Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用題庫

1、Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用題庫下列nltk模塊中，可以對句子實現(xiàn)分詞操作的是（）。單選題*A、nltk.corpusB、nltk.tokenize（正確答案）C、nltk.stemD、nltk.tag答案解析：暫無解析下列函數(shù)中，用于打開NLTK下載器的是（）。單選題*A、download（）（正確答案）B、load（）C、open（）D、install（）答案解析：暫無解析下列選項中，NLTK用來標記形容詞的是（）。單選題*A、JJ（正確答案）B、RBC、CCD、DT答案解析：暫無解析關(guān)于詞性歸一化的說法中，下列描述正確的是（）。單選題*A、詞干提取和詞形還原最終都會得到詞根B、詞干提取能夠

2、捕捉基于詞根的規(guī)范單詞形式C、詞形還原需要刪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(正確答案)答案解析：暫無解析下列選項中，用于控制jieba.cut()分詞模式的是()。單選題*A、dataB、HMMC、is_allD、cut_all(正確答案)答案解析：jieba.cut()函數(shù)共接收三個參數(shù)，其中第一個為需要分詞的字符串， cut_all參數(shù)用來控制是否采用全模式，HMM參數(shù)用來控制是否使用HMM模型。下列方法中，用于返回出現(xiàn)相對較頻繁的單詞的是()。單選題*A、word_tokenize()B、pos_tag()C、most_common()(正確答案)D

3、、cosine_distance()答案解析：word_tokenize()函數(shù)基于空格或標點對文本進行分詞；pos_tag()S數(shù)用于給單詞標注詞性；cosine_distance(1S數(shù)用于求兩個向量的夾角余弦值。下列選項中，用于標注詞語詞性的模塊是()。單選題*A、nltk.corpusB、nltk.tokenizeC、nltk.stemD、nltk.tag(正確答案)答案解析：暫無解析下列分詞模式中，可以將句子中所有成詞詞語都掃描出來的是（）。單選題*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：暫無解析如果希望還原單詞的基本形式，則需要使用 import

4、語句導入哪個模塊？（）單選 題*A、nltk.corpusB、nltk.tokenizeC、nltk.stem（正確答案）D、nltk.tag答案解析：暫無解析關(guān)于文本預處理的過程，下列描述錯誤的是（）。單選題*A、文本分詞是預處理過程中必不可少的一個操作B、詞干提取是一個很粗略的去除單詞兩端詞綴的過程C、詞形還原是一個去除曲折的詞綴且返回詞典中包含的詞的過程D、文本中的每個單詞都能夠表明文本的特征（正確答案）答案解析：文本中包含一些停用詞，這些詞是無法表明文本特征的。通過date_range（）8數(shù)創(chuàng)建DatetimeIndex對象時，如果只是傳入了開始日期，則還需要用（）參數(shù)指定產(chǎn)生多少個

5、時間戳。單選題*A、freqB、endC、periods(正確答案)D、start答案解析：暫無解析請閱讀下面一段程序：單選題*運行上述程序，它最終輸出的結(jié)果為(A)。(正確答案)2015201420132012答案解析：暫無解析下列方法中，能夠轉(zhuǎn)換時期頻率的是()。單選題*A、shift()B、rolling。C、asfreq(X正確答案)D、resample()答案解析：shift()方法用于沿著時間軸方向?qū)?shù)據(jù)進行前移或后移；rolling()方法用于滑動窗口 ； resample()一個對常規(guī)時間序列數(shù)據(jù)重新采樣和頻率轉(zhuǎn)換的便捷的 方法。下列方法中，用來創(chuàng)建一個滑動窗口的是()。單選題

6、*A、shift()B、rolling。(正確答案)C、asfreq()D、resample()答案解析：暫無解析請閱讀下面一段程序： 運行程序，它最終執(zhí)行的結(jié)果為（）單選題*A、4B、3（正確答案）C、2D、1答案解析：暫無解析創(chuàng)建一個 Datetimeindex對象的代碼如下：pd.date_range（2018/08/10, 2018/08/15）單選題*默認情況下，該對象中時間戳的頻率為（B）。（正確答案）A、HB、DC、SD、T答案解析：暫無解析下列選項中，用來表示時間序列中的頻率為每周六的是（），單選題*A、WOM-2MONB、W-FRIC、W-SUND、W-SAT （正確答案）答

7、案解析：暫無解析下列選項中，用來表示Pandas中的時期的是（）。單選題*A、Period（正確答案）B、TimestampC、IntervalD、Series答案解析：暫無解析通過date_range（）數(shù)創(chuàng)建Datetimeindex對象時，可以設(shè)置哪個參數(shù)指定終止日期？（）單選題*A、freqB、periodsC、enc（正確答案）D、start答案解析：在date_range（）S數(shù)中，freq參數(shù)用來指定計時單位；periods參數(shù)表示 產(chǎn)生多少個時間戳索引值；end表示終止日期；start表示起始日期。倉建 Datetimeindex對象的代碼如下：pd.date_range（st

