Python數(shù)據(jù)科學(xué)方法與實(shí)踐（山東聯(lián)盟）智慧樹知到期末考試答案2024年

Python數(shù)據(jù)科學(xué)方法與實(shí)踐（山東聯(lián)盟）智慧樹知到期末考試答案2024年P(guān)ython數(shù)據(jù)科學(xué)方法與實(shí)踐（山東聯(lián)盟）使用numpy.sort方法對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行排序時(shí)，其參數(shù)kind可以指定的排序類別不包括（）。

A:歸并排序（mergesort）B:堆排序（heapsort）C:快速排序（quicksort）D:冒泡排序（bubblesort）答案:冒泡排序（bubblesort）Python環(huán)境中使用鏈?zhǔn)骄幊趟枷氲膱?chǎng)景有（）。

A:閉包函數(shù)的調(diào)用B:對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行一系列變換C:關(guān)系運(yùn)算表達(dá)式D:自定義類成員方法的調(diào)用答案:閉包函數(shù)的調(diào)用###自定義類成員方法的調(diào)用###對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行一系列變換###關(guān)系運(yùn)算表達(dá)式在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，以時(shí)間序列作為索引標(biāo)識(shí)構(gòu)成的數(shù)據(jù)集，一般具有（）特征。

A:隨機(jī)性B:趨勢(shì)性C:季節(jié)性變化D:周期性答案:趨勢(shì)性###周期性###季節(jié)性變化###隨機(jī)性使用matpotlib.pyplot模塊的xcorr方法繪制互相關(guān)圖時(shí)，會(huì)通過numpy庫(kù)的correlate函數(shù)自動(dòng)計(jì)算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)既有聯(lián)系、又有區(qū)別。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)OpenGL是一種開放式圖形庫(kù)，獨(dú)立于硬件和操作系統(tǒng)平臺(tái)。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)使用matplotlib.animation模塊的ArtistAnimation類繪制動(dòng)畫時(shí)，必須預(yù)先創(chuàng)建構(gòu)成動(dòng)畫的每一幀圖像。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)散點(diǎn)圖可以用來判斷不同數(shù)據(jù)集之間是否存在相關(guān)性。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)使用Pandas的read_csv()函數(shù)，不僅可以讀取CSV格式的文件，而且可以解析文件中的數(shù)據(jù)內(nèi)容。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)Python技術(shù)不支持大數(shù)據(jù)的處理和分析。（）

A:正確B:錯(cuò)誤答案:錯(cuò)誤PyLab模塊不屬于matplotlib庫(kù)，它能夠單獨(dú)導(dǎo)入到Python環(huán)境并實(shí)現(xiàn)基本圖表的繪制。（）

A:正確B:錯(cuò)誤答案:正確自相關(guān)圖可以用來表現(xiàn)同一個(gè)數(shù)據(jù)集在不同時(shí)間周期內(nèi)的相似度。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)Series對(duì)象只有一個(gè)軸，不能使用分層索引。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)在數(shù)據(jù)量的度量單位中，EB和TB是1000倍的關(guān)系。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)未來，數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能的結(jié)合將越來越緊密。（）

A:錯(cuò)誤B:正確答案:正確使用Series對(duì)象的索引標(biāo)簽，可以按照字典的方式訪問和操作對(duì)象中的元素。（）

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)mplot3d是專門用來繪制三維圖形的工具包，可以使用frommatplotlibimportmplot3d語(yǔ)句導(dǎo)入到Python環(huán)境。（）

A:錯(cuò)誤B:正確答案:正確在使用matplotlib.pyplot模塊中的plot()函數(shù)繪制折線圖時(shí)，matplotlib會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建一個(gè)繪圖區(qū)（figure）。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)在numpy中如果兩個(gè)數(shù)組的維度相同，但大小不同，則這兩個(gè)數(shù)組不能進(jìn)行算術(shù)運(yùn)算。（）

A:錯(cuò)誤B:正確答案:錯(cuò)誤百分位數(shù)常用于描述一組有序數(shù)據(jù)中的各數(shù)據(jù)項(xiàng)如何在最小值和最大值之間分布。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)Python中的變量類型可以隨時(shí)變化。（）

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)目前，大數(shù)據(jù)的預(yù)處理有專門的ETL工具和技術(shù)。（）

A:正確B:錯(cuò)誤答案:錯(cuò)誤HadoopYARN是一種通用的資源管理系統(tǒng)，但不能協(xié)調(diào)資源和任務(wù)之間的調(diào)度。（）

