2021 PYTHON数据分析基础(浙大城市学院)1463724446 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2021-03-08到2021-07-10
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第1章 简明Python基础串讲 测验1 Python基础编程

1、 问题:假设a=9，b=2，那么下列运算中，错误的是：
选项：
A:a+b的值是11
B:a//b的值是4
C:a%b的值是1
D:ab的值是18
答案: 【ab的值是18】

2、 问题:下列选项中不符合Python语言变量命名规则的是：
选项：
A:I
B:AI
C:TempStr
D:3_1
答案: 【3_1】

3、 问题:random 库中用于生成随机小数的函数是：
选项：
A:random()
B:ranint()
C:getrandbits()
D:randrange()
答案: 【random()】

4、 问题:TempStr ="Hello World" 可以输出“World”子串的是：
选项：
A:print(TempStr[–5:])
B:print(TempStr[–4: –1])
C:print(TempStr[–5:0])
D:print(TempStr[–5: –1])
答案: 【print(TempStr[–5:])】

5、 问题:关于import引用，以下选项中描述错误的是：
选项：
A:import保留字用于导入模块或者模块中的对象
B:可以使用from turtle import setup 引入turtle库
C:使用import turtle as t引入turtle库，取别名为t
D:使用import turtle引入turtle库
答案: 【可以使用from turtle import setup 引入turtle库】

6、 问题:运行下面的一段程序，最终输出的结果为：def test(a,b,*args):    print(args)test(11,22,33,44,55)
选项：
A:(11, 22, 33)
B:(33, 44, 55)
C:(11, 22, 33, 44, 55)
D:(44, 55)
答案: 【(33, 44, 55)】

7、 问题:表达式“[3] in [1, 2, 3, 4]”的值为False。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

8、 问题:列表、元组、字符串是Python的有序序列。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

9、 问题:假设列表对象aList的值为[3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17]，那么切片aList[3:7]得到的值是[6, 7, 9, 11] 。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

10、 问题:可以使用del命令来删除元组中的部分元素。 
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

11、 问题:Python提供了两种基本的循环结构：for循环和 while循环。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

12、 问题:lambda表达式只能用来创建匿名函数，不能为这样的函数起名字。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

13、 问题:下面代码的输出结果是 ___for s in "HelloWorld":    if s=="W":        continue    print(s,end="")
答案: 【Helloorld】

14、 问题:a = [1,2,3,5,2]a.sort(reverse=True)a.reverse()print(a)上述程序最终执行的结果为：
答案: 【[1,2,2,3,5]】

15、 问题:在一行中输入若干个0—9的数字，数字之间用空格分隔，以下代码会输出0-9这10个数字在输入中出现的次数。 补充横线处代码。a = map(int,input().split())m =   (1)      for x in a:   m[x] =  m.get(x,0)+1   for k in m.keys()      print(k,m[k])   
答案: 【(以下答案任选其一都对){};
dict()】

16、 问题:下面代码的运行结果是 ：def func(num):   num+=1   a=11a=10func(a)print(a)
答案: 【10】

【作业】第1章 简明Python基础串讲 作业1Python基础编程

1、 问题:1. 编写Python程序实现功能：从键盘输入若干同学的姓名，保存在字符串列表中。输入某个同学的名字，检索是否已保存列表中。
评分规则: 【 l=eval(input("请输入同学姓名序列，形式如["张三","王五"]："))n=input("要检索的同学：")if n in l:    print("Yes")else:print("NO")
】

2、 问题:2. 编写Python程序实现功能：使用字典记录同学的姓名及对应身高，输入任意同学的姓名，查找并显示所有高于此身高的同学信息。
评分规则: 【 d=eval(input("请输入学生姓名和身高：格式如{‘张三’:190,’李四’:180}"))name=input("要检索的同学：")height=d.get(name,0)for n,h in d.items():    if h>height:        print(n,h)
】

第2章 多维数据结构与运算 测验2多维数据结构与运算

1、 问题:将一维数组转化为多维数组的numpy函数是__。
选项：
A:arange()
B:reshape()
C:zeros()
D:ones()
答案: 【reshape()】

2、 问题:subjects=np.array([‘Math’, ‘English’, ‘Python’, ‘Chinese’, ‘Art’, ‘Database’, ‘Physics’])，mask=(subjects==’English’|subjects==’Art’)。则mask数组中值为True的元素个数是__。
选项：
A:2
B:3
C:4
D:5
答案: 【2】

3、 问题:淘宝卖家销售10斤一箱的陕西红富士，应采用__来模拟生成40箱苹果的重量较合理。
选项：
A:np.random.radint(6, 15, 40)
B:np.random.uniform(8,12,40）
C:np.random.normal(10, 5, 40）
D:np.random.normal(10, 1, 40)
答案: 【np.random.normal(10, 1, 40)】

4、 问题:下列能实现将shape为dtype[5,7] 的scores数组所有元素都加10的语句是__。
选项：
A:scores + 10
B:np.add(scores, 10)
C:scores[10].add(10)
D:scores + [10,10,10,10,10,10,10]
答案: 【scores + 10;
np.add(scores, 10);
scores + [10,10,10,10,10,10,10]】