8、art=2018/2/1, end=2018/2/28, freq=）如果希望生成的時間戳為每周日，則下列選項中可以填寫到橫線處 的是（）。單選題*A、WOM-2MONB、W-FRIC、W-SUN（正確答案）D、W-SAT答案解析：暫無解析通過date_range（）數(shù)創(chuàng)建Datetimeindex對象時，可以設(shè)置哪個參數(shù)來改變計時單 位？（）單選題*A、freq（正確答案）B、periodsC、endD、start答案解析：在date_range（）S數(shù)中，freq參數(shù)用來指定計時單位；periods參數(shù)表示 產(chǎn)生多少個時間戳QI值；end表示終止日期；start表示起始日期。請閱讀下面一段

9、程序：運行上述程序，它最終執(zhí)行的結(jié)果為（）。單選題*A、Timestamp（2018-11-08 00:00:001正確答案）B、Timestamp（2018-10-08 00:00:00）C、Timestamp（2018-11-08）D、Timestamp（2018-10-08）答案解析：DatetimeIndex對象是由一組時間戳構(gòu)成的索引，它里面的每個標量值都是一個Timestamp對象。當使用resample（方法重新采樣時，下列哪個參數(shù)可以確定采樣的閉合區(qū)問？（）單選題*A、labelB、fill_methodC、howD、closed正確答案）答案解析：暫無解析關(guān)于降采樣的說法中，

10、下列描述錯誤的是（）o單選題*A、降采樣是將高頻率數(shù)據(jù)聚合到低頻率數(shù)據(jù)B、降采樣的時間顆粒會變大C、降采樣的數(shù)據(jù)量是增加的（正確答案）D、降采樣就相當于另外一種形式的分組聚合操作單選題*答案解析：暫無解析卜列方法中，能夠?qū)ΤＲ?guī)時間序列數(shù)據(jù)重新采樣的是（）A、shift()B、rolling()C、asfreq()D、resample(X正確答案)答案解析：暫無解析通過date_range()S數(shù)創(chuàng)建DatetimeIndex對象時，可以設(shè)置哪個參數(shù)指定產(chǎn)生多少個時間戳索引值？()單選題*A、freqB、periods(正確答案)C、endD、start答案解析：在date_range()S數(shù)中

11、，freq參數(shù)用來指定計時單位；periods參數(shù)表示 產(chǎn)生多少個時間戳索引值；end表示終止日期；start表示起始日期。通過date_range()S數(shù)創(chuàng)建DatetimeIndex對象時，可以設(shè)置()參數(shù)來規(guī)范時間戳。單選題*A、normalize(正確答案)B、periodsC、endD、freq答案解析：在date_range()S數(shù)中，(6) normalize參數(shù)用來規(guī)范時間戳；periods參 數(shù)表示產(chǎn)生多少個時間戳索引值；end表示終止日期；start表示起始日期。通過date_range()8數(shù)創(chuàng)建DatetimeIndex對象時，可以設(shè)置哪個參數(shù)指定起始日期？()單選題*

12、A、freqB、periodsC、endD、start（正確答案）答案解析：在date_range（）8數(shù)中，freq參數(shù)用來指定計時單位；periods參數(shù)表示 產(chǎn)生多少個時間戳哀I值；end表示終止日期；start表示起始日期。關(guān)于時間序列的移動，下列說法錯誤的是（）。單選題*A、移動是指沿著時間軸方向?qū)?shù)據(jù)進行前移或后移B、時間序列移動后，索引也會發(fā)生變化（正確答案）C、數(shù)據(jù)移動后會出現(xiàn)邊界情況D、無論時間序列的數(shù)據(jù)怎么移動，索引是不會發(fā)生任何變化的答案解析：暫無解析請閱讀下面一段程序：運行上述程序，它最終輸出的結(jié)果為（）o單選題*A、17B、-17（正確答案）C、-18D、18答案解析

13、：暫無解析下列圖表中，能夠識別異常值的是（）。單選題*A、箱形圖（正確答案）B、折線圖C、餅圖D、散點圖答案解析：暫無解析卜列選項中，用于繪制單變量分布的函數(shù)是（）單選題*A、displot()(正確答案)B、.joinplot()C .pairplot()D、.boxplot()答案解析：暫無解析下列關(guān)于Bokeh庫描述不正確的是（）。單選題*A、針對瀏覽器使用的交互式可視化庫.提供優(yōu)雅、簡潔的通用圖形構(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)建交互圖答案解析：暫無解析下列關(guān)于常見圖表說法正確的是（）。單選題*A、散點圖不能在子圖中繪制.散點的x軸刻度必須為數(shù)值.折線圖可以

14、用作查看特征間的趨勢關(guān)系（正確答案）.箱形圖可以用來查看特征間的相關(guān)關(guān)系答案解析：暫無解析卜列選項中，用于繪制雙變量分布的函數(shù)是（）單選題*A、displot()B、.joinplot()(正確答案)C .pairplot()D、.boxplot()答案解析：暫無解析下列代碼中，繪制散點圖的是()。單選題*A、plt.scatter(x,y)(正確答案)B、.plt.plot(x,y)C .plt.legend(upper left)D、.plt.xlabel(散點圖)答案解析：暫無解析下列函數(shù)中，可以設(shè)置當前圖形 x軸范圍的是()o單選題*A、xlabel()B、xlim()(正確答案)C、

