云南交通职业技术学院
- 在使用Python语言绘图时，需要创建画布，画布的大小主要是由figsize这个参数来决定，同时也可以设置图表的精度。（ ）
- 在绘制组合图形时，只需要添加坐标轴参数即可，组标轴会按照图表顺序进行一一匹配。（ ）
- 每一个刻度字符不应过长，但无法减少字符时，我们可以设置参数，完成将刻度标签进行倾斜效果的设置。（ ）
- 在Anaconda集成环境下使用，不需要通过pip install pyecharts命令进行安装（ ）
- Excel主要是用存储管理数据并制静态数据图表的，无法做到实时数据的可视化（ ）
- 热力图的实现过程是将离散的点信息映射为图像。（ ）
- Echarts是由百度团队开发的一个可视化的开源项目，使用时需要再Java Web 项目上导入js资源才能运行。（ ）
- 桑基图的起始点和终点之间数据流量有损失是正常的。（ ）
- 水球图需要多条数据，数据越多图表越精确（ ）
- 需要转换默认的Seaborn绘图风格，只需调用有参数设置的set方法。（ ）
- 一下哪些图形属于柱状图变形后的图形.（ ）
- 关于数据可视化，下列描述正确的是（ ）
- 以下可以归类为比较类图表的是?（ ）
- 大数据可视化软件和工具有哪些？（ ）
- 二维散点图可以表达如下那些关系性质?（ ）
- 数据可视化的应用常见有哪些分类 （ ）
- 以下那些是旭日图的特点？ （ ）
- 以下那些方法可以避免二维散点图过渡绘图？（ ）
- 可视化图表的坐标系有哪些？（ ）
- 提示框的触发条件有哪些？（ ）
- 词云图适合于下列哪些应用场景？（ ）
- 数据可视化的作用包括（ ）
- ECharts提供了常规的图形有 （ ）
- 以下那些是网络关系图常用的视觉特性？（ ）
- 如需要表现数据阶段性无规律的变化趋势我们可以绘制（ ）
- 以下哪一项操作可以让柱形图效果更好？（ ）
- 由于数据分析的重要性，将可视化与数据分析结合可形成一个新的学科是（ ）
- 热力图的类型名称是？（ ）
- 仪表盘图的类型是？（ ）
- 如果需要对比多组数据的连续变化趋势我们可以绘制（ ）
- 下列不可用于比例关系数据的可视化呈现的是（ ）
- 近年来大数据可视化技术在医学影像方面得到较快的发展，其研究成果已被广泛应用于临床诊断，手术模拟仿真等医学领域。那么当下列不属于可视化领域研究热点的是（ ）
- 折线图所用的坐标系是（ ）
- 在Echarts中如果需要将堆积折线图转换为堆积面积图，需要在series配置项下添加哪一个参数，可以更细致的调整面积图的颜色和透明度。（ ）
- 词云图属于什么坐标系？（ ）
- 什么时候适合把柱形图切换为条形图（ ）
- 社交网络分析属于（ ）
- 以下哪一个指标不是箱线图中反映的指标（ ）
- 如果需要设置X轴坐标轴标签，我们对以下哪个配置参数做修改？（ ）
- 下列说法正确的是（ ）。
- 以下哪些个不是文本数据（ ）
- 数据可视化中的三原色指的是?（ ）
- 要使用Pyecharts绘制柱状图时，需要从Pyecharts中将相应类进行导入，则导入的语句为 （ ）
- 在散点图的series配置项中，数据格式正确的是哪一组？（ ）
- 主标题内容应在哪个参数下修改？（ ）
- 漏斗图的图形类别标识是什么？（ ）
- 在Echarts中若果想要将工具栏放置在图表的右上角，哪一组参数可以实现该效果？（ ）
- 雷达图使用的是什么坐标系？（ ）
- 在x轴和y轴的配置项中，添加"scale:true"语句的作用是什么?（ ）
- 雷达图适用于什么样的数据（ ）
A:错 B:对
答案:对
A:对 B:错
答案:错
A:错 B:对
答案:B: 对
A:错 B:对
答案:A: 错 即使在Anaconda集成环境下，如果你想使用PyEcharts库，也需要通过`pip install pyecharts`命令进行安装。Anaconda本身并不会自带这个库。因此，正确的选项是A: 错。但是，根据你的要求只提供答案，上述解释不会包含在内。
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
答案:对
A:错 B:对
答案:对
A:错 B:对
答案:错
