B、Series由一組數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的索弓I兩局部構(gòu)成正能答案）C、Series只能保存整數(shù)和字符串類型的數(shù)據(jù)D、Series的索弓|默認(rèn)是從1開(kāi)始答案解析：暫無(wú)解析Pandas在執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算時(shí)，沒(méi)有對(duì)齊的位置會(huì)使用（）進(jìn)行補(bǔ)

22、齊。單項(xiàng)選擇題*A、NullB、0正確答案）C、NaND、null_values答案解析：暫無(wú)解析 以下關(guān)于Pandas庫(kù)的說(shuō)法中正確的選項(xiàng)是（）o 單項(xiàng)選擇題*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(kù)正確答案)Ds .Pandas中Series和DalaFrame可以解決數(shù)據(jù)分析中一切的問(wèn)題答案解析：除了書(shū)中介紹的兩種常見(jiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Pandas中還有另一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Panel在進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算時(shí)，如果希望一次性輸出多個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以使用0方法。單項(xiàng)選擇題*A、statistics()B、describeO(正確答案)C、

23、all()D、results()答案解析：暫無(wú)解析以下方法中，可以將元組轉(zhuǎn)換為Multilndex對(duì)象的是()。|單項(xiàng)選擇題| *A、from_tuples()(正確答案).from_arrays().from_product().fromist()答案解析：fromuples()是將元組列表轉(zhuǎn)換為Multilndex對(duì)象；(Yom_arraysO是將 數(shù)組列表轉(zhuǎn)換為Multilndex對(duì)象；from_product()是從多個(gè)集合笛卡爾積中創(chuàng)立一 個(gè) Multilndex 對(duì)象請(qǐng)閱讀下面一段程序:執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為()o 單項(xiàng)選擇題*A、0 1 230 4-1 -301 26-

24、1 -72 8 6-5 1B、.0 1 2 30 4-1 -301 26-1 -72 8 6-5 1(正確答案)C. .0 1 2 32 86-5 11 26-1 -70 4-1 -3 0Ds .3 21000-3-141-7-16221-568答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于Pandas中數(shù)據(jù)排序，以下說(shuō)法正確的選項(xiàng)是（）。單項(xiàng)選擇題*A、即可以按照行索引排序，也可以按照列索引排序正確答案）.sorjindex。方法表示按照值進(jìn)行排序.sort_values（）方法表示按照索引進(jìn)行排序D、默認(rèn)情況下，sort_index（）方法按照降序排列答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于Pandas層次化索引，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的選

25、項(xiàng)是（）。單項(xiàng)選擇題*A、層次化索引是指Pandas對(duì)象在一個(gè)軸方向上具有多層索引B、層次化索引至多只能有兩層索弓1（三確答案）C、可以使用swaplevel。方法對(duì)層次化索引的位置交換順序D、使用sort_index?？梢詫?duì)索引進(jìn)行排序答案解析：Pandas層次化索引沒(méi)有具體的層數(shù)限制請(qǐng)閱讀下面一段程序：執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為（）o 單項(xiàng)選擇題*A、a3.0d 2.0c 1.0b NaN.a3.0bNaNc 1.0d2.0（正確答案）.程序出現(xiàn)異常.c Id 2a 3答案解析：暫無(wú)解析以下關(guān)于DataFrame說(shuō)法正確的選項(xiàng)是（）。單項(xiàng)選擇題*A、DataFrame結(jié)構(gòu)是由索弓|和

26、數(shù)據(jù)組成H確答案）B、DataFrame的行索引位于最右側(cè)C、創(chuàng)立一個(gè)DataFrame對(duì)象時(shí)需要指定索引D、DataFrame每列的數(shù)據(jù)類型必須是相同的答案解析：暫無(wú)解析請(qǐng)閱讀下面一段程序執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果是（）o【單項(xiàng)選擇題I*A、5 13 20 34 42 5.0 32 53 24 45 1（正確答案）.5 14 43 22 50 3.2 54 40 33 25 1答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，不屬于ndarray對(duì)象屬性的是（）。單項(xiàng)選擇題*shape.dtype.ndim.map 確答案）答案解析：暫無(wú)解析請(qǐng)看如下代碼：對(duì)代碼中的NumPy數(shù)組執(zhí)行sort。方法結(jié)果正確的