15、title()D、legend()答案解析：暫無解析下列選項中不屬于Seaborn中分類數(shù)據(jù)可視化庫的是()。單選題*A、分類數(shù)據(jù)散點圖.分類數(shù)據(jù)的分布圖.分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計估算圖.分類數(shù)據(jù)的直方圖(正確答案)答案解析：暫無解析下列函數(shù)中，可以為圖表設(shè)置標題的是()。單選題*A、xlim()B、xlabel()C title()(正確答案)D、legend()答案解析：暫無解析下列函數(shù)中，可以為圖表設(shè)置圖例的是()。單選題*A、legend()(正確答案)B、xlabel()C、title()D、xlim()答案解析：暫無解析在創(chuàng)建Figure對象時，可以指定哪個參數(shù)來給畫布添加背景顏色？()單選

16、題*A、numB、dpiC、figsizeD、facecolor(正確答案)答案解析：暫無解析下列選項中，可以一次性創(chuàng)建多個子圖的是()。單選題*A、figure()(正確答案)B、subplot()C、add_subplot()D、subplots()答案解析：暫無解析下列pyplot模塊的函數(shù)中，可以繪制散點圖的是()。單選題*A、bar()B、hist()C、pie（）D、scatter（X正確答案）答案解析：暫無解析下列圖表中，可以清晰地反映出各數(shù)據(jù)系列的百分比情況的是（）。單選題*A、直方圖B、折線圖C、餅圖（正確答案）D、散點圖答案解析：餅圖可以顯示一個數(shù)據(jù)序列（圖表中繪制的相關(guān)數(shù)

17、據(jù)點）中各項的大小 與各項總和的比例，每個數(shù)據(jù)序列具有唯一的顏色或圖形，并且與圖例中的顏色是 相對應(yīng)的。下列圖表中，適用于比較跨類別數(shù)據(jù)的是（）o單選題*A、直方圖B、折線圖C、餅圖D、散點圖（正確答案）答案解析：暫無解析下列pyplot模塊的函數(shù)中，可以繪制直方圖的是（）o單選題*A、bar（）B、hist（）（正確答案）C、pie（）D、scatter（）答案解析：暫無解析卜列參數(shù)中，調(diào)整后顯示中文的是（）單選題*A、lines.kinestyle.lines.linewidth.font.sans-seri（正確答案）.axes.unicode_minus答案解析：暫無解析下列pyplo

18、t模塊的函數(shù)中，可以繪制餅圖的是（）o 單選題*A、bar（）B、hist（）C、pie（）（正確答案）D、scatter（）答案解析：暫無解析關(guān)于Matplotlib的說法中，下列描述正確的是（）。單選題*A、Matplotlib 是一個 Python 3D繪圖庫B、它使用簡單，僅用幾行代碼就能生成各種圖表（正確答案）C、僅僅適用于IPython平臺D、只能輸出PNG或PDF格式答案解析：Matplotlib是一個Python 2D繪圖庫，作圖風格接近 MATLAB ,它已經(jīng) 成為Python中公認的數(shù)據(jù)可視化工具，適用于各種平臺上。在創(chuàng)建Figure對象時，可以指定哪個參數(shù)來設(shè)置畫布的尺寸

19、？（）單選題*A、numB、dpiC、figsize（正確答案）D、facecolor答案解析：暫無解析關(guān)于分組聚合過程的說法中，下列描述不正確的是()。單選題*A、拆分是指將數(shù)據(jù)集按照一些標準拆分為若干個組B、應(yīng)用是指將某個函數(shù)或方法應(yīng)用到每個分組C、合并是指將產(chǎn)生的新值整合到結(jié)果對象中D、只能對縱軸方向上的數(shù)據(jù)進行分組(正確答案)答案解析：拆分操作是在指定軸上進行的，既可以對橫軸方向上的數(shù)據(jù)進行分組， 也可以對縱軸方向上的數(shù)據(jù)進行分組。關(guān)于agg()方法的使用中，下列描述錯誤的是()。單選題*A、agg()方法中func參數(shù)只能傳入一個函數(shù)(正確答案). agg()方法中func參數(shù)可以傳

20、入多個函數(shù). agg()方法中func參數(shù)可以傳入自定義函數(shù). agg()方法不能對產(chǎn)生的標量值進行廣播答案解析：暫無解析下列關(guān)于groupby()方法的說法中，描述正確的是()。單選題*A、用于將數(shù)據(jù)集實現(xiàn)分組與聚合操作B、調(diào)用groupby()方法返回一個 DataFrameBy對象C、調(diào)用groupby()方法返回一個GroupBy對象(正確答案)D、groupby()方法只能將數(shù)據(jù)集按照縱軸方向進行分組答案解析：在Pandas中，可以通過groupby()方法將數(shù)據(jù)集按照某些標準劃分成若 干個組。通過groupby()方法執(zhí)行分組操作，會返回一個 GroupBy對象，該對象實 際上并沒

21、有進行任何計算，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，下列描述錯誤的是()。單選題*A、可以對每列數(shù)據(jù)應(yīng)用同一個函數(shù).可以對一列數(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）.可以對不同的列使用不同的函數(shù)答案解析：暫無解析下列選項中，不屬于groupby（）方法分組方式的是（）。單選題*A、列表或數(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：暫無解析關(guān)于transform。方法的說法中，下列描述錯誤的是（）。單選題*A、transform。方法可以使用廣播.使用transform。方法可以返回一個與分組大小相等