A:錯(cuò)誤B:正確答案:錯(cuò)誤在進(jìn)行數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，以下不屬于離散程度分析的是（）。

A:方差B:均值C:期望D:標(biāo)準(zhǔn)差答案:AI參考:正確答案是C：期望。\n\n期望是數(shù)學(xué)期望，是描述隨機(jī)變量取值的平均水平，不屬于離散程度分析。而方差、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)等指標(biāo)可以用來描述數(shù)據(jù)的離散程度。因此，不屬于離散程度分析的是期望。'數(shù)據(jù)挖掘是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法，是發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型和數(shù)據(jù)關(guān)系的過程，其常用方法不包括（）。

A:集成與規(guī)約B:分類C:回歸分析D:聚類答案:AI參考:正確選項(xiàng)是：A：集成與規(guī)約。\n\n數(shù)據(jù)挖掘是一種深層次的數(shù)據(jù)分析方法，是發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型和數(shù)據(jù)關(guān)系的過程，常用的方法包括分類、回歸分析、聚類等，但不包括集成與規(guī)約。'DataFrame是pandas庫(kù)最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，以下說法不正確的是（）。

A:行.列標(biāo)識(shí)都默認(rèn)從0開始B:具有行索引C:具有列標(biāo)識(shí)D:是一個(gè)二維數(shù)組答案:AI參考:正確答案是D：是一個(gè)二維數(shù)組。DataFrame是pandas庫(kù)最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，它具有行索引、列標(biāo)識(shí)和數(shù)據(jù)，但不具有二維數(shù)組的性質(zhì)。因此，D選項(xiàng)是不正確的。'在Python環(huán)境中執(zhí)行以下語(yǔ)句序列：

odd=(iforiinrange(1,11)ifi%2!=0)

n=next(odd)

res=list(odd)

則以下說法不正確的是（）。

A:res對(duì)象中的元素都是奇數(shù)B:res對(duì)象中有5個(gè)元素C:n的值是1D:odd是一個(gè)生成器對(duì)象答案:AI參考:在Python環(huán)境中執(zhí)行以下語(yǔ)句序列：\n\n\n>odd=(iforiinrange(1,11)ifi%2!=0)\n>n=next(odd)\n>res=list(odd)\n\n我們可以得出以下結(jié)論：\n\nA.res對(duì)象中的元素都是奇數(shù)-這是正確的，因?yàn)閛dd是一個(gè)生成器，它生成的是所有奇數(shù)。\n\nB.res對(duì)象中有5個(gè)元素-這也是正確的，因?yàn)閛dd生成器會(huì)生成到奇數(shù)的范圍（1到10），并且res會(huì)將其轉(zhuǎn)換為列表，因此有5個(gè)元素。\n\nC.n的值是1-這是錯(cuò)誤的，因?yàn)閚是從生成器中獲取的下一個(gè)值，而不是從生成器中生成的值。在這種情況下，n應(yīng)該等于10，而不是1。\n\nD.odd是一個(gè)生成器對(duì)象-這是正確的。\n\n因此，選項(xiàng)C是不正確的。所以答案是C：n的值是1。'matplotlib中用于實(shí)現(xiàn)二維動(dòng)畫繪制的主要功能模塊是（）。

A:OpenGLB:pyplotC:animationD:mpl_toolkits答案:AI參考:正確答案是B:pyplot。matplotlib是Python中用于數(shù)據(jù)可視化的庫(kù)，其中的pyplot模塊是用于繪制二維圖形的主要功能模塊，它支持動(dòng)畫繪制。選項(xiàng)A、C、D中，OpenGL和mpl_toolkits主要用于3D圖形的繪制，animation模塊主要用于創(chuàng)建和播放GIF或者HTML5動(dòng)畫，而不是用于二維動(dòng)畫繪制的主要功能模塊。'在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)韋恩圖（VennDiagram）中，危險(xiǎn)區(qū)是指（）。

A:忽視數(shù)學(xué)知識(shí)的學(xué)習(xí)和掌握B:忽視專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的學(xué)習(xí)和掌握C:重視數(shù)學(xué)知識(shí)的學(xué)習(xí)和掌握D:忽視計(jì)算機(jī)編程能力的學(xué)習(xí)和掌握答案:AI參考:在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)韋恩圖（VennDiagram）中，危險(xiǎn)區(qū)是指忽視專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的學(xué)習(xí)和掌握。韋恩圖是一種用于表示集合之間交集、并集和補(bǔ)集關(guān)系的圖形，常常用于數(shù)據(jù)分析和處理中。在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中，忽視專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的學(xué)習(xí)和掌握意味著無法準(zhǔn)確地理解和解釋數(shù)據(jù)，可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論和決策。其他選項(xiàng)A、C、D與此情境無關(guān)，不符合邏輯關(guān)系。因此，正確答案是B：忽視專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的學(xué)習(xí)和掌握。'將兩個(gè)采用不同時(shí)區(qū)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行合并運(yùn)算時(shí)，最終結(jié)果中采用的時(shí)區(qū)是（）。