27、選項(xiàng)是（）。單項(xiàng)選擇題I *A、2 6 7 2 3 6（正確答案）.2 6 7 6 3 2.7 6 2 6 3 2Ds .|7 6 2|2 3 6答案解析：暫無(wú)解析以下關(guān)于ndarray對(duì)象描述正確的選項(xiàng)是()。單項(xiàng)選擇題*A、ndarray對(duì)象中可以存儲(chǔ)不同類型的元素.ndarray對(duì)象中存儲(chǔ)元素的類型必須是相同的(正確答案).ndarray對(duì)象不支持廣播操作.ndarray對(duì)象不具備矢量運(yùn)算能力答案解析：根據(jù)ndarry的特點(diǎn)可知，該對(duì)象中元素的類型必須是相同的以下選項(xiàng)中，用來(lái)表示矢量化三元表達(dá)式的是0 o 單項(xiàng)選擇題*A、where()(正確答案).cumsumO.sort。.uniqu

28、e()答案解析：暫無(wú)解析請(qǐng)閱讀以下一段例如程序：運(yùn)行上述程序，那么最終輸出的結(jié)果為()O 單項(xiàng)選擇題 *A、(3,2)(正確答案).(2,3).(3,0).(2,0)答案解析：暫無(wú)解析在NumPy通用函數(shù)中，用于計(jì)算元素級(jí)最大值的函數(shù)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、max.maximum（正彳.minD、.maximal答案解析：暫無(wú)解析 在創(chuàng)立ndarray對(duì)象時(shí)，可以使用()參數(shù)來(lái)指定元素類型。單項(xiàng)選擇題*A、出ype正確答案)B、.dtypesCs .type.types答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于創(chuàng)立ndarray對(duì)象。以下描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是()。|單項(xiàng)選擇題*A、使用list。函數(shù)可以創(chuàng)立一個(gè)nd

29、array對(duì)象正確答案).通過(guò)。nes()函數(shù)創(chuàng)立元素值都為1的數(shù)組.ndarray對(duì)象可以使用array。函數(shù)創(chuàng)立.通過(guò)zeros。函數(shù)創(chuàng)立元素值都是0的數(shù)組答案解析：list。函數(shù)不可以創(chuàng)立一個(gè)ndarry對(duì)象，不過(guò)可以將一個(gè)列表做為參數(shù)傳入array。函數(shù)中創(chuàng)立一t ndarray對(duì)象在NumPy模塊中表示生成隨機(jī)種子的函數(shù)是()。單項(xiàng)選擇題*A、seed()(正確答案)B、rand()C、beta()D、randint()答案解析：暫無(wú)解析要想創(chuàng)立一個(gè)3 *4的數(shù)組，以下選項(xiàng)正確的選項(xiàng)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、np.arange( 12).reshape(4, 3)i :確公案).np

30、.arange( 12).reshape(3,4).np.arange(7).reshape(4, 3).np.arange(7).reshape(3, 4)答案解析：暫無(wú)解析以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析概念的描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.數(shù)據(jù)分析可以從數(shù)據(jù)中提煉出有用的信息并形成結(jié)論.數(shù)據(jù)分析可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深層的研究.數(shù)據(jù)分析不能夠在雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)正確性案)以下選項(xiàng)中，用于搭接數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的是0 o 單項(xiàng)選擇題*A、數(shù)據(jù)收集.數(shù)據(jù)處理(正確管案).數(shù)據(jù)分析.數(shù)據(jù)展現(xiàn)關(guān)于數(shù)據(jù)分析的說(shuō)法，以下描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是()。I單項(xiàng)

31、選擇題*A、數(shù)據(jù)分析可以通過(guò)計(jì)算機(jī)工具和數(shù)學(xué)知識(shí)處理數(shù)據(jù).可以做出具有針對(duì)性的決策.數(shù)據(jù)分析沒(méi)有實(shí)際的使用意義(正確答案).在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)分析能夠挖掘出更有價(jià)值的信息關(guān)于Anaconda的組件中，可以編輯文檔且展示數(shù)據(jù)分析過(guò)程的是()。單項(xiàng)選擇題*A、Anaconda Navigator. Anaconda Prompt. Spyder. Jupyter Notebook（巴冽答案）答案解析：Jupyler Notebook可以重現(xiàn)整個(gè)分析過(guò)程，并將說(shuō)明文字、代碼、圖 表、公式和結(jié)論都整合在一個(gè)文檔中數(shù)據(jù)分析的一般流程為0 o 單項(xiàng)選擇題*A、明確目的和思路、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析

