陕西工商职业学院
- 对于分片操作，步长可以为负值，但必须是整数。（ ）
- 在操作DataFrame对象时，可以通过指定索引名的方式获取数据。（ ）
- 散点图的x轴刻度必须为数值。（ ）
- ravel函数只能按行展平数组。（ ）
- 对于分片操作，不写步长时默认为0。（ ）
- reshape函数可以改变数组的形态，但必须保证改变形态后数组的元素个数不变。（ ）
- ROC曲线与x轴形成的面积越大越好。（ ）
- 时间序列切片时只要设置为时间格式即可。（ ）
- 主成分回归是一种改进的最小二乘法的方法。（ ）
- np.arange(0,1,0.1)生成数组包括尾值1.（ ）
- 属于Matplolib库的函数是。（ ）
- 对于Pandas中时间序列切片说法正确的是。（ ）
- 对于预处理中缺失值，可以用的处理方法包括（ ）。
- 有一份数据需要看数据的类型并将部分教据做强制类型转换，以及对数值型数据做基本的描述性分析。下列的步骤和方法错误的是（ ）。
- 关于数组统计运算，下列说法中正确的是。（ ）
- NumPy数组的转置不可以通过（ ）实现。
- 下列方法中可以读取写数据的是。（ ）
- 关于读取Excel文档数据的说法中，下列说法正确的是。（ ）
- 34对于DataFrame数据框说法正确的是。（ ）
- marker参数值（ ）表示点的形状不为方形。
- 参数估计方法改进包括（ ）。
- 下列关于通用函数的说法中正确的是。（ ）
- 标准化数据方法包括（ ）。
- 下列关于DataFrame说法正确的是。（ ）
- 下列关于Pandas数据排序说法正确的是。（ ）
- sklearn库常用分类算法包括（ ）。
- 下列关于Pandas的索引切片说法正确的是。（ ）
- 常见的聚类算法包括是（ ）。
- 下关于drop.duplicates函数的说法中错误的是（ ）。
- 常用的离散化方法主要有（ ）。
- 使用最广泛的数据标准化方法时是（ ）。
- 对于数据去重所用的drop_duplicates函数，以下说法错误的是（ ）。
- 下述操作不改变对象本身的是（ ）
- 以下不属于pivot_table函数的参数是（ ）。
- 下面关于支持向量回归说法错误的是（ ）。
- merge函数与concat函数的用法描述错误的是（ ）。
- Python的赋值功能很强大，当a=11时，运行a+=11后，a的结果是（ ）
- merge函数用（ ）参数指定数据的连接方式。
- 访问字符串中的单个字符称为（ ）
- 请阅读下面一段程序：import numpy as npnp.arange(1,10,3)运行程序，最终执行的结果是（ ）
- 已知，有如下一个二维数组：arr2d=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])如果希望获取元素5，则可以使用（ ）实现
- 以下是Python中不可变类型的是（ ）
- 循环中可以用（ ）语句跳出循环。
- 对于groupby函数中的by参数说法错误的是（ ）。
- ROC曲线横纵坐标范围为（ ）。
- 下面不属于支持向量回归优点的是（ ）。
- for i in range(3)中，i的取值范围是（ ）
- 以下哪种参数可以同时用于折线图和散点图中点的形状设置（ ）
- csv文件默认的分隔符是（ ）
- 创建一个对角线为1，其他元素均为0的3行3列的数组的语句是（ ）
A:错 B:对
答案:B:对
A:对 B:错
答案:对
A:错 B:对
答案:错
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
答案:错
A:错 B:对
答案:对
A:错 B:对
答案:对
A:错 B:对
答案:错
A:对 B:错
答案:错
A:对 B:错
A:bar
B:xlim
C:title
D:shape
A:进行时间切片，时间数据列须作为行索引
B:进行时间切片，有时间数据列就可以
C:进行时间切片可以按年、月、日等进行
D:进行时间切片，时间数据列须设置为Pandas时间格式
A:插值法
B:随机法
C:替换法
D:删除法
A:describe查看类型，astype转换类别，dtypes 描述性统计
B:astype 查看类型，dtypes 转换类别，describe描述性统计
C:dtypes 查看类型，describe转换类别， astype描述性统计
D:dtypes查看类型，astype转换类别，describe描述性统计
A:mean()方法表示计算平均值