A:UTCB:GMTC:EpochD:DST答案:AI參考:正確選項(xiàng)是A:UTC（協(xié)調(diào)世界時(shí)間）。\n\n將兩個(gè)采用不同時(shí)區(qū)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行合并運(yùn)算時(shí)，最終結(jié)果中采用的時(shí)區(qū)是UTC。UTC是國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間，是全球通用的時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)，不受地理位置和時(shí)區(qū)的影響。因此，在進(jìn)行時(shí)間序列合并運(yùn)算時(shí)，最終結(jié)果中采用UTC時(shí)間作為參考時(shí)間。GMT（格林威治標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間）也是常用的時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)之一，但與UTC相比，它更多地受到地理位置和時(shí)區(qū)的影響。Epoch（紀(jì)元時(shí)間）是指從某一年紀(jì)元開始的時(shí)間點(diǎn)，通常用于計(jì)算機(jī)科學(xué)中的時(shí)間序列分析。DST（夏令時(shí)）是一種時(shí)區(qū)調(diào)整機(jī)制，不是時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)。因此，選項(xiàng)A是正確答案。'在Python環(huán)境中制作詞云圖時(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本進(jìn)行分詞的模塊是（）。

A:echartsB:WordCloudC:jiebaD:pyplot答案:AI參考:在Python環(huán)境中制作詞云圖時(shí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本進(jìn)行分詞的模塊是C：jieba。Jieba是一個(gè)非常流行的中文分詞庫(kù)，它能夠高效地對(duì)文本進(jìn)行分詞，從而為制作詞云圖提供必要的數(shù)據(jù)。其他選項(xiàng)中，Echarts主要用于數(shù)據(jù)可視化，WordCloud是制作詞云圖的庫(kù)，pyplot是繪制二維圖形和三維圖形的庫(kù)，它們都沒有提供對(duì)文本進(jìn)行分詞的功能。因此，正確答案是C：jieba。'在numpy中，能夠?qū)⒍S數(shù)組轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組的方法不包括（）。

A:flattenB:ravelC:reshapeD:resize答案:AI參考:正確答案是D：resize。\n\n在NumPy中，flatten()可以將二維數(shù)組轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組，ravel()可以將二維數(shù)組轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組并且排列方式為線性。reshape()可以改變數(shù)組的形狀，但是不能將二維數(shù)組直接轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組。resize()函數(shù)是用來改變數(shù)組大小的，不能將二維數(shù)組轉(zhuǎn)換為一維數(shù)組。因此，D選項(xiàng)是正確答案。'為消除數(shù)據(jù)的量綱限制，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理時(shí)，常用的方法包括（）。

A:四分位數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化B:離差標(biāo)準(zhǔn)化C:標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化D:小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化答案:AI參考:在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理時(shí)，常用的方法包括：B:離差標(biāo)準(zhǔn)化和D:小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。\n\n離差標(biāo)準(zhǔn)化是指通過將原始數(shù)據(jù)減去平均值，然后再除以前后數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差來進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。這種方法消除了量綱的影響，使數(shù)據(jù)具有可比性。\n\n小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化是一種將數(shù)據(jù)通過除以k位最左移的二進(jìn)制位來消除量綱的方法，常用的k值為2或3。這種方法適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)較多且量綱不同的情況。\n\n因此，本題正確答案為B和D。'使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分類時(shí)，以下說法正確的是（）。