32、、數(shù)據(jù)展現(xiàn)正確答案）.明確目的和思路、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn).數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn).明確目的和思路、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)文本分詞是預(yù)處理過(guò)程中必不可少的一個(gè)操作。判斷題*對(duì)王確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析余弦相似度與向量的幅值無(wú)關(guān)，只與向量的方向相關(guān)。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析Anaconda中默認(rèn)已經(jīng)安裝了 NLTK庫(kù)，可以用import導(dǎo)入使用。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析 詞干提取能夠捕捉基于詞根的規(guī)范單詞形式。判斷題* 對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析假設(shè)某個(gè)詞在這些文本中出現(xiàn)的次數(shù)最多，那么表示這個(gè)單詞比擬具有代表性。判斷

33、 題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析如果將cut（）函數(shù)的cut-all參數(shù)設(shè)為False,那么表示的是按照精確模式進(jìn)行分詞， 判斷題*對(duì)正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析nltk.classify是一個(gè)用于類別標(biāo)簽標(biāo)記的模塊。判斷題*對(duì)正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析文本數(shù)據(jù)可以直接用來(lái)分析，不需要做任何處理。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：文本數(shù)據(jù)并不能直接被用來(lái)分析，而是要進(jìn)行一系列的預(yù)處理操作，主 要包括分詞、詞形統(tǒng)一化、刪除停用詞等。以下分詞模式中，可以將句子中所有成詞詞語(yǔ)都掃描出來(lái)的是()o 單項(xiàng)選擇題*A、精確模式B、全模式(正確答案)C、搜索引擎模式D、模糊搜索模式答案解析：暫

34、無(wú)解析如果希望還原單詞的基本形式，那么需要使用import語(yǔ)句導(dǎo)入哪個(gè)模塊？()單項(xiàng)選擇題1 *A、nltk.corpusB、nltk.tokcnizeC、nltk.stem物笆案)D、nltk.tag答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于文本預(yù)處理的過(guò)程，以下描述錯(cuò)誤的選項(xiàng)是()o 單項(xiàng)選擇題*A、文本分詞是預(yù)處理過(guò)程中必不可少的一個(gè)操作B、詞干提取是一個(gè)很粗略的去除單詞兩端詞綴的過(guò)程C、詞形還原是一個(gè)去除曲折的詞綴且返回詞典中包含的詞的過(guò)程D、文本中的每個(gè)單詞都能夠說(shuō)明文本的特征亡確答案)答案解析：文本中包含一些停用詞，這些詞是無(wú)法說(shuō)明文本特征的。通過(guò)date_range()函數(shù)創(chuàng)立Datetimeind

35、ex對(duì)象時(shí)，如果只是傳入了開(kāi)始日期，那么還 需要用()參數(shù)指定產(chǎn)生多少個(gè)時(shí)間戳。單項(xiàng)選擇題*A、freqB、end中文并沒(méi)有一個(gè)形式上的分界符。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析我們可以直接使用pip命令安裝jieba庫(kù)。判斷題*對(duì):正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析如果兩個(gè)向量的夾角越小，那么表示它們?cè)讲幌嗨?。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析如果將cul（）函數(shù)的cut_all參數(shù)設(shè)為False,那么表示按照全模式進(jìn)行分詞。|判斷題|*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析NLTK是一套基于Python的自然語(yǔ)言處理工具包。判斷題*對(duì)正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析NLP主要是實(shí)現(xiàn)人

36、與計(jì)算機(jī)之間用英文進(jìn)行有效溝通。判斷題對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析 在NLTK中，如果希望給單詞標(biāo)注詞性，那么需要先確保已經(jīng)下載了averaged_perceptron_tagger 模塊。判斷題*對(duì):正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析最基本的時(shí)間序列就是以時(shí)間戳為索引的Scries對(duì)象。判斷題*對(duì)確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析假設(shè)調(diào)用shill。方法時(shí)傳入一個(gè)正數(shù)，那么說(shuō)明時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)會(huì)沿著縱軸方向移動(dòng) 一次。判斷題*對(duì)正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析如果把年份字符串作為索引使用，那么可以獲取到屬于這一年的所有數(shù)據(jù)。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò) 答案解析：暫無(wú)解析時(shí)間序列的基礎(chǔ)頻率后面還可以跟

