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数据分析技术模拟练习题(含答案).docx

发布:2025-04-21约1.82万字共32页下载文档
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数据分析技术模拟练习题(含答案)

一、单选题(共80题,每题1分,共80分)

1.下列的数组统计计算中,用于计算数组中最大值的方法是()。

A、max

B、maximum

C、min

D、maximal

正确答案:A

答案解析:用于计算数组中最大值的方法通常是Math.max()。在给定的选项中,虽然没有完整的代码,但根据一般的编程逻辑和对计算最大值方法的理解,选项A可能是正确的。这里推测是想表达通过比较数组元素与某个变量(这里变量名可能有误,推测应该是max等类似用于存储最大值的变量)来找出数组中的最大值。而选项B中的maximum、选项D中的maximal不是常见用于计算数组最大值的特定函数或方法名;选项C中的min是用于计算最小值的,与题目要求不符。

2.在创建ndarray对象时,可以使用()参数来指定元素类型。

A、types

B、dtypes

C、dtype

D、type

正确答案:C

3.下列函数中,可以为图表设置图例的是()。

A、legend()

B、xlabel()

C、title()

D、xlim()

正确答案:A

答案解析:函数`legend()`用于为图表添加图例,它可以帮助解释图表中不同线条、标记或区域所代表的含义。`xlabel()`用于设置x轴标签,`title()`用于设置图表标题,`xlim()`用于设置x轴的范围,均与设置图例无关。

4.下列选项中,关于dropna()方法描述正确的是()。

A、dropna()方法会删除值为None和NaN的数据

B、dropna()方法只会删除值为NaN的数据

C、dropna()方法不会删除值为None的数据

D、dropna()方法只会检测缺失数据和空值

正确答案:A

5.当使用resample()方法重新采样时,下列哪个参数可以确定采样的闭合区间?()

A、label

B、fill_method

C、how

D、closed

正确答案:D

答案解析:在使用resample()方法重新采样时,closed参数用于确定采样的闭合区间。它有两个可选值,left表示左闭右开区间,right表示左开右闭区间。

6.关于哑变量的说法中,下列选项描述错误的是()。

A、哑变量是人为虚设的变量

B、哑变量在转换成指标矩阵后,其值通常为0或1

C、Pnadas中get_dummies()函数可以对类别进行哑变量处理

D、哑变量的使用没有实际意义

正确答案:D

答案解析:哑变量在数据分析中具有重要意义。它常被用于将类别型变量转换为数值型变量,以便能在模型中进行分析,例如在回归分析中,可通过哑变量处理来考虑类别因素对因变量的影响等。选项A,哑变量确实是人为虚设用于表示类别等非数值信息的变量;选项B,在转换为指标矩阵后,哑变量的值通常是0或1;选项C,Pandas中的get_dummies()函数能够对类别进行哑变量处理。所以描述错误的是选项D。

7.通过date_range()函数创建DatetimeIndex对象时,如果只是传入了开始日期,则还需要用()参数指定产生多少个时间戳。

A、freq

B、end

C、periods

D、start

正确答案:C

8.下列选项中,()是基于Web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,用于展示数据分析的过程。

A、JupyterNotebook

B、AncondaNavigator

C、AncondaPrompt

D、Spyder

正确答案:A

答案解析:JupyterNotebook是基于Web的交互式计算环境,可以编辑易于人们阅读的文档,能方便地展示数据分析的过程。AncondaNavigator主要用于管理conda环境和安装的包等;AncondaPrompt是一个命令行界面,用于执行conda相关命令;Spyder是一个集成开发环境,侧重于代码的编写和调试等,均不符合题意。

9.通过date_range()函数创建DatetimeIndex对象时,可以设置哪个参数指定起始日期?()

A、freq

B、periods

C、end

D、start

正确答案:D

答案解析:使用date_range()函数创建DatetimeIndex对象时,可以通过设置start参数指定起始日期。freq参数用于指定频率,periods参数用于指定时间点的数量,end参数用于指定结束日期。

10.下列方法中,可以将元组转换为MultiIndex对象的是()。

A、from_tuples()

B、from_arrays()

C、from_product()

D、from_list()

正确答案:A

答案解析:解释:pandas中可以使用from_tuples方法将元组转换为MultiIndex对象

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