A:可以人為指定分類數(shù)據(jù)的整數(shù)編碼B:分類對(duì)象Categorical的操作方法是通過其cat屬性提供的C:支持分類類型的底層算法采用整數(shù)編碼數(shù)組，速度會(huì)更快D:分類數(shù)據(jù)通常占用更少的內(nèi)存空間答案:AI參考:使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分類時(shí)，以下說法正確的是：B:分類對(duì)象Categorical的操作方法是通過其cat屬性提供的；C:支持分類類型的底層算法采用整數(shù)編碼數(shù)組，速度會(huì)更快。\n\n解釋：\n\nA選項(xiàng)是正確的，因?yàn)閜andas中的Categorical對(duì)象可以人為指定分類數(shù)據(jù)的整數(shù)編碼，但是這不是通過其cat屬性提供的。\n\nB選項(xiàng)也是正確的，因?yàn)镃ategorical對(duì)象的操作方法確實(shí)是通過其cat屬性提供的。\n\nC選項(xiàng)也是正確的，因?yàn)镃ategorical類型的數(shù)據(jù)底層使用整數(shù)編碼數(shù)組，這使得在進(jìn)行某些操作時(shí)（如數(shù)據(jù)匹配、統(tǒng)計(jì)等）速度更快。\n\nD選項(xiàng)雖然也是正確的，因?yàn)镃ategorical類型的數(shù)據(jù)占用更少的內(nèi)存空間，但是這不是在問題中提到的“使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分類時(shí)”的說法。\n\n因此，正確答案是B和C。'ndarray是numpy庫(kù)提供的一個(gè)多維數(shù)組對(duì)象，具有以下特點(diǎn)（）。

A:元素的索引編號(hào)從0開始B:每個(gè)元素的存儲(chǔ)空間大小相同C:數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型相同D:對(duì)象一旦創(chuàng)建，不能改變對(duì)象的大小答案:AI參考:正確選項(xiàng)是：BCD\n\nndarray是numpy庫(kù)提供的一個(gè)多維數(shù)組對(duì)象，具有以下特點(diǎn)：\n\nB:每個(gè)元素的存儲(chǔ)空間大小相同\nC:數(shù)組元素的數(shù)據(jù)類型相同\nD:對(duì)象一旦創(chuàng)建，不能改變對(duì)象的大小\n\n元素的索引編號(hào)從0開始是NumPy數(shù)組的一個(gè)特性，但不是ndarray的特性。在NumPy中，數(shù)組的索引是從0開始的。在ndarray中，可以通過索引訪問數(shù)組中的元素，但是索引的起始點(diǎn)并不是固定的。因此選項(xiàng)A不正確。'HDF5提供了一種大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方案，它采用一種全新的分層數(shù)據(jù)格式，其文件是___和___兩種基本數(shù)據(jù)對(duì)象的容器。

答案:"AI參考:HDF5提供了一種大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方案，它采用一種全新的分層數(shù)據(jù)格式，其文件是數(shù)組和組兩種基本數(shù)據(jù)對(duì)象的容器。"設(shè)s="0123456789"，要得到s中奇數(shù)字符的倒序，則應(yīng)使用___對(duì)字符串進(jìn)行切片。

答案:"AI參考:要得到字符串s中奇數(shù)字符的倒序，可以使用切片操作來實(shí)現(xiàn)。具體來說，可以使用兩個(gè)切片操作，一個(gè)從字符串的開頭到倒數(shù)第二個(gè)奇數(shù)字符，另一個(gè)從倒數(shù)第二個(gè)奇數(shù)字符到字符串的末尾。這樣就可以得到s中奇數(shù)字符的倒序。因此，正確的選項(xiàng)是：```pythons[::2]```這個(gè)切片操作表示從開頭到末尾每隔兩個(gè)字符取一個(gè)字符，這樣就可以得到奇數(shù)字符的倒序。注意這里需要使用Python的切片語(yǔ)法，其中冒號(hào):表示從開頭到末尾。"使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，一般包括___處理、___處理和異常值處理。

答案:"AI參考:正確答案為：數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)缺失處理。使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，一般包括數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)缺失處理和異常值處理。數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換主要是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為正確的數(shù)據(jù)類型，如將字符串轉(zhuǎn)換為數(shù)字等；數(shù)據(jù)缺失處理主要是處理缺失值，可以使用填充方法如均值、中位數(shù)等填充缺失值；異常值處理主要是處理異常值，可以使用刪除、替換等方法處理異常值。"若定義Python的匿名函數(shù)func=lambdax,y:xifx>yelsey，則執(zhí)行語(yǔ)句func(10,20)的結(jié)果為___。

答案:"AI參考:根據(jù)給定的匿名函數(shù)`func=lambdax,y:xifx>yelsey`，它接受兩個(gè)參數(shù)x和y，并根據(jù)x的值返回結(jié)果。如果x的值大于y，返回x的值；否則返回y的值。執(zhí)行語(yǔ)句`func(10,20)`，參數(shù)為10和20。由于10大于20，所以函數(shù)返回10，即結(jié)果為10。因此，執(zhí)行語(yǔ)句`func(10,20)`的結(jié)果為：```10```"對(duì)DataFrame對(duì)象按標(biāo)簽索引進(jìn)行排序時(shí)，應(yīng)調(diào)用該對(duì)象的___方法。