37、著一個(gè)日期偏移量。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析在使用dateange（）函數(shù)創(chuàng)立Datetimeindex對(duì)象時(shí)，必須要保證同時(shí)指定start、 end、periodsx freq中至少三個(gè)參數(shù)。判斷題I *對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析降采樣的時(shí)間顆粒會(huì)變大。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析通過(guò)dateange（）函數(shù)創(chuàng)立Datetimeindex對(duì)象時(shí)，如果只是傳入了開(kāi)始日期或結(jié)束 日期，那么還需要用periods參數(shù)指定產(chǎn)生多少個(gè)時(shí)間戳。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析如果是將低頻率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到高頻率數(shù)據(jù)，那么稱為降采樣。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解

38、析：暫無(wú)解析在時(shí)間序列中，默認(rèn)生成的時(shí)間戳是按天計(jì)算的。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析假設(shè)調(diào)用shift。方法時(shí)傳入一個(gè)正數(shù)，那么說(shuō)明時(shí)間序列中的數(shù)據(jù)會(huì)沿著縱軸反方向移 動(dòng)一次。判斷題1*對(duì)錯(cuò)正確答案）答案解析：暫無(wú)解析如果Period對(duì)象加上或者減去一個(gè)整數(shù)，那么會(huì)根據(jù)具體的時(shí)間單位進(jìn)行位移操作I判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析Period對(duì)象不支持參與數(shù)學(xué)運(yùn)算。|判斷題| *對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：Period對(duì)象能夠參與數(shù)學(xué)運(yùn)算。如果Period對(duì)象加上或者減去一個(gè)整 數(shù)，那么會(huì)根據(jù)具體的時(shí)間單位進(jìn)行位移操作。在降采樣時(shí)，時(shí)間序列的數(shù)據(jù)量是增加的。判斷題*對(duì) 錯(cuò)答

39、案解析：暫無(wú)解析在操作時(shí)間戳索引時(shí)，可以直接使用任何日期字符串來(lái)選取子集。判斷題* 對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：在操作時(shí)間戳索引時(shí)，可以直接使用一個(gè)日期字符串（符合可以被解析 的格式）進(jìn)行獲取。時(shí)間序列的移動(dòng)是指沿著縱軸方向?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行前移或后移?！九袛囝}I *對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析Periodindex是用來(lái)指代一系列時(shí)間段的索引結(jié)構(gòu)。判斷題*對(duì)丁確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析起始日期與結(jié)束日期定義了時(shí)間序列索引的嚴(yán)格邊界。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析時(shí)間序列分析沒(méi)有任何硬性的要求。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析 升采樣的時(shí)間顆粒是變小的。判斷題*對(duì)I錯(cuò)答案解

40、析：暫無(wú)解析時(shí)間序列是不能使用位置索弓I來(lái)獲取數(shù)據(jù)。判斷題*對(duì)錯(cuò)(正確答案)答案解析：最簡(jiǎn)單的選取時(shí)間序列子集的方式，是直接使用位置索引來(lái)獲取具體的 數(shù)據(jù)。位于左上角的子圖編號(hào)為1。I判斷題*對(duì)確答案)錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析每調(diào)用一次add_subpk)i()方法會(huì)規(guī)劃畫(huà)布劃分子圖，且只會(huì)添加一個(gè)子圖?！九袛囝}*對(duì)(正確答案)錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析Figure對(duì)象允許劃分為多個(gè)繪圖區(qū)域。判斷題*對(duì):正確答案)錯(cuò)答案解析：Figure對(duì)象允許劃分為多個(gè)繪圖區(qū)域，每個(gè)繪圖區(qū)域都是一個(gè)Axes對(duì) 象，它擁有屬于自己的坐標(biāo)系統(tǒng)，被稱為子圖。subplot(323)和 subplot(3,2,3)是等價(jià)的。

41、判斷題*對(duì)匚錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析散點(diǎn)圖包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)越少，比擬的效果就會(huì)越好。判斷題*對(duì)錯(cuò)確答案）答案解析：散點(diǎn)圖是指數(shù)據(jù)點(diǎn)在直角坐標(biāo)系平面上的分布圖，通常用于比擬跨類別 的數(shù)據(jù)。散點(diǎn)圖包含的數(shù)據(jù)點(diǎn)越多，比擬的效果就會(huì)越好。如果希望一次性創(chuàng)立一組子圖，那么可以通過(guò)subplot。函數(shù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。判斷題I*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析直方圖可以利用方塊的高度來(lái)反映數(shù)據(jù)的差異?！九袛囝}I *對(duì)一確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析Figure對(duì)象可以理解為一張空白的畫(huà)布，用于容納圖表的各種組件。|判斷題I*對(duì):正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析我們可以調(diào)用new。函數(shù)構(gòu)建一張新的空白畫(huà)布。判斷題*對(duì)錯(cuò)工答案

