Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化智慧樹知到期末考試答案2024年

Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化智慧樹知到期末考試答案2024年Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)可視化使用可視化擴展庫matplotlib的模塊pyplot中的xlabel()函數(shù)設置x軸標簽時，下面哪個參數(shù)可以用來設置字號？

A:propB:fontC:fontpropertiesD:fontsize答案:fontsize已知x=[1,2,3]和y=[4,5,6]，那么表達式sum(map(lambdai,j:i*j,x,y))的值為？

A:4B:32C:18D:16答案:32使用可視化擴展庫matplotlib的模塊pyplot中的legend()函數(shù)創(chuàng)建和顯示圖例時，下面哪個參數(shù)可以用來設置圖例的字體？

A:facecolorB:titleC:shadowD:markerfirstE:ncolF:edgecolorG:propH:loc答案:prop在機器學習擴展庫sklearn中，KMeans聚類模型完成聚類之后，可以通過_____________屬性查看樣本的標簽。

A:labels_B:Label_C:LabelD:labels答案:labels_擴展庫matplotlib.pyplot中的函數(shù)plot()可以用來繪制哪種圖形？

A:餅狀圖B:柱狀圖C:雷達圖D:散點圖E:折線圖答案:折線圖表達式np.ones((3,4)).sum()的值為____________。

A:1B:0C:7D:12答案:12擴展庫matplotlib.pyplot中的函數(shù)pie()可以用來繪制哪種圖形？

A:雷達圖B:散點圖C:折線圖D:餅狀圖E:柱狀圖答案:餅狀圖表達式np.diag((1,2,3,4)).shape的值為____________。

A:4B:8C:16D:(4,4)答案:(4,4)在機器學習擴展庫sklearn中，KMeans聚類模型完成聚類之后，可以通過_____________屬性查看各個聚類的中心。

A:clustercentersB:cluster_centersC:cluster_centers_D:clustercenters_答案:cluster_centers_使用可視化擴展庫matplotlib的模塊pyplot中的legend()函數(shù)創(chuàng)建和顯示圖例時，下面哪個參數(shù)可以用來設置圖例是否顯示陰影效果？

A:edgecolorB:ncolC:titleD:propE:shadowF:locG:facecolorH:markerfirst答案:shadow使用可視化擴展庫matplotlib的模塊pyplot中的bar()函數(shù)繪制柱狀圖時，下面哪個參數(shù)可以用來設置柱的位置？

A:lwB:widthC:fillD:colorE:hatchF:left答案:color已知x=np.array((1,2,3,4,5))，那么表達式(2**x).max()的值為____________。

A:60B:25C:32D:15答案:32已知x=np.array([3,5,1,9,6,3])，那么表達式x[x>5].sum()的值為____________。

A:9B:15C:34D:6答案:15使用可視化擴展庫matplotlib的模塊pyplot中的pie()函數(shù)繪制餅狀圖時，下面哪個參數(shù)用來設置餅狀圖的半徑？

A:radiusB:startangleC:explodeD:shadowE:centerF:colors答案:radius使用可視化擴展庫matplotlib的模塊pyplot中的bar()函數(shù)繪制柱狀圖時，下面哪個參數(shù)可以用來設置柱的內部填充符號？

A:leftB:lwC:colorD:widthE:fillF:hatch答案:hatch使用可視化擴展庫matplotlib的模塊pyplot中的pie()函數(shù)繪制餅狀圖時，下面哪個參數(shù)用來設置每個扇形區(qū)域偏離圓心的程度？

A:centerB:shadowC:radiusD:colorsE:startangleF:explode答案:explode下面表達式中等價于False的是？

A:-2B:{2}C:3D:[]答案:[]已知data=np.arange(20).reshape(5,4)，那么表達式data[3,2]的值為？

A:18B:14C:24D:4答案:14KMeans算法的基本思想是：選擇樣本空間中k個樣本（點）為初始中心，然后對剩余樣本進行聚類，每個中心把距離自己最近的樣本“吸引”過來，然后更新聚類中心的值，依次把每個樣本歸到距離最近的類中，重復上面的過程，直至得到某種條件下最好的聚類結果。

A:錯B:對答案:對在使用KNN算法對未知樣本進行分類時，參數(shù)k的取值不重要，對結果影響不大。

A:對B:錯答案:錯使用上下文管理語句with管理文件對象時，即使with塊中的代碼發(fā)生錯誤引發(fā)異常，也能保證文件被正確關閉。

A:錯B:對答案:對擴展庫numpy的線性代數(shù)子模塊linalg中提供了用來計算不同范數(shù)的函數(shù)norm()。

A:對B:錯答案:對擴展庫numpy的線性代數(shù)子模塊linalg中提供了用來計算逆矩陣的函數(shù)inv()。

A:錯B:對答案:對Python語言中字符串對象的strip()只能刪除字符串兩端的空白字符，無法刪除其他字符。

A:對B:錯答案:錯理想的模型應該方差和偏差都很小。

A:錯B:對答案:對在機器學習擴展庫sklearn中，SVC類的參數(shù)C用來設置錯誤項的懲罰參數(shù)C，值越大對誤分類的懲罰越小，間隔越小，對錯誤的容忍度越高。