答案:"AI參考:正確選項(xiàng)是`sort_values()`。`sort_values()`是pandas庫(kù)中DataFrame對(duì)象的一個(gè)方法，用于根據(jù)指定的列對(duì)DataFrame進(jìn)行排序。當(dāng)需要對(duì)DataFrame對(duì)象按標(biāo)簽索引進(jìn)行排序時(shí)，可以使用`sort_index()`方法，但`sort_index()`方法默認(rèn)是按照整數(shù)索引進(jìn)行排序的，如果需要按照標(biāo)簽索引進(jìn)行排序，則需要使用`sort_values()`方法并指定標(biāo)簽作為排序依據(jù)。因此，應(yīng)調(diào)用該對(duì)象的`sort_values()`方法來進(jìn)行標(biāo)簽索引的排序。"在Python環(huán)境中，要實(shí)現(xiàn)文本分詞，可以使用jieba庫(kù)的___方法。

答案:"AI參考:在Python環(huán)境中，要實(shí)現(xiàn)文本分詞，可以使用jieba庫(kù)的`cut`方法。"在pandas提供的與日期時(shí)間相關(guān)的類中，能夠表示時(shí)間點(diǎn)的類是___。

答案:"AI參考:正確選項(xiàng)是`Timestamp`。`Timestamp`是pandas庫(kù)中用于表示日期和時(shí)間的類，它可以表示時(shí)間點(diǎn)，即具體的某一時(shí)刻。相比之下，`DatetimeIndex`是一個(gè)時(shí)間戳的索引，用于表示一系列的日期和時(shí)間。因此，能夠表示時(shí)間點(diǎn)的類是`Timestamp`。"在Python環(huán)境中，如果已經(jīng)建立了與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接，使用連接對(duì)象的execute方法，可以使用___和___兩種方式執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)操作。

答案:"AI參考:在Python環(huán)境中，如果已經(jīng)建立了與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接，使用連接對(duì)象的execute方法，可以使用游標(biāo)（cursor）和執(zhí)行方法（executemany、executescript）兩種方式執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)操作。因此，答案為：游標(biāo)（cursor）和執(zhí)行方法（executescript）。解釋：*游標(biāo)（cursor）是一個(gè)接口，它提供了與數(shù)據(jù)庫(kù)交互的方法，如查詢、插入、更新和刪除等。*執(zhí)行方法（executescript）用于執(zhí)行存儲(chǔ)在字符串中的SQL腳本。這兩種方式都可以用來執(zhí)行數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)操作。具體使用哪種方式取決于你的需求和數(shù)據(jù)庫(kù)的類型。"請(qǐng)簡(jiǎn)要說明使用matplotlib庫(kù)的繪圖模塊pyplot繪制不同類型圖表的一般流程。

答案:"AI參考:使用matplotlib庫(kù)的繪圖模塊pyplot繪制不同類型圖表的一般流程可以參考以下步驟：1.**導(dǎo)入matplotlib庫(kù)和pyplot模塊**：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt```2.**數(shù)據(jù)準(zhǔn)備**：根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)創(chuàng)建圖表。你可以通過不同的方式來獲得這些數(shù)據(jù)，比如通過數(shù)據(jù)庫(kù)、CSV文件、Python腳本等。3.**創(chuàng)建圖形窗口**：```pythonfig=plt.figure()```4.**創(chuàng)建子圖**：如果你的圖表包含多個(gè)部分（例如，散點(diǎn)圖中的不同點(diǎn)），你可以使用`subplot`函數(shù)來創(chuàng)建子圖。5.**設(shè)置圖表標(biāo)題和軸標(biāo)簽**：```pythonplt.title(MyChartTitle)plt.xlabel(X-axisLabel)plt.ylabel(Y-axisLabel)```6.**設(shè)置圖例**：如果你在圖中使用了不同的顏色、符號(hào)或其他屬性來表示不同類型的點(diǎn)或線，圖例可以幫助讀者理解圖表的內(nèi)容。7.**繪制圖形**：根據(jù)需要選擇適當(dāng)?shù)暮瘮?shù)來繪制圖表。例如，如果你想繪制一個(gè)散點(diǎn)圖，可以使用`scatter`函數(shù)。如果你想繪制一個(gè)線圖，可以使用`plot`函數(shù)。8.**添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽**：如果需要，可以在圖表的特定點(diǎn)上添加數(shù)據(jù)標(biāo)簽。9.**調(diào)整圖表樣式**：根據(jù)需要調(diào)整顏色、線寬、透明度等樣式參數(shù)。10.**顯示圖