42、解析：如果不希望在默認(rèn)的畫(huà)布上繪制圖形，那么可以調(diào)用figure。函數(shù)構(gòu)建一 張新的空白畫(huà)布。pyplot模塊中默認(rèn)擁有一個(gè)Figure對(duì)象。判斷題*對(duì)(正確答案)錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析agg()方法可以使用用戶自定義的函數(shù)。判斷題*對(duì)(正確答案)錯(cuò)答案解析：通過(guò)agg()方法進(jìn)行聚合時(shí)，func參數(shù)既可以接收Pandas中的內(nèi)置方 法，也可以接收自定義的函數(shù)，同時(shí)，這些方法與函數(shù)可以作用于每一列，也可以 將多個(gè)函數(shù)或方法作用于同一列，還可以將不同函數(shù)或方法作用于不同的列。使用agg()方法進(jìn)行聚合運(yùn)算會(huì)對(duì)產(chǎn)生的標(biāo)量值進(jìn)行廣播。判斷題*對(duì)錯(cuò)(正確答案)答案解析：暫無(wú)解析通過(guò)agg()方法進(jìn)行聚合

43、時(shí)只能接收單個(gè)函數(shù)。判斷題*對(duì)錯(cuò)(正確答案)答案解析：通過(guò)agg()方法進(jìn)行聚合時(shí)，func參數(shù)既可以接收Pandas中的內(nèi)置方 法，也可以接收自定義的函數(shù)，同時(shí)，這些方法與函數(shù)可以作用于每一列，也可以 將多個(gè)函數(shù)或方法作用于同一列，還可以將不同函數(shù)或方法作用于不同的列。groupby。方法不能使用函數(shù)做為分組鍵。|判斷題| *對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析使用Series對(duì)象做為分組鍵時(shí)，必須保證Series對(duì)象的長(zhǎng)度與被分組數(shù)組的長(zhǎng)度相等。判斷題對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：如果S如果Series對(duì)象的索引長(zhǎng)度與Pandas對(duì)象的索引長(zhǎng)度不相同 時(shí)，那么只會(huì)將局部（具有相同索弓|長(zhǎng)度）數(shù)據(jù)

44、進(jìn)行分組，而不會(huì)將全部的數(shù)據(jù)進(jìn)行 分組。eries對(duì)象的索引長(zhǎng)度與Pandas對(duì)象的索引長(zhǎng)度不相同時(shí)，那么只會(huì)將局部（具有相同索弓I長(zhǎng)度）數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，而不會(huì)將全部的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。使用字典做為分組鍵時(shí)，字典的鍵必須和數(shù)據(jù)中的列名相映射。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析只要使用groupby。方法分組，就會(huì)產(chǎn)生一個(gè)DataFramcGroupby對(duì)象判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：一般，使用Series調(diào)用groupby。方法返回的是SeriesGroupBy對(duì)象，而 使用DataFrame調(diào)用groupby。方法返回的是DataFrameBy對(duì)象。使用transform。方法進(jìn)行聚

45、合運(yùn)算，所得對(duì)象的行索引與被分組對(duì)象的行索引大小一定相等。判斷題*對(duì)正確答案）錯(cuò)答案解析:暫無(wú)解析apply。方法可以將某個(gè)函數(shù)應(yīng)用到DataFrame對(duì)象的每個(gè)數(shù)據(jù)。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析groupby（）方法可以將DataFrame中的某個(gè)列名做為分組鍵。判斷題| *對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析在箱形圖中超出上界和下界的值稱為異常值。判斷題*對(duì)王確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析具有多層索引的DataFrame對(duì)象經(jīng)過(guò)stack。重塑后，返回的是一個(gè)Series對(duì)象。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析使用merge。函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并時(shí)，不需要指定合并鍵。判斷題|