A:錯B:對答案:錯已知x=np.matrix([1,2,3,4,5])，那么表達式x*x.T的值為matrix([[55]])。

A:錯B:對答案:對使用DBSCAN算法進行聚類時，需要使用參數(shù)指定聚類的數(shù)量。

A:對B:錯答案:錯對于復雜表達式，如果計算結果是正確的，那么不建議再增加圓括號來說明計算順序，這樣可以使得代碼更加簡潔清晰。

A:對B:錯答案:錯已知x是一個足夠大的numpy二維數(shù)組，那么語句x[0,2]=4的作用是把行下標為0、列下標為2的元素值改為4。

A:對B:錯答案:對聚類算法KMeans屬于有監(jiān)督學習算法。

A:對B:錯答案:錯擴展庫pandas中DataFrame對象的index屬性表示列名。

A:錯B:對答案:錯在樣本的眾多特征中，并不是每個特征都對要分析的問題有貢獻。即使是對問題有貢獻的若干特征，每個特征的重要程度可能也不一樣。

A:錯B:對答案:對在機器學習擴展庫sklearn中，Lasso是可以估計稀疏系數(shù)的線性模型，尤其適用于減少給定解決方案依賴的特征數(shù)量的場合。如果數(shù)據(jù)的特征過多，而其中只有一小部分是真正重要的，此時選擇Lasso比較合適。

A:錯B:對答案:對機器學習擴展庫sklearn中的評估器對象都提供了fit()方法使用數(shù)據(jù)對模型進行擬合和訓練。

A:錯B:對答案:對在使用KNN算法對未知樣本進行分類時，已知類別中各類別包含的樣本數(shù)量最好差不多，否則會影響結果的準確性。

A:對B:錯答案:對擴展庫pandas中DataFrame對象提供了pivot()方法和pivot_table()方法實現(xiàn)透視表所需要的功能，返回新的DataFrame對象。

A:對B:錯答案:對隨機森林是一種集成學習方法，基本思想是把幾棵不同參數(shù)的決策樹打包到一起，每棵決策樹單獨進行預測，然后計算所有決策樹預測結果的平均值（適用于回歸分析）或所有決策樹“投票”得到最終結果（適用于分類）。

A:錯B:對答案:對對于分類算法而言，準確率定義被正確分類的樣本數(shù)量與樣本總數(shù)量的比值。

A:錯B:對答案:對在對文件進行讀寫時，文件指針的位置會自動變化，始終表示讀寫的當前位置。

A:對B:錯答案:對在Python中，可調用對象主要包括函數(shù)（function）、lambda表達式、類（class）、類的方法（method）、實現(xiàn)了特殊方法__call__()的類的對象，這些對象作為內置函數(shù)callable()的參數(shù)會使得該函數(shù)返回True。

A:對B:錯答案:對已知data=np.arange(20)，那么語句data.shape=5,-1無法執(zhí)行，因為-1沒有含義。

A:對B:錯答案:錯在Python3.x中，reduce()是內置函數(shù)，可以直接使用。

A:對B:錯答案:錯已知df為pandas的DataFrame對象，那么df.at[3,'姓名']表示訪問行下標為3,姓名列的值。

A:錯B:對答案:對機器學習擴展庫sklearn的model_selection模塊實現(xiàn)了多個交叉驗證器類以及用于學習曲線、數(shù)據(jù)集分割的函數(shù)。

A:對B:錯答案:對在進行數(shù)據(jù)分析和挖掘時，應使用樣本盡可能多的特征，這樣可以得到更理想的結果。

A:錯B:對答案:錯基尼值越大，表示數(shù)據(jù)純度越低，也表示從樣本空間中隨機選取兩個樣本時這兩個樣本所屬類別不一樣的概率越大。

A:對B:錯答案:對縮進對于Python程序至關重要。

A:錯B:對答案:對擴展庫sklearn.linear_model中LinearRegression類的對象擬合完成之后，可以通過屬性coef_查看回歸系數(shù)。

A:錯B:對答案:對列表可以作為字典元素的“鍵”。

A:對B:錯答案:錯擴展庫pandas中Series對象和DataFrame的列數(shù)據(jù)提供了cat、dt、str三種屬性接口（accessors），分別對應分類數(shù)據(jù)、日期時間數(shù)據(jù)和字符串數(shù)據(jù)。

A:錯B:對答案:對圖例往往位于圖形繪制結果的一角或一側，也可以根據(jù)圖形的特點來設置位置以及背景色等其他樣式，主要用于對所繪制的圖形中使用的各種符號和顏色進行說明，對于理解圖形有重要的作用。

A:對B:錯答案:對擴展庫pandas中DataFrame對象支持sort_index()方法沿某個方向按標簽進行排序并返回一個新的DataFrame對象。

A:對B:錯答案:對已知df為pandas的DataFrame對象，那么df[:10]表示訪問df中前10行數(shù)據(jù)。

A:對B:錯答案:錯使用UTF8編碼格式的中文文本文件可以直接使用GBK編碼格式進行解碼。

A:對B:錯答案:錯表達式np.empty((3,5)).sum()的值一定為0。

A:錯B:對答案:錯已知x=np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]])，那么表達式x.mean(axis=0)的值為matrix([[2.5,3.5,4.5]])。

A:錯B:對