Python数据分析基础作业
《Python数据分析与应用》试卷A
《Python数据分析与应⽤》试卷A姓名：__________________年级专业：__________________ 学号：__________________凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。
…………………………密………………………………封………………………………线………………………………《Python 数据分析与应⽤》试卷⼀、单选题（每题2分，共计40分）1．关于find 和index 函数的说法，下列描述错误的是（）。
A 、find 函数没有找到时会抛出异常 B 、两个都拥有检测某个字符串包含⼦串 C 、都⽀持指定搜索范围D 、默认查找的范围均为整个长度。
2．阅读下⾯的程序，程序最终的执⾏结果为（）。
a=0 b=10if (a or b) and b:print("结果为true") else:print("结果为false")A 、结果为true; B.结果为false; C.没有任何输出; D.程序出现编译错误。
3．下列选项中，布尔值为True 的是（）。
A 、1B 、0C 、NoneD 、{} 4．已知x=10,y=20,z=30｜以下语句执⾏后x,y,z 的值是（）if xz=x x=y y=z A 、. 10,20,30 B 、10,20,20 C 、.20,10,10 D 、20,10,305．下列选项中，会输出1,2,3三个数字的是（）A 、 for i in range(3): B.for i in range(2):print(i) print(i + 1)C. aList = [0,1,2]D. i = 1 for i in aList: while i:print(i + 1) print(i) i = i + 16．下列选项中，符合Python 命名规范的标识符是（） A 、 user-Passwd B 、 if C 、 _name D 、 setup.exe 7．下列关于IPython 的说法，错误的是（） A 、IPython集成了交互式Python 的很多优点。
用Python实现数据分析和可视化
用Python实现数据分析和可视化数据分析和可视化已经成为当今社会中不可或缺的技能。
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，被广泛应用于数据科学领域。
本文将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化，并提供一些实际案例进行说明。
1. 数据分析的基本步骤a. 数据收集：从各种数据源中获取原始数据，可以是数据库、API、Web爬虫等。
b. 数据清洗：对原始数据进行清洗和处理，例如删除重复项、处理缺失值、转换数据类型等。
c. 数据探索：通过统计分析、描述性统计、数据可视化等方法，对数据进行探索和发现潜在规律或趋势。
d. 数据建模：根据数据的特点和目标，选择合适的模型进行建立和训练。
e. 数据评估：评估模型的性能和预测结果的准确性。
f. 数据应用：将分析结果应用于实际应用场景，并进行决策支持。
2. Python数据分析库介绍a. NumPy：提供了高性能的数值计算和数组操作功能。
b. Pandas：用于数据清洗、整理、探索和分析的强大工具。
c. Matplotlib：用于绘制数据可视化图表，包括线图、散点图、柱状图等。
d. Seaborn：基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更多样式和主题选项。
e. Scikit-learn：用于机器学习领域的库，包含了各种常用的机器学习算法和工具。
f. Jupyter Notebook：一种交互式编程环境，方便进行数据分析和结果展示。
3. 数据分析示例：电子商务销售数据分析a. 数据收集：从电子商务平台的数据库中获取销售数据，包括产品信息、销售额、客户信息等。
b. 数据清洗：处理缺失值、删除重复项、转换日期格式等。
c. 数据探索：统计每个产品的销售额和销售量，分析销售额的变化趋势，并根据客户信息进行分析。
d. 数据建模：根据历史销售数据，建立销售预测模型，以实现准确预测和库存管理。
e. 数据评估：评估模型的准确性和稳定性，根据评估结果进行模型调优。
Python与数据分析大作业
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知识网络
01 搭建Leabharlann ython开发平台1.1 Anaconda
Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包， 比如：numpy、pandas等，以及spyder等集成开发环境， 运行界面如图所示。
优点：使用Python做数据分析最佳的IDE，支持 Python原生项目和Python本地工具调试；内置超 过1500种组件（库)，开箱即用；免费 不足：对Python，R以外的其他编程语言的支持有 待改进。
注意这里并没有连续的三个大于号出现，编写完脚本之后进行保存，记录保存的路径，命名为hello.py 运行脚本时，打开Windows命令提示符，输入python 文件路径(或py 文件路径 或直接文件路径)回车得到运行结果。
注：也可以使用其他文本编辑器来写python代码，例如sublime text3、vscode(vscode教程)，运行方式相同。
True==1
False==0,他们都会返回True；
String：
字符串是由数字、字母、下画线组成的一串字符，是编程语言中表示文本的数据类型。在 Python 2.x中，
普通字符串是以8位ASCII码进行存储的，而Unicode字符串则以16位Unicode编码存储，这样能够表示
更多的字符集，使用时需要在字符串前面加上前缀u。在Python3.x中，所有的字符串都使用Unicode编
1、IDLE( 集成开发环境或集成开发和学习环境)是Python的集成开发环境 推荐：编程学习课程
2、Windows命令提示符 第二种方式：运行脚本