22、的數(shù)組.transform。方法只能使用內(nèi)置方法對數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換操作（正確答案）.transform。方法對 DataFrame和 Series都適用答案解析：暫無解析請閱讀下面一段程序：import pandas as pdpr in t （pd. DataFrame （ 2, 3, + 3, columns =A,）. apply （Is執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為（）。單選題*A、A B0 3 21 3 22 3 2. A B0 2 31 2 32 2 3. A B0 3 41 3 42 3 4. A B0 4 31 4 32 4 3（正確答案）答案解析：暫無解析關(guān)于apply()方法

23、的功能，下列選項中說法正確的是()。單選題*A、apply()方法是對DataFrame(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方法都能夠進聚合操作.apply()方法只能夠?qū)π辛羞M行操作答案解析：暫無解析關(guān)于groupby。方法的返回值，下列說法錯誤的是()。單選題*A、groupby()方法返回的是一個 GroupBy對象B、返回的GroupBy對象采用的是惰性計算C、使用for循環(huán)可以遍歷該對象中的分組信息D、groupby()方法沒有返回值(正確答案)答案解析：暫無解析關(guān)于apply()方法的說法中，下列描述正確的是()。單選題*A、ap

24、ply()方法是對DataFrame(正確答案)B、apply()方法能夠?qū)崿F(xiàn)所有agg方法的功能C、apply()方法和map方法都能夠進聚合操作D、apply()方法只能夠?qū)π辛羞M行操作答案解析：暫無解析請閱讀下面一段程序:import pandas as pddf = pd. DataFrame (keyl ： A, A1 , B T 1 Bdatal*:3、3, 5, 8 ,*data2: L3r 5, None, 7)print (df. groupby (1 keyl1 . man ()行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為()。單選題*A、程序出現(xiàn)異常. data2key1 A 4.0B

25、 7.0(正確答案). datal data2key1 A 3.0 4.0B 6.5 7.0. data1 data2key1 B 6.5 7.0答案解析：暫無解析下列選項中，用于刪除缺失值的方法是()。單選題*A、isnull()B、delete()C、dropna(X正確答案)D、fillna()答案解析：isnull方法用于檢測，當返回結(jié)果中有 True時，表示有重復的數(shù)據(jù); fillna方法用于填充缺失數(shù)據(jù)。關(guān)于預處理的說法中，下列選項中描述不正確是()。單選題*A、concat()函數(shù)可以沿著一條軸將多個對象進行堆疊B、merge()函數(shù)可以根據(jù)一個或多個鍵將不同的DataFrame

26、進行合并C、可以使用rename()方法對索引進行重命名操作D、unstack()方法可以將列索引旋轉(zhuǎn)為行索引(正確答案)答案解析：unstack()方法可以將行索引旋轉(zhuǎn)為列索引。單選題*下列選項中，關(guān)于劑na()方法描述正確的是()A、劑na()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、默認可支持填充的最大數(shù)量為1D、fillna()方法可以填充替換值為 NaN和None的數(shù)據(jù)(正確答案)答案解析：暫無解析關(guān)于數(shù)據(jù)重塑的說法中，下列選項描述錯誤的是()。單選題*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、對一個D

27、ataFrame使用stack()方法后返回的一定是一個 Series(正確答案)D、.unstack()方法可以將行索引轉(zhuǎn)換為列索引答案解析：當一個DataFrame具有層次索引時，使用stack()方法會返回一個 DataFrame 對象。請閱讀下面的程序：執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為()。單選題*A、0 Falsel False2 True正確答案).0 Truel True2 False.0 Falsel False2 False.0 Truel True2 True答案解析：暫無解析下列選項中，關(guān)于drop_duplicates()方法描述錯誤的是()。單選題*A、僅支持單一特征

28、數(shù)據(jù)的去重(正確答案)B、.僅對Series和DataFrame對象有效C、數(shù)據(jù)去重時默認保留第一個數(shù)據(jù)D、該方法不會改變原始數(shù)據(jù)排列答案解析：暫無解析關(guān)于異常值的說法，下列選項中描述錯誤的是（）。單選題*A、異常值是指樣本中明顯偏離其余觀測值的個別值（正確答案）B、可以使用3 b原則檢測異常值C、可以使用Pandas中的箱線圖檢測異常值D、異常值可以使用其它的值來替換答案解析：異常數(shù)據(jù)并不一定是數(shù)據(jù)錯誤，所以會根據(jù)實際情況下選擇刪除或保 留。下列選項中，關(guān)于dropna（）方法描述正確的是（）。單選題*A、dropna（）方法只會刪除值為NaN的數(shù)據(jù)B、dropna（）方法不會刪除值為Non

29、e的數(shù)據(jù)C、dropna（）方法會刪除值為None和NaN的數(shù)據(jù)（正確答案）D、dropna（）方法只會檢測缺失數(shù)據(jù)和空值答案解析：dropnaC認刪除None或NaN,但是可以指定參數(shù)，對軸進行刪除關(guān)于啞變量的說法中，下列選項描述錯誤的是（）。單選題*A、啞變量是人為虛設(shè)的變量B、啞變量在轉(zhuǎn)換成指標矩陣后，其值通常為0或1C、PnadaS get_dummies（）函數(shù)可以對類別進行啞變量處理D、啞變量的使用沒有實際意義（正確答案）答案解析：暫無解析下列關(guān)于數(shù)據(jù)預處理的說法中，描述不正確的是（）。單選題*A、數(shù)據(jù)清洗的目的是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B、異常值不一定要刪除C、通過drop_duplic