46、 *對(duì) 錯(cuò)上確答案）答案解析：暫無(wú)解析C、periods(正確j答案)D、start答案解析：暫無(wú)解析請(qǐng)閱讀下面一段程序：?jiǎn)雾?xiàng)選擇題*運(yùn)行上述程序，它最終輸出的結(jié)果為(A) o (正確答案)A、2015201420132012答案解析：暫無(wú)解析以下方法中，能夠轉(zhuǎn)換時(shí)期頻率的是()o I單項(xiàng)選擇題I*A、shift()B、rollingOC、asfireq()(正確答案)D、resample()答案解析：shift。方法用于沿著時(shí)間軸方向?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行前移或后移；rolling。方法用 于滑動(dòng)窗口 ； resample。是一個(gè)對(duì)常規(guī)時(shí)間序列數(shù)據(jù)重新采樣和頻率轉(zhuǎn)換的便捷的 方法。以下方法中，用來(lái)創(chuàng)立一

47、個(gè)滑動(dòng)窗口的是0 o 單項(xiàng)選擇題*A、shift()B、rolling。(正確答案)C、asfreqOD、resampleO答案解析：暫無(wú)解析 fillna（）方法處理缺失數(shù)據(jù)時(shí)可以使用Series對(duì)象填充，但不可以使用DataFrame對(duì) 象填充。判斷題1* 對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析dropna（）方法可以刪除數(shù)據(jù)中所有的缺失值。|判斷題*對(duì)二確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析drop_duplicated（）方法可以刪除重復(fù)值。判斷題| *對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析rename。方法可以重命名索引名。判斷題| *對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析缺失數(shù)據(jù)是人為有意造成的。判斷題

48、*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析 通過(guò)merge。函數(shù)合并數(shù)據(jù)時(shí)可以指定多個(gè)鍵。判斷題1對(duì)（二錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析join。方法可以使用左連接和右連接兩種方式連接數(shù)據(jù)。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析read_html（）函數(shù)可以讀取網(wǎng)頁(yè)中所有的數(shù)據(jù)。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：rcacLhtmK）方法只能讀取網(wǎng)頁(yè)中table標(biāo)簽中的數(shù)據(jù)Series是一個(gè)類似于一維數(shù)組的對(duì)象。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析Series和DataFrame都支持切片操作。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析describe。方法可以一次性輸出多個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。判斷題*對(duì)（正確答

49、案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析 層次化索弓I可以交換分層順序。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析在操作DataFrame對(duì)象時(shí)，可以通過(guò)指定索引名的方式獲取數(shù)據(jù)。判斷題*對(duì):正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析Pandas只有Series和DataFrame兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析 :Pandas 有 Series s DataFrame s Panel 三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame的結(jié)構(gòu)是由索弓I和數(shù)據(jù)組成的。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析Pandas既可以按照索弓|排序也可以按照數(shù)據(jù)排序。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò) 答案解析：暫無(wú)解析通過(guò)from_airays

50、（）方法可以將元組列表轉(zhuǎn)換為Multilndcx對(duì)象。判斷題 對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析ndarray對(duì)象的數(shù)據(jù)類型可以通過(guò)type。方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：ndarray對(duì)象的數(shù)據(jù)類型可以通aslype（）方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換如果兩個(gè)數(shù)組的形狀不同，那么它們是無(wú)法執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算的。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：當(dāng)數(shù)組滿足某一維度等長(zhǎng)或滿足其中一個(gè)數(shù)組為一維數(shù)組時(shí)，便可以通 過(guò)廣播機(jī)制進(jìn)行運(yùn)算。ndarray對(duì)象中的swapaxes。方法可以將兩個(gè)軸進(jìn)行轉(zhuǎn)換。|判斷題| *對(duì)確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析假設(shè)當(dāng)前有一個(gè)3行3列的ndarray數(shù)組，如果想要獲取第3行第2

51、列的元素，可以使用ndarray3,2o 判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：索弓I從。開(kāi)始計(jì)數(shù)NumPy支持比Python更多的數(shù)據(jù)類型。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析NumPy數(shù)組不需要循環(huán)遍歷，即可對(duì)每個(gè)元素執(zhí)行批量的算術(shù)運(yùn)算操作。判斷題 *對(duì)L確答案）錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析通過(guò)emply（）函數(shù)創(chuàng)立的數(shù)組中所有元素值都是NaNo 判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析通用函數(shù)會(huì)對(duì)數(shù)組中的每一個(gè)元素都進(jìn)行操作。判斷題1 *對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析如果希望創(chuàng)立一個(gè)數(shù)組，那么只能用array。函數(shù)實(shí)現(xiàn)。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析sorl（）方法可以對(duì)任何

