《Python及數(shù)據(jù)分析》考試試題

《Python及數(shù)據(jù)分析》考試試題一、單選題（每題3分，共22題，共66分）1.Python安裝擴展庫常用的工具是()pip(正確答案)pynumcodelisp2.下列關(guān)于python的說法，正確的是()python3.x和python2.x完全兼容python3.x和python2.x的唯一區(qū)別是：print在python2.x中是輸出語句，而在python3.x中是輸出函數(shù)可以在同一臺計算機上安裝多個python版本(正確答案)在window平臺上編寫的python程序無法在linux平臺上運行3.一般說，numpy-matplotlib-pandas是數(shù)據(jù)分析和展示的一條學習路徑，哪個是對這三個庫不正確的說明？()pandas僅支持一維和二維數(shù)據(jù)分析，多維數(shù)據(jù)分析要用numpy(正確答案)matplotlib支持多種數(shù)據(jù)展示，使用pyplot子庫即可numpy底層采用C實現(xiàn)，因此，運行速度很快pandas也包含一些數(shù)據(jù)展示函數(shù)，可不用matplotlib4.哪個選項更能代表如下代碼的運行結(jié)果？()

importnumpyasnp

x=np.array([[0,1,2,3,4],[9,8,7,6]])

x.dtype（）

float32類型int32類型uint32類型object類型(正確答案)5.Python基本語法僅支持整數(shù)、浮點數(shù)和復數(shù)類型，numpy和pandas庫則支持int64/int32/int16/int8等20余種數(shù)字類型，如下說法哪個不正確？（）科學計算可能涉及很多數(shù)據(jù)，對存儲和性能有較高要求，因此支持更多種數(shù)字類型numpy底層是C語言實現(xiàn)，因此，天然支持了多種數(shù)據(jù)類型在python中程序員必須精確指定數(shù)據(jù)類型(正確答案)對元素類型精確定義，有助于numpy和pandas庫更合理優(yōu)化存儲空間6.如下哪個語句能夠生成一個n*n的正方形矩陣，對角線值為1，其余位置值為0（）np.zeros((n,n))np.eye(n)(正確答案)np.full((n,n),1)np.ones((n,n))7.哪個是下面代碼的運行結(jié)果？（）

importnumpyasnp

a=np.arange(12).reshape((3,4))

print(a.mean（）)[4,5,6,7]16.55.5(正確答案)[1.5,5.5,9.5]8.如下代碼中plt的含義是什么？（）

importmatplotlib.pyplotasplt別名(正確答案)類名函數(shù)名變量名9.閱讀下面代碼：

importmatplotlib.pyplotasplt

plt.plot([9,7,15,2,9])

plt.show（）

其中，show（）函數(shù)的作用是什么？（）

顯示所繪制的數(shù)據(jù)圖(正確答案)存儲所繪制的數(shù)據(jù)圖緩存所繪制的數(shù)據(jù)圖刷新所繪制的數(shù)據(jù)圖10.閱讀如下代碼

importpandasaspd

a=pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d'])

哪個是print(a.index)的結(jié)果？（）

[9,8,7,6][‘a(chǎn)’,‘b’,‘c’,‘d’](‘a(chǎn)’,‘b’,‘c’,‘d’)Index([‘a(chǎn)’,‘b’,‘c’,‘d’])(正確答案)11.下列算法哪個不屬于聚類算法？（）K-Means(K均值)聚類GMM層次法樸素貝葉斯(正確答案)12.數(shù)據(jù)挖掘描述不正確的是（）從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程稱為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的名稱有，知識發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融合、決策支持等數(shù)據(jù)挖掘的功能包括：概念描述、關(guān)聯(lián)分析、分類與預測、聚類分析、趨勢分析、孤立點分析以及偏差分析等數(shù)據(jù)挖掘過程不包括數(shù)據(jù)預處理，也不包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(正確答案)13.關(guān)于分類處理，下列說法不正確的是（）分類規(guī)則的挖掘方法通常有：決策樹法、貝葉斯法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、粗糙集法和遺傳算法等分類的過程包括2步：首先在已知訓練數(shù)據(jù)集上，根據(jù)屬性特征，為每一種類別找到一個合理的描述或模型，即分類規(guī)則；然后根據(jù)規(guī)則對新數(shù)據(jù)進行分類決策樹分類是用樣本的屬性作為結(jié)點，用屬性的取值作為分支的樹結(jié)構(gòu)。它是利用信息論原理對大量樣本的屬性進行分析和歸納而產(chǎn)生的決策樹用于對新樣本的分類，即通過決策樹對新樣本屬性值的測試，從樹的葉子結(jié)點開始，按照樣本屬性的取值，逐漸沿著決策樹向上，直到樹的根結(jié)點(正確答案)14.在數(shù)據(jù)預處理中，需要對數(shù)據(jù)進行填充。下列說法不正確的是（）如果對于某一屬性值，缺失的數(shù)據(jù)占比很小，比如一萬條數(shù)據(jù)當中，缺失該屬性的只有10條數(shù)據(jù)，那么我們可以簡單去除這十條缺失數(shù)據(jù)如果某一屬性值缺失非常多，比如一個公司網(wǎng)點分布的數(shù)據(jù)集，屬性包含城市，經(jīng)緯度，郵編，地址……郵編這個屬性在一萬個網(wǎng)點數(shù)據(jù)當中，九千多個都沒有這個屬性值，那么這個屬性也就沒有參考意義了，可以去除有些屬性值缺失很多，但是可以依據(jù)其他屬性值來填補的，例如用身份證號填充出生日期，根據(jù)經(jīng)緯度范圍填充城市等等按照時間序列排序的數(shù)據(jù)的一些缺失值不能用中位數(shù)來填充(正確答案)15.文本挖掘常用的分析技術(shù)不包括（）文本結(jié)構(gòu)分析文本關(guān)聯(lián)分析文本分類和文本聚類文本OCR識別(正確答案)16.關(guān)于數(shù)據(jù)預處理，下列說法不正確的是（）數(shù)據(jù)清洗：對數(shù)據(jù)進行隨機采樣，縮小數(shù)據(jù)樣本以縮短數(shù)據(jù)挖掘時間(正確答案)數(shù)據(jù)集成：將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來存放在一個一致的數(shù)據(jù)存儲中。需要注意不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)匹配問題、數(shù)值沖突問題和冗余問題等數(shù)據(jù)變換：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為適合數(shù)據(jù)挖掘的形式。包括對數(shù)據(jù)的匯總、聚集、概化、規(guī)范化，還可能需要進行屬性的重構(gòu)數(shù)據(jù)歸約：縮小數(shù)據(jù)的取值范圍，使其更適合于數(shù)據(jù)挖掘算法的需要，并且能夠得到和原始數(shù)據(jù)相同的分析結(jié)果17.下列哪項不屬于數(shù)據(jù)平滑處理的方法（）隨機生成法(正確答案)平均值法邊界值法中值法18.下列不屬于數(shù)據(jù)規(guī)約方法的是（）數(shù)據(jù)立方體聚集維歸約數(shù)據(jù)壓縮數(shù)據(jù)空值填充(正確答案)19.在數(shù)據(jù)挖掘算法中，關(guān)于聚類和分類，下列說法不正確的是（）聚類要劃分的類是未知的，分類則可按已知規(guī)則進行聚類是一種無指導學習，它