REPL方式的优点是简单明了，但是它在面对很多大型项目时存在很多的不足。我们可以通过运行脚本的方式来解决这一问题打 开IDLE，点击New File，新建项目，在这里输入想要运行的代码
python数据分析案例实战
python数据分析案例实战在当今数据驱动的世界中，Python已经成为数据分析的主流工具之一。
它拥有丰富的库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn，这些工具使得数据分析变得简单而高效。
以下是使用Python进行数据分析的案例实战，展示了从数据获取、处理到可视化的完整流程。
首先，我们需要获取数据。
在Python中，可以使用`requests`库从网络API获取数据，或者使用`pandas`库直接从CSV或Excel文件中读取数据。
例如，我们可以使用以下代码从CSV文件中读取数据：```pythonimport pandas as pd# 读取CSV文件data = pd.read_csv('data.csv')```一旦数据被加载到DataFrame中，我们可以使用Pandas进行数据清洗和预处理。
这可能包括删除缺失值、处理异常值、数据类型转换等。
例如，删除含有缺失值的行：```python# 删除含有缺失值的行data.dropna(inplace=True)```接下来，进行数据探索和分析。
我们可以使用Pandas提供的函数来计算描述性统计数据，如均值、中位数、标准差等。
此外，我们还可以进行分组、排序和筛选等操作来深入理解数据。
```python# 计算描述性统计数据descriptive_stats = data.describe()# 按某列分组grouped_data = data.groupby('category')```数据可视化是数据分析中的重要环节，它可以帮助我们更直观地理解数据。
Python中的Matplotlib和Seaborn库提供了丰富的图表绘制功能。
例如，我们可以使用Seaborn绘制一个箱线图来展示数据的分布情况：```pythonimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 绘制箱线图sns.boxplot(x='category', y='value', data=data)plt.show()```在进行了一系列分析之后，我们可能会发现数据中的某些模式或趋势。
全球数据分析一级考试Python试题及答案
全球数据分析一级考试Python试题及答案本文档包含了全球数据分析一级考试的Python试题及其答案，旨在帮助考生进行复习和自测。
试题请根据以下试题要求，编写Python代码。
试题1编写一个Python函数，实现求两个数的最大公约数（GCD）。
试题2使用Python实现一个冒泡排序算法。
试题3编写一个Python函数，读取一个CSV文件，并返回文件中数值型列的平均值、中位数和标准差。
试题4使用Python和Pandas库对以下数据集进行操作：1. 计算每个人的工资增长率。
2. 将工资从低到高进行排序。
3. 删除年龄小于30岁的数据。
答案答案1def gcd(a, b):while b:a, b = b, a % breturn a答案2def bubble_sort(arr):n = len(arr)for i in range(n):for j in range(0, n-i-1):if arr[j] > arr[j+1]:arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j] return arr答案3import csvimport numpy as npdef read_csv_and_calculate(file_path):with open(file_path, 'r') as f:reader = csv.DictReader(f)data = [row for row in reader]numeric_cols = [col for col in data[0].keys() if data[0][col].isdigit()] numeric_data = [list(row.values()) for row in data]avg = np.mean([float(row[col]) for row in numeric_data for col in numeric_cols])median = np.median([float(row[col]) for row in numeric_data for col in numeric_cols])std_dev = np.std([float(row[col]) for row in numeric_data for col in numeric_cols])return avg, median, std_dev答案4import pandas as pddata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'Dave'],'Age': [24, 30, 28, 35],'Salary': [70000, 80000, 90000, 100000]}df = pd.DataFrame(data)计算每个人的工资增长率df['Salary Growth Rate'] = df['Salary'] / df['Salary'].shift(1) - 1将工资从低到高进行排序df = df.sort_values(by='Salary', ascending=False)删除年龄小于30岁的数据df = df[df['Age'] >= 30]print(df)。
2020年智慧树知道网课《Python数据分析与数据可视化》课后章节测试满分答案
第一章测试1【判断题】(20分)缩进对于Python程序至关重要。
A.对B.错2【判断题】(20分)在Python3.x中不能使用汉字作为变量名。