A:错 B:对
答案:错
A:错 B:对
A:条形图 B:玉块图 C:分组柱状图（簇状柱形图） D:直方图 E:堆叠柱形图 F:双向柱形图 G:子弹图
A:人类对图形的理解和处理效率比数字和文本高很多 B:将理解困难的抽象数据用直观.容易理解的图形元素呈现出来 C:数据可视化概念仍处于不断演变之中，其外延在不断扩大 D:可视化的目标是用各种漂亮图像展现数据，以吸引人们的眼球
A:条形图 B:玉珏图 C:方图 D:柱形图
A:ECharts B:Processing C:Excel D:NodeXL
A:负相关 B:比例关系 C:正相关 D:不相关
A:数据分析类 B:大屏设备类 C:信息展示类 D:监控预警类
A:图表通过一系列的圆环显示层次结构，再按不同类别节点进行切割 B:可以表现数值的分布情况 C:中心圆点表示根节点，层次结构从这个点往外推移 D:每个圆环代表层次结构中的一个级别
A:透明度 B:增大点的大小 C:点的大小 D:三维呈现
A:直角坐标系 B:地理坐标系 C:极坐标系 D:日历坐标 E:单轴坐标
A:click B:mousemove C:mousemove+click D:none
A:热点问题 B:占比分布 C:舆情监控 D:产品排名 E:性能比较
A:图形更准确的表达数据的意义 B:帮助人们作出准确的决策 C:可以清晰展现数据背后的意义 D:使人们能够快速吸收大量信息
A:折线图 B:柱状图 C:散点图 D:饼图
A:边的权重 B:大小 C:颜色 D:节点标签
A:堆积折线图 B:阶梯图 C:饼图 D:金字塔图
A:为柱形图设置底纹 B:在柱子顶端显示数值 C:设置柱子为渐变色 D:数据项排序
A:信息分析学 B:科学可视化学 C:数据可视化学 D:可视分析学
A:heatmap B:funnel C:treemap D:sunburst
A:scatter B:bar C:gauge D:funnel
A:簇状柱形图 B:堆积柱形图 C:堆积折线图 D:折线图
A:饼图 B:百分比圆环图 C:折线图 D:圈图
A:图像分割技术 B:实时渲染技术 C:实时采集技术 D:图像标定技术
A:地理坐标 B:极坐标 C:直角坐标 D:单轴坐标
A:textStyle B:areaStyle C:splitArea D:area
A:直角坐标系 B:极坐标系 C:地理坐标系 D:其他
A:数据项太多 B:数据项之间差值过大 C:只要你想都可以 D:排版需要
A:文本关系可视化 B:时序数据可视化 C:文本内容可视化 D:比例数据可视化
A:中位数 B:下四分位数 C:均方根偏差 D:上四分位数
A:axisLable B:axisTick C:split Area D:axis Line
A:散点图不能在子图中绘制 B:折线图可以用作查看特征间的趋势关系 C:散点图的x轴刻度必须为数值 D:箱线图可以用来查看特征间的相关关系
A:某路口车流量 B:报纸上的新闻 C:小明发的微博 D:某门课程的题库
A:红、黄、蓝 B:红、绿、蓝 C:蓝、绿、黄 D:品红、黄、青(蓝)
A:from pyecharts.charts import Scatter B:from pyecharts import options C:import pyecharts D:from pyecharts.charts import Bal
A:["G1",52] B:{name:A1,value:300} C:(43,67) D:[20,45,8]
A:textStyle B:text C:show D:subtext
A:bar B:funnel C:scatter D:gauge
A:x：right，y：top B:left：30，top：30 C:x：50%，y：20% D:right：80%，top：20%
A:单轴坐标系 B:直角坐标系 C:网格坐标系 D:极坐标系
A:在工具箱中，添加放缩工具 B:添加多组散点值 C:根据date中的数值大小，调整坐标轴的取值范围 D:设置坐标轴的最小值，最大值
A:二维 B:三维 C:多维 D:一维
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