30、ates（）方法可以刪除重復數(shù)據(jù)D、concat（）函數(shù)可以根據(jù)一個或多個鍵將不同的DataFrame進行合并（正確答案）答案解析：concat（）函數(shù)可以沿著一條軸將多個對象進行堆疊。下列選項中，關(guān)于duplicated。方法描述正確的是（）。單選題*A、duplicate。方法用于刪除重復值B、duplicate。方法用于標記重復值（正確答案）C、duplicate。方法會改變原始數(shù)據(jù)D、duplicate。方法會將重復的數(shù)據(jù)標記為 False答案解析：暫無解析關(guān)于Series結(jié)構(gòu)，下列描述正確的是（）。單選題*A、Series是一個類似于二維數(shù)組的對象B、Series由一組數(shù)據(jù)和與之相關(guān)

31、的索引兩部分構(gòu)成（正確答案）C、Series只能保存整數(shù)和字符串類型的數(shù)據(jù)D、Series的索引默認是從1開始答案解析：暫無解析Pandas執(zhí)行算術(shù)運算時，沒有對齊的位置會使用（）進行補齊。單選題*A、NullB、0（正確答案）C、NaND、null_values答案解析：暫無解析卜列關(guān)于Pandas庫的說法中正確的是（）單選題*A、Pandas中只有兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B、Pandas支持讀取文本數(shù)據(jù)C、Pandasl在NumPy基礎(chǔ)上建立的新程序庫(正確答案)D、.Pandas中Series和DataFrame可以解決數(shù)據(jù)分析中一切的問題答案解析：除了書中介紹的兩種常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Pandas中還有

32、另一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Panel在進行算術(shù)運算時，如果希望一次性輸出多個統(tǒng)計指標可以使用()方法。單選題*A、statistics()B、describe()(正確答案)C、all()D、results()答案解析：暫無解析下列方法中，可以將元組轉(zhuǎn)換為 Multiindex對象的是()。單選題*A、from_tuples()(正確答案).from_arrays().from_product().from_list()答案解析：from_tuples()是將元組列表轉(zhuǎn)換為Multiindex對象；from_arrays()是將 數(shù)組列表轉(zhuǎn)換為Multiindex對象；from_product()是從多

33、個集合笛卡爾積中創(chuàng)建一 個 Multiindex 對象請閱讀下面一段程序:執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為()。單選題*A、0 1 2 30 4 -1 -3 01 2 6 -1 -72 8 6 -5 1. 0 1 2 30 4 -1 -3 01 2 6 -1 -72 8 6 -5 1正確答案）. 0 1 2 32 8 6 -5 11 2 6 -1 -70 4 -1 -3 0. 3 2 1 00 0 -3 -1 41 -7 -1 6 22 1 -5 6 8答案解析：暫無解析關(guān)于Pandas中數(shù)據(jù)排序，下列說法正確的是（）。單選題*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）.sor

34、t_index（）方法表示按照值進行排序.sort_values（方法表示按照索引進行排序D、默認情況下，sort_index（）方法按照降序排列答案解析：暫無解析關(guān)于Pandas層次化索引，下列說法錯誤的是（）。單選題*A、層次化索引是指Pandas對象在一個軸方向上具有多層索引B、層次化索引至多只能有兩層索引（正確答案）C、可以使用swaplevel（）方法對層次化索引的位置交換順序D、使用sort_index（）可以對索引進行排序答案解析：Pandas次化索引沒有具體的層數(shù)限制請閱讀下面一段程序：執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果為（）o單選題*A、a 3.0d 2.0c 1.0b NaN.

35、a 3.0b NaNc 1.0d 2.q正確答案）.程序出現(xiàn)異常.c 1d 2a 3答案解析：暫無解析下列關(guān)于DataFrame說法正確的是（）。單選題*A、DataFrame結(jié)構(gòu)是由索引和數(shù)據(jù)組成（正確答案）B、DataFrame的行索引位于最右側(cè)C、創(chuàng)建一個DataFrame對象時需要指定索引D、DataFrame每列的數(shù)據(jù)類型必須是相同的答案解析：暫無解析請閱讀下面一段程序 執(zhí)行上述程序后，最終輸出的結(jié)果是（）。單選題*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：暫無解析下列選項中

36、，不屬于ndarray對象屬性的是（）。單選題*shape.dtype.ndim.map（正確答案）答案解析：暫無解析請看如下代碼：對代碼中的NumPy數(shù)組執(zhí)行sort（）方法結(jié)果正確的是（）。單選題*A、2 6 7 2 3 6（正確答案）.2 6 7 6 3 2.7 6 2 6 3 2.7 6 2 2 3 6答案解析：暫無解析下列關(guān)于ndarray對象描述正確的是（）。單選題*A、ndarray對象中可以存儲不同類型的元素.ndarray對象中存儲元素的類型必須是相同的（正確答案）. ndarray對象不支持廣播操作.ndarray對象不具備矢量運算能力答案解析：根據(jù)ndarry的特點可知，