52、軸上的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序判斷題*錯(cuò)答案解析：暫無(wú)解析Seaborn是Python中基于Matplotlib的數(shù)據(jù)可視化工具，它提供了很多高層封裝的函數(shù)。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)數(shù)據(jù)分析是一個(gè)有目的地收集和整合數(shù)據(jù)的過(guò)程。判斷題*對(duì)錯(cuò)（正確答案）答案解析：數(shù)據(jù)分析的目的在于，將隱藏在一大批看似雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)信息集中提 煉出來(lái)有用的數(shù)據(jù)，以找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律，并非只對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和整 理。NLTK庫(kù)適用于處理文本分析?！九袛囝}I*對(duì)（正確答案）錯(cuò)如果要卸載指定環(huán)境中的包，那么直接使用remove命令移除即可。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)Jupyter Notebook的優(yōu)點(diǎn)是可以重現(xiàn)整個(gè)分析過(guò)程，并將

53、說(shuō)明文字、代碼、圖表、公式和結(jié)論都整合在一個(gè)文檔中。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)使用pip命令也可以查看Anconda安裝的包。判斷題對(duì):正確答案） 錯(cuò)Anconda是完全免費(fèi)的。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)conda是一個(gè)在Windows、Mac OS、和Linux上運(yùn)行的開(kāi)源軟件包管理系統(tǒng)和環(huán)境 管理系統(tǒng)。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)Pandas是一個(gè)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)立的。I判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)Jupyter Notebook可以將文件保存為ipynb格式。判斷題*對(duì)（正確答案）錯(cuò)以下選項(xiàng)中，關(guān)于分組聚合描述正確的選項(xiàng)是（）o *A、拆分是將數(shù)據(jù)集按照一些標(biāo)

54、準(zhǔn)拆分為假設(shè)干個(gè)組川確答案）.應(yīng)用是將某個(gè)函數(shù)或方法（內(nèi)置和自定義均可）應(yīng)用到每個(gè)分組正確答案）.合并是將產(chǎn)生的新值整合到結(jié)果對(duì)象中（正確答案）.應(yīng)用函數(shù)時(shí)只能使用pandas內(nèi)置的函數(shù) 答案解析：暫無(wú)解析 以下關(guān)于apply。方法說(shuō)法不正確的選項(xiàng)是（）。*A、apply。方法是對(duì)DataFrame每一個(gè)元素應(yīng)用某個(gè)函數(shù)F 6憑答案）.apply。方法可以實(shí)現(xiàn)transform。方法所有的功能（正確答案）.apply。方法只能夠?qū)π辛羞M(jìn)行操作.對(duì)不同列數(shù)據(jù)應(yīng)用不同函數(shù)確答案）答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于GroupBy對(duì)象，以下描述正確的選項(xiàng)是（）*A、DataFrame經(jīng)過(guò)分組后得到了一個(gè)DataF

55、rameGroupBy對(duì)象:正儂答案）.Series經(jīng)過(guò)分組后得到了一個(gè)SeriesGroupBy對(duì)象確答案）.能夠直接查看結(jié)果.采用惰性計(jì)算正確答案）答案解析：暫無(wú)解析以下關(guān)于groupby。方法的使用，描述不正確的選項(xiàng)是（）*A、分組鍵可以是一個(gè)Series對(duì)象.使用字典做為分組鍵時(shí)，對(duì)字典中的數(shù)據(jù)沒(méi)有任何要求（正確答案）.函數(shù)不可以做為分組鍵正確答案）.返回的結(jié)構(gòu)能夠直接查看答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，關(guān)于transform。方法描述不正確的選項(xiàng)是（）o *A、會(huì)對(duì)標(biāo)量值產(chǎn)生廣播操作.返回的數(shù)據(jù)可以與被分組數(shù)據(jù)形狀相等正確答案）.可以對(duì)每一列數(shù)據(jù)應(yīng)用不同的函數(shù).可以對(duì)不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用不同

56、的函數(shù)正費(fèi)答案）答案解析：暫無(wú)解析 以下選項(xiàng)中，屬于agg（）方法使用方式的是（）。*A、對(duì)每一列數(shù)據(jù)應(yīng)用同一個(gè)函數(shù)正確答案）.對(duì)某列數(shù)據(jù)應(yīng)用不同的數(shù)據(jù)正確答案）.對(duì)不同列數(shù)據(jù)應(yīng)用不同函數(shù)正確答案）.對(duì)結(jié)果進(jìn)行廣播操作答案解析：暫無(wú)解析以下有關(guān)agg（）方法描述正確的選項(xiàng)是（）o *A、可以對(duì)每一列數(shù)據(jù)應(yīng)用不同的函數(shù)（正確答案）.只能接收一個(gè)函數(shù).會(huì)對(duì)結(jié)果進(jìn)行廣播操作.可以對(duì)不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用不同的函數(shù)確答案）答案解析：暫無(wú)解析當(dāng)使用groupby。方法分組時(shí)，以下選項(xiàng)中可以作為分組方式的是（）oA、列表或數(shù)組.確答案）.DataFrame中某列的名稱（E確答案）.字典或Series（正確答案）.