5、 问题:如果某便利店开有多家门店，为了分析各门店各种奶制品每天的销售情况，需要建立__，以便分析。
选项：
A:2个一维数组，分别存放门店名称、商品名称
B:3个一位数组，分别存放门店名称、商品名称、时间
C:2个二维数组，1个存放每个门店的每个商品在本月的总销量，1个存放每天每个商品在所有门店的销量
D:1个三维数组，存放每个门店的每个商品在每天的销量
答案: 【3个一位数组，分别存放门店名称、商品名称、时间;
1个三维数组，存放每个门店的每个商品在每天的销量】

【作业】第2章 多维数据结构与运算 作业2多维数据结构与运算

1、 问题:作业题11．“大润发”、“沃尔玛”、“好德”和“农工商”四个超市都卖苹果、香蕉、橘子和芒果四种水果。使用NumPy的ndarray实现以下功能。1）创建两个一维数组分别存储超市名称和水果名称。2）创建一个4×4的二维数组存储不同超市的水果价格，其中价格由4～10范围内的随机数生成。3）选择“大润发”的苹果和“好德”的香蕉，并将价格增加1元。4）“农工商”水果大减价，所有水果价格减2元。5）统计四个超市苹果和芒果的销售均价。6）找出橘子价格最贵的超市名称（不是编号）。
评分规则: 【 （1）shops = np.array([‘大润发’,’沃尔玛’,’好德’,’农工商’])fruits = np.array([‘苹果’,’香蕉’,’橘子’,’芒果’])
（2）prices = np.random.randint(4,11,size=(4,4))
（3）prices[(shops == ‘大润发’),(fruits == ‘苹果’)] = prices[(shops == ‘大润发’),(fruits == ‘苹果’)]+1prices[(shops == ‘好德’),(fruits == ‘香蕉’)] = prices[(shops == ‘好德’),(fruits == ‘香蕉’)]+1
（4）prices[(shops == ‘农工商’),:] = prices[(shops == ‘农工商’),:]-2
（5）print( prices[(fruits == ‘苹果’)].mean() )print(prices[(fruits == ‘芒果’)].mean())
（6）shops[prices[:,fruits == ‘橘子’].argmax()]
】

2、 问题:2．基于2.3节中随机游走的例子，使用ndarray和随机数生成函数模拟一个物体在三维空间随机游走的过程。1）创建3×10的二维数组，记录物体每步在三个轴向上的移动距离。在每个轴向的移动距离服从标准正态分布（期望为0，方差为1）。行序0、1、2分别对应x轴、y轴和z轴。2）计算每步走完后物体在三维空间的位置。3）计算每步走完后物体到原点的距离（只显示两位小数）。4）统计物体在z轴上到达的最远距离。5）统计物体在三维空间距离原点的最近值。【提示】使用abs()绝对值函数对z轴每步运动后的位置求绝对值，然后求最大距离。
评分规则: 【 （1）rndwlk = np.random.normal(size = (3,10))
（2）positions = rndwlk.cumsum(axis = 1)
（3）np.set_printoptions(precision = 2)dists = np.sqrt(positions[0]2+positions[1]2+positions[2]**2)
（4）positions[2][abs(positions[2]).argmax()]
（5）dists[abs(dists).argmin()]
】

【作业】第3章 数据汇总与统计 作业3-数据汇总与统计

1、 问题:根据某系的实验教学计划，完成以下分析：1.读取DataScience.xls文件数据，创建为data数据对象；2.查询df的数据量和基本结构（df.index，df.columns）；3.查询df中是否含有NaN数据？将含有NaN数据的行导出为数据文件pre.csv，判断采用何种数据清洗模式：填充、删除或手工填充；4.查询课程名称、实验项目名称、实验类型和二级实验室四列数据内容；5.统计每一门课程的实验课时数；6.统计每周开设所有实验课时数；7.统计每门课程的实验类型分布（crosstab）；8.统计每个班级的实验课课表；9.分析各二级实验室承担的实验课时量；10.分析各二级实验室能够支持的实验类型。
评分规则: 【 import pandas as pdimport numpy as npfrom pandas import Series, DataFrame
1) 读取文件数据，创建为DataFrame数据对象；courses = pd.read_excel( ‘DataScience.xls’, ‘Sheet1’ )
查询实验教学计划的基本内容以及总数;print(courses.index)print(courses.columns)
3)查询实验教学计划表中是否含有NaN数据？将含有NaN数据的行导出为数据文件pre.csv，判断采用何种数据清洗模式：填充、删除或手工填充；nanItems = courses[ courses.isnull().any(axis=1) ]nanItems.to_csv(‘pre.csv’, mode=’w’, header=True, index=True)courses.isnull().sum(axis=1)courses[ courses.isnull().sum(axis=1)>=1 ]   #相同效果
4) 查询“课程名称”、“实验项目名称”、“实验类型”和“二级实验室名称”4列数据内容；courses[ [‘课程名称’,’实验项目名称’,’实验类型’,’二级实验室名称’] ]
5) 统计每门课程的实验课时数；grouped1 = courses.groupby(‘课程名称’)print(grouped1.aggregate({‘实验课时数’:np.sum}) )
6) 每周开设所有实验课时数；grouped2 = courses.groupby(‘周次’)print(grouped2.aggregate({‘实验课时数’:np.sum}) )
7) 统计每门课程的实验类型数目pd.crosstab( courses[‘课程名称’], courses[‘实验类型’])