37、該對象中元素的類型必須是相同的下列選項中，用來表示矢量化三元表達式的是（）。單選題*A、where（）（正確答案）B、.cumsum（）C .sort（）D、.unique（）答案解析：暫無解析請閱讀下列一段示例程序：運行上述程序，那么最終輸出的結(jié)果為（）0單選題*A、（3, 2）（正確答案）.（2, 3）.（3, 0）.（2, 0）答案解析：暫無解析在NumPy通用函數(shù)中，用于計算元素級最大值的函數(shù)是（）。單選題*A、maxB、.maximum（正確答案）C、.minD、.maximal答案解析：暫無解析在創(chuàng)建ndarray對象時，可以使用()參數(shù)來指定元素類型。單選題*A、dtype(正確

38、答案).dtypes.type.types答案解析：暫無解析關(guān)于創(chuàng)建ndarray對象。下列描述錯誤的是()。單選題*A、使用list()函數(shù)可以創(chuàng)建一個ndarray對象(正確答案).通過ones()函數(shù)創(chuàng)建元素值都為1的數(shù)組.ndarray對象可以使用array()函數(shù)創(chuàng)建.通過zeros()函數(shù)創(chuàng)建元素值都是0的數(shù)組答案解析：list()函數(shù)不可以創(chuàng)建一個ndarry對象，不過可以將一個列表做為參數(shù)傳入array()函數(shù)中創(chuàng)建一個 ndarray對象在NumPy模塊中表示生成隨機種子的函數(shù)是()。單選題*A、seed(X正確答案)B、rand()C、beta()D、randint()單選

39、題*答案解析：暫無解析要想創(chuàng)建一個3 *4的數(shù)組，下列選項正確的是()A、np.arange(12).reshape(4, 3止確答案).np.arange（12）.reshape（3, 4）.np.arange（7）.reshape（4, 3）.np.arange（7）.reshape（3, 4）答案解析：暫無解析下列關(guān)于數(shù)據(jù)分析概念的描述錯誤的是（）。單選題*A、使用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析.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)分析可以對數(shù)據(jù)進行更深層的研究.數(shù)據(jù)分析不能夠在雜亂無章的數(shù)據(jù)中提取有用的數(shù)據(jù)（正確答案）下列選項中，用于搭接數(shù)據(jù)倉庫和保證數(shù)據(jù)

40、質(zhì)量的是（）。單選題*A、數(shù)據(jù)收集.數(shù)據(jù)處理（正確答案）.數(shù)據(jù)分析.數(shù)據(jù)展現(xiàn)關(guān)于數(shù)據(jù)分析的說法，下列描述錯誤的是（）o單選題*A、數(shù)據(jù)分析可以通過計算機工具和數(shù)學知識處理數(shù)據(jù).可以做出具有針對性的決策.數(shù)據(jù)分析沒有實際的使用意義（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)分析過程的是（）。單選題*A、Anaconda Navigator. Anaconda Prompt. Spyder. Jupyter Notebook（正確答案）答案解析：Jupyter Notebook可以重現(xiàn)整個分析過程，并將說明文字、代碼、圖 表、公

41、式和結(jié)論都整合在一個文檔中數(shù)據(jù)分析的一般流程為（）o單選題*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、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)文本分詞是預處理過程中必不可少的一個操作。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析余弦相似度與向量的幅值無關(guān)，只與向量的方向相關(guān)。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析Anaconda中默認已經(jīng)安裝了 NLTK庫，可以用import導入使用。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無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

42、錯（正確答案）答案解析：暫無解析若某個詞在這些文本中出現(xiàn)的次數(shù)最多，則表示這個單詞比較具有代表性。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析如果將cut（）函數(shù)的cut_all參數(shù)設(shè)為Falser則表示的是按照精確模式進行分詞，判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析nltk.classify是一個用于類別標簽標記的模塊。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析文本數(shù)據(jù)可以直接用來分析，不需要做任何處理。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：文本數(shù)據(jù)并不能直接被用來分析，而是要進行一系列的預處理操作，主 要包括分詞、詞形統(tǒng)一化、刪除停用詞等。中文并沒有一個形式上的分界符。判斷題*對（正確答案）

43、錯答案解析：暫無解析我們可以直接使用pip命令安裝jieba庫。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析如果兩個向量的夾角越小，則表示它們越不相似。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析如果將cut（）函數(shù)的cut_all參數(shù)設(shè)為False,則表示按照全模式進行分詞。判斷題 *對錯（正確答案）答案解析：暫無解析NLTK是一套基于Python的自然語言處理工具包。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析NLP主要是實現(xiàn)人與計算機之間用英文進行有效溝通。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析在NLTK中，如果希望給單詞標注詞性，則需要先確保已經(jīng)下載了averaged_perceptro

44、n_tagg瞅塊。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析最基本的時間序列就是以時間戳為索引的Series對象。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析若調(diào)用shift（）方法時傳入一個正數(shù)，則表明時間序列中的數(shù)據(jù)會沿著縱軸方向移動一次。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析如果把年份字符串作為索引使用，則可以獲取到屬于這一年的所有數(shù)據(jù)。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析時間序列的基礎(chǔ)頻率后面還可以跟著一個日期偏移量。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析在使用date_range（由數(shù)創(chuàng)建Datetimeindex對象時，必須要保證同時指定 start、 end peri