57、集合答案解析：暫無(wú)解析以下函數(shù)中，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的合并的是（）o *A、concat（）（ E確答案）.join。（正確答案）.merge（）l（正確答案）D、 bine_first（）（正答案解析：暫無(wú)解析 以下選項(xiàng)中，關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理說(shuō)法錯(cuò)誤的選項(xiàng)是（）o *A、數(shù)據(jù)清洗包含了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)合并和缺失值處理（正確答案）B、數(shù)據(jù)合并按照合并軸的方向主要分為左連接、右連接、內(nèi)連接和外連接（正確答 案）C、數(shù)據(jù)分析的預(yù)處理過(guò)程包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，它 們之間存在交叉，沒(méi)有嚴(yán)格的先后關(guān)系.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的主要對(duì)象是類別型特征（F確答案）答案解析：暫無(wú)解析以下方法中，可以修改數(shù)據(jù)

58、類型的是0 o *A、astype（）（正確答案）B、to_numberic（）（正確答案）C、dim（）D、type。答案解析：暫無(wú)解析檢測(cè)出異常值之后，通常會(huì)采用哪些方式處理它們？ 0 *A、直接將含有異常值的記錄刪除正確答案）B、用具體的值來(lái)進(jìn)行替換，可用前后兩個(gè)觀測(cè)值的平均值修正該異常值正確答 案）C、不處理，直接在具有異常值的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（正確答案）D、視為缺失值，利用缺失值的處理方法修正該異常值正確答案）答案解析：暫無(wú)解析以下關(guān)于重復(fù)值處理的說(shuō)法中，正確的選項(xiàng)是（）o *A、duplicated。方法可以標(biāo)記重復(fù)數(shù)據(jù)請(qǐng)閱讀下面一段程序：運(yùn)行程序，它最終執(zhí)行的結(jié)果為（）O 單

59、項(xiàng)選擇題A、4B、3：確答案）C、2D、1答案解析：暫無(wú)解析創(chuàng)立一個(gè) Datctimclndcx 對(duì)象的代碼如下：pd.date_range（2018/08/10; ,2018/08/15） 單項(xiàng)選擇題*默認(rèn)情況下，該對(duì)象中時(shí)間戳的頻率為（B）。（正確答案）A、HB、DC、SD、T答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，用來(lái)表示時(shí)間序列中的頻率為每周六的是（）,單項(xiàng)選擇題*A、WOM-2MONB、W-FRIC、W-SUND、W-SAT（正確答案）答案解析：暫無(wú)解析以下選項(xiàng)中，用來(lái)表示Pandas中的時(shí)期的是（）o 單項(xiàng)選擇題*A、Period（正確答案）B、TimestampB、drop_duplica

60、les（）方法用于刪除重復(fù)數(shù)據(jù)1正確答案）C、重復(fù)數(shù)據(jù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)是兩個(gè)數(shù)據(jù)中所有條目的值都相等正確答案）D、duplicated。方法支持從前向后和從后向前兩種查找模式（工確答案） 答案解析：duplicated。方法用于標(biāo)記重復(fù)數(shù)據(jù)。關(guān)于Pandas中的數(shù)據(jù)重塑，以下說(shuō)法正確的選項(xiàng)是（）。*A、stack。方法可以將列索引轉(zhuǎn)換為行索引（正確答案）B、unstack。方法可以將列索引轉(zhuǎn)換為行索引C、當(dāng)一個(gè)DataFrame通過(guò)pivot（）方法經(jīng)過(guò)軸向旋轉(zhuǎn)后返回一個(gè)新的DataFramc（正 確答案）D、pivot。方法可以將列索引轉(zhuǎn)換為行索引答案解析：暫無(wú)解析關(guān)于預(yù)處理中的數(shù)據(jù)合并，以下說(shuō)法