B:argmin()方法表示计算数组中的最小值
C:argmax()方法表示计算数组中的最大值
D:sum()方法表示对数组中全部或某个轴向的元素求和
A:sort()
B:transform()
C:T
D:reshape()
A:read_csv()
B:read_excel()
C:to_csv()
D:read_table()
A:读取的Excel文档只能有一个子表
B:使用read_excel()函数可以读取
C:读取的Excel文档可以有多个子表，默认读取第一个子表
D:读取的数据有可能出现中文乱码
A:可以增加一个元素
B:可以删除一个元素
C:可以修改某一个元素，先索引再赋值
D:可以增加一列元素，值可以相同也可以不同
A:'s'
B:'o'
C:'D'
D:'8'
A:主成分回归
B:偏最小二乘法
C:岭回归
D:梯度下降法
A:通用函数只可以接收一个参数
B:通用函数是一种针对ndarray中的数据执行元素级运算的函数
C:通用函数分为一元通用函数与二元通用函数
D:通用函数会返回一个新的数组
A:正态标准化
B:标准差标准化
C:小数定标标准化
D:离差标准化
A:DataFrame是一个类似二维数组的对象
B:DataFrame有行索引与列索引
C:默认情况下DataFrame的行索引在最右侧
D:DataFrame是由数据和索引组成
A:sort_values()可以按值排序
B:sort_index()可以按值排序
C:sort_values()可以按索引排序
D:sort_index()可以按索引排序
A:逻辑斯蒂回归
B:随机森林分类
C:支持向量机
D:分类决策树
A:可以用行列名称索引
B:可以用行列序号索引
C:用loc函数和iloc函数索引方法相同
D:可以条件索引
A:基于密度的方法
B:划分方法
C:层次分析方法
D:基于网格的方法
A:数据重复时默认保留第一个数据
B:该函数不会改变原始数据排列
C:仅支持单一特征的数据去重
D:仅对 DataFrame和 Series类型的数据有效
A:分类分析法
B:等频法
C:聚类分析法
D:等宽法
A:正态标准化
B:离差标准化
C:小数定标标准化
D:标准差标准化
A:去重的数据只能是pandas数据类型
B:去重时可以用参数控制删除整行重复数据或者某列有重复的数据
C:去重时可以用参数控制保留重复数据中的第一个、最后一个或全部删除
D:去重时默认去重的结果是保存在原数据名中的
A:list.sort()
B:del dic['key1']
C:len(list)
D:list.insert(s,'a')
A:index
B:agg
C:values
D:columns
A:SVR模型对于异常值十分敏感
B:SVR来源于SVM
C:SVR只能接收数值型
D:SVR接收的数据需要进行标准化
A:merge函数用how参数表示连接方式，concat函数用join参数表示连接方法
B:merge函数用于主键合并，concat函数用于横向或纵向堆叠
C:merge函数只用于横向合并，concat函数只用于纵向合并
D:merge函数的使用格式为pd.merge(数据)，concat函数的使用格式为pd.concat([数据])
A:11
B:True
C:12
D:22
A:left
B:on
C:right
D:how
A:切片
B:索引
C:赋值
D:连接
A:array([1, 4, 7])
B:array([3, 6, 9])
C:array([1, 4, 7, 10])
D:array([2, 5, 8])
A:arr2d[2]
B:arr2d[1, 1]
C:arr2d[1]
D:arr2d[1, 0]
A:全部都不对
B:元组
C:列表
D:字典
A:continue
B:pass
C:全部都可以
D:break
A:该参数值可以是数据某一列的列名称
B:该参数表示分组的依据列
C:该参数值可以是字典
D:该参数值可以是列表
A:(0,1)
B:(0,1]
C:[0,1]
D:[0,1)
A:不容易出现过拟合
B:异常值影响较小
C:能抓住数据和特征之间的非线性关系
D:计算复杂度低
A:0,1,2,3
B:全部都不对
C:1,2,3
D:0,1,2
A:labels
B:s
C:color
D:marker
A:;
B:.
C:制表符
D:,
A:np.ones(3)
B:np.eye(3)
C:np.eye((3,3))
D:np.eye(3,3)
温馨提示支付 ￥5.00 元后可查看付费内容,请先翻页预览!