45、ods、freq中至少三個參數(shù)。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析降采樣的時間顆粒會變大。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析通過date_range（）8數(shù)創(chuàng)建Datetimeindex對象時，如果只是傳入了開始日期或結(jié)束 日期，則還需要用periods參數(shù)指定產(chǎn)生多少個時間戳。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析如果是將低頻率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到高頻率數(shù)據(jù)，則稱為降采樣。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析在時間序列中，默認生成的時間戳是按天計算的。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析若調(diào)用shift（）方法時傳入一個正數(shù)，則表明時間序列中的數(shù)據(jù)會沿著縱軸反方向移動一

46、次。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析如果Period對象加上或者減去一個整數(shù)，則會根據(jù)具體的時間單位進行位移操作判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析Period對象不支持參與數(shù)學運算。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：Period對象能夠參與數(shù)學運算。如果 Period對象加上或者減去一個整 數(shù)，則會根據(jù)具體的時間單位進行位移操作。在降采樣時，時間序列的數(shù)據(jù)量是增加的。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析在操作時間戳索引時，可以直接使用任何日期字符串來選取子集。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：在操作時間戳索引時，可以直接使用一個日期字符串（符合可以被解析 的格式）進行獲

47、取。時間序列的移動是指沿著縱軸方向?qū)?shù)據(jù)進行前移或后移。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析Periodindex是用來指代一系列時間段的索引結(jié)構(gòu)。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析起始日期與結(jié)束日期定義了時間序列索引的嚴格邊界。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析時間序列分析沒有任何硬性的要求。判斷題*對錯（正確答案）開采樣的時間顆粒是變小的判斷題*答案解析：暫無解析對（正確答案） 錯答案解析：暫無解析時間序列是不能使用位置索引來獲取數(shù)據(jù)。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：最簡單的選取時間序列子集的方式，是直接使用位置索引來獲取具體的 數(shù)據(jù)。位于左上角的子圖編號為1。判斷

48、題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析每調(diào)用一次add_subplot（）方法會規(guī)劃畫布劃分子圖，且只會添加一個子圖。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析Figure對象允許劃分為多個繪圖區(qū)域。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：Figure對象允許劃分為多個繪圖區(qū)域，每個繪圖區(qū)域都是一個Axes對象，它擁有屬于自己的坐標系統(tǒng)，被稱為子圖。subplot(323)和 subplot(3,2,3)是等價的。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析散點圖包含的數(shù)據(jù)點越少，比較的效果就會越好。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：散點圖是指數(shù)據(jù)點在直角坐標系平面上的分布圖，通常用于比較跨類別 的數(shù)

49、據(jù)。散點圖包含的數(shù)據(jù)點越多，比較的效果就會越好。如果希望一次性創(chuàng)建一組子圖，則可以通過 subplot（）函數(shù)進行實現(xiàn)。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析直方圖可以利用方塊的高度來反映數(shù)據(jù)的差異。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析Figure對象可以理解為一張空白的畫布，用于容納圖表的各種組件。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析我們可以調(diào)用new（）函數(shù)構(gòu)建一張新的空白畫布。判斷題*對錯(正確答案)答案解析：如果不希望在默認的畫布上繪制圖形，則可以調(diào)用巾gure()函數(shù)構(gòu)建一張新的空白畫布。pyplot模塊中默認擁有一個Figure對象。判斷題*對(正確答案)錯答案解析

50、：暫無解析agg()方法可以使用用戶自定義的函數(shù)。判斷題*對(正確答案)錯答案解析：通過agg()方法進行聚合時，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，這些方法與函數(shù)可以作用于每一列，也可以 將多個函數(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()方法進行聚合運算會對產(chǎn)生的標量值進行廣播。判斷題*對錯(正確答案)答案解析：暫無解析通過agg()方法進行聚合時只能接收單個函數(shù)。判斷題*對錯(正確答案)答案解析：通過agg()方法進行聚合時，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，這些方法與

51、函數(shù)可以作用于每一列，也可以 將多個函數(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*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析使用Series對象做為分組鍵時，必須保證Series對象的長度與被分組數(shù)組的長度相等。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：如果S如果Series對象的索引長度與PandasX寸象的索引長度不相同 時，則只會將部分（具有相同索引長度）數(shù)據(jù)進行分組，而不會將全部的數(shù)據(jù)進行 分組。eries對象的索引長度與PandasX寸象的索引長度不相同時，則只會將部分 （具有相同索引長度）數(shù)據(jù)進行分組，而不會將全部的數(shù)據(jù)進行分組

52、。使用字典做為分組鍵時，字典的鍵必須和數(shù)據(jù)中的列名相映射。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析只要使用groupby（）方法分組，就會產(chǎn)生一個 DataFrameGroupby對象判斷題*對錯（正確答案）答案解析：一般，使用Series調(diào)用groupby（）方法返回的是SeriesGroupBy對象，而 使用DataFrame調(diào)用groupby（）方法返回的是 DataFrameBy對象。使用transform。方法進行聚合運算，所得對象的行索引與被分組對象的行索引大小一定相等。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析apply（）方法可以將某個函數(shù)應(yīng)用到 DataFrame對象的每個

53、數(shù)據(jù)。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析groupby（）方法可以將DataFrame中的某個列名做為分組鍵。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無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（正確答案）錯答案解析：暫無解析具有多層索引的DataFrame對象經(jīng)過stack（）重塑后，返回的是一個 Series對象判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析使用merge（）函數(shù)進行數(shù)據(jù)合并時，不需要指定合并鍵。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析fillna（）方法處理缺失數(shù)據(jù)時可以使用 Series對象填充，但不可以使用DataFrame對象填充。判斷題*對錯（正確答

54、案）答案解析：暫無解析dropna（）方法可以刪除數(shù)據(jù)中所有的缺失值。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析drop_duplicated（）方法可以刪除重復值。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析rename（方法可以重命名索引名。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析缺失數(shù)據(jù)是人為有意造成的。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析通過merge（）函數(shù)合并數(shù)據(jù)時可以指定多個鍵。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析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（正確答案）錯答案解析：暫無解析read_html（）函數(shù)可以讀取網(wǎng)頁中所有的數(shù)據(jù)。判斷題

55、*對錯（正確答案）答案解析：read_html（）方法只能讀取網(wǎng)頁中table標簽中的數(shù)據(jù)Series是一個類似于一維數(shù)組的對象。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析Series和DataFrame都支持切片操作。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析describe（方法可以一次性輸出多個統(tǒng)計指標。判斷題* 對（正確答案）錯答案解析：暫無解析層次化索引可以交換分層順序。判斷題*對（正確答案）錯判斷題*答案解析：暫無解析在操作DataFrame對象時，可以通過指定索引名的方式獲取數(shù)據(jù)對（正確答案）錯答案解析：暫無解析PandasH有Series和DataFrame兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。判斷題

56、*對錯（正確答案）答案解析：PandasW Series、DataFrame. Panel三種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame的結(jié)構(gòu)是由索引和數(shù)據(jù)組成的。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析Panda姒可以按照索引排序也可以按照數(shù)據(jù)排序。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析通過from_arrays（）方法可以將元組列表轉(zhuǎn)換為 Multiindex對象。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析ndarray對象的數(shù)據(jù)類型可以通過type（）方法進行轉(zhuǎn)換。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：ndarray對象的數(shù)據(jù)類型可以通astype（方法進行轉(zhuǎn)換如果兩個數(shù)組的形狀不同，則它們是無法執(zhí)行

57、算術(shù)運算的。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：當數(shù)組滿足某一維度等長或滿足其中一個數(shù)組為一維數(shù)組時，便可以通 過廣播機制進行運算。ndarray對象中的swapaxes（方法可以將兩個軸進行轉(zhuǎn)換。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析假設(shè)當前有一個3行3列的ndarray數(shù)組，如果想要獲取第3行第2列的元素，可以使用ndarray3,2。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：索引從0開始計數(shù)NumPy支持比Python更多的數(shù)據(jù)類型。判斷題*對（正確答案） 錯答案解析：暫無解析NumPy數(shù)組不需要循環(huán)遍歷，即可對每個元素執(zhí)行批量的算術(shù)運算操作。判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析通過em

58、pty（）函數(shù)創(chuàng)建的數(shù)組中所有元素值都是 NaN。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析通用函數(shù)會對數(shù)組中的每一個元素都進行操作。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析如果希望創(chuàng)建一個數(shù)組，則只能用 array（）函數(shù)實現(xiàn)。判斷題*對錯（正確答案）答案解析：暫無解析sort（）方法可以對任何軸上的數(shù)據(jù)進行排序 判斷題*對（正確答案）錯答案解析：暫無解析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（正確答案）錯數(shù)據(jù)分析是一個有目的地收集和整合數(shù)據(jù)的過程。判斷題*對錯（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

59、似雜亂無章的數(shù)據(jù)信息集中提 煉出來有用的數(shù)據(jù)，以找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律，并非只對數(shù)據(jù)進行收集和整 理。NLTK庫適用于處理文本分析。判斷題*對（正確答案）錯如果要卸載指定環(huán)境中的包，則直接使用 remove命令移除即可。判斷題*對（正確答案）錯Jupyter Notebook的優(yōu)點是可以重現(xiàn)整個分析過程，并將說明文字、代碼、圖表、公式和結(jié)論都整合在一個文檔中。判斷題* 對（正確答案）錯使用pip命令也可以查看Anconda安裝的包。判斷題*對（正確答案）錯Anconda是完全免費的。判斷題*對（正確答案）錯conda是一個在 Windows Mac OS、和Linux上運行的開源軟件包管理系

60、統(tǒng)和環(huán)境 管理系統(tǒng)。判斷題*對（正確答案）錯Pandas一個基于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)建的。判斷題*對（正確答案）錯Jupyter Notebook可以將文件保存為ipynb格式。判斷題*對（正確答案）錯下列選項中，關(guān)于分組聚合描述正確的是（）。*A、拆分是將數(shù)據(jù)集按照一些標準拆分為若干個組（正確答案）.應(yīng)用是將某個函數(shù)或方法（內(nèi)置和自定義均可）應(yīng)用到每個分組（正確答案）.合并是將產(chǎn)生的新值整合到結(jié)果對象中（正確答案）.應(yīng)用函數(shù)時只能使用pandas內(nèi)置的函數(shù)答案解析：暫無解析下列關(guān)于apply（）方法說法不正確的是（）。*A、apply（）方法是對DataFra