A.对B.错3【多选题】(20分)下面哪些是正确的Python标准库对象导入语句？A.frommathimportsinB.importmath.*C.importmath.sinassinD.frommathimport*4【判断题】(20分)Python支持面向对象程序设计。
A.对B.错5【多选题】(20分)下面属于Python编程语言特点的有？A.扩展库丰富B.支持函数式编程C.支持命令式编程D.代码运行效率高第二章测试1【判断题】(20分)已知列表x=[1,2,1,2,3,1]，那么执行x.remove(1)之后，x的值为[2,2,3]。
A.对B.错2【判断题】(20分)已知列表x=[1,2,3]，那么执行y=x.reverse()之后，y的值为[3,2,1]。
A.错B.对3【判断题】(20分)Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。
A.对B.错4【判断题】(20分)表达式3>5andmath.sin(0)的值为0。
A.错B.对5【判断题】(20分)表达式4<5==5的值为True。
A.错B.对第三章测试1【判断题】(10分)生成器表达式的计算结果是一个元组。
A.对B.错2【判断题】(15分)包含列表的元组可以作为字典的“键”。
A.错B.对3【判断题】(20分)列表的rindex()方法返回指定元素在列表中最后一次出现的位置。
A.错B.对4【判断题】(15分)Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。
A.错B.对5【判断题】(15分)列表可以作为字典元素的“键”。
A.对B.错6【判断题】(25分)Python语言中字符串对象的strip()只能删除字符串两端的空白字符，无法删除其他字符。
Python数据分析与可视化习题答案
第一章1、阐述统计分析与数据挖掘的特点。
传统的统计分析是在已定假设、先验约束的内情况下,对数据进行整理筛选和加工,由此得到一些信息。
数据挖掘是将信息需要进一步处理以获得认知,继而转为有效的预测和决策。
统计分析是把数据变成信息的工具，数据挖掘是把信息变成认知的工具。
2、数据分析的基本步骤包括哪些？（1）数据收集；（2）数据预处理；（3）数据分析与知识发现；（4）数据后处理。
3、相比R语言、MATLAB、SAS、SPSS等语言或工具，Python有哪些优点？（1）Python是面向生产的；（2）强大的第三方库的支持；（3）Python的胶水语言特性。
第二章选择题1、python之父是下列哪位？（A）A、吉多范罗苏姆B、丹尼斯里奇C、詹姆斯高林思D、克里夫默勒2、python的缩进功能有什么作用？（C）A、增加代码可读性B、方便放置各类符号C、决定程序的结构D、方便修改程序3、python的单行注释通过什么符号完成？（B）A、双斜杠（//）B、井号（#）C、三引号（‘’’）D、双分号（；；）4、以下选项中,Python数据分析方向的库是？（C）A、PILB、DjangoC、pandasD、flask5、以下选项中,Python网络爬虫方向的库是？（D）A、numpyB、openpyxlC、PyQt5D、scrapy对错题1、winpython会写入windows注册表（F）2、python与大多数程序设计语言的语法非常相近（T）3、Python的缩进是一种增加代码可读性的措施（F）4、PANDAS是一个构建在Numpy之上的高性能数据分析库（T）5、Jupyter是一个交互式的数据科学与科学计算开发环境（T）填空题1、python中的多行注释使用三引号/’’’表示。
2、pandas能对数据进行排序、分组、归并等操作。
3、Scikit_learn包括多种分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理的算法。
4、Matplotlib是一个绘图库。
《Python数据分析与实战》测试题及答案
《Python数据分析与实战》测试题及答案尊敬的各位学员，本次课程考试总分：100分，20道单项选择题（40分）、10道多选题（30分）、3道编程题（30分）Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。
Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
一、单选题（每题2分，共20题，共40分）姓名 [填空题] *_________________________________1.程序的执行结果为：a=-5;b=0;if a and (a or b):print('结果为true')else:print('结果为false') [单选题] *结果为true(正确答案)没有任何输出结果为false编译报错2.Python安装扩展库常用的工具是( ) [单选题] *pip(正确答案)pynumcodelisp3.一般说，numpy-matplotlib-pandas是数据分析和展示的一条学习路径，哪个是对这三个库不正确的说明？( ) [单选题] *pandas仅支持一维和二维数据分析，多维数据分析要用numpy(正确答案) matplotlib支持多种数据展示，使用pyplot子库即可numpy底层采用C实现，因此，运行速度很快pandas也包含一些数据展示函数，可不用matplotlib4.哪个选项更能代表如下代码的运行结果？( )import numpy as npx = np.array([ [ 0, 1, 2, 3, 4], [9, 8, 7, 6] ])x.dtype() [单选题] *float32类型int32类型uint32类型object类型(正确答案)5.Python基本语法仅支持整数、浮点数和复数类型，numpy和pandas库则支持int64/int32/int16/int8等20余种数字类型，如下说法哪个不正确？（） [单选题] *科学计算可能涉及很多数据，对存储和性能有较高要求，因此支持更多种数字类型numpy底层是C语言实现，因此，天然支持了多种数据类型在python中程序员必须精确指定数据类型(正确答案)对元素类型精确定义，有助于numpy和pandas库更合理优化存储空间6.如下哪个语句能够生成一个n*n的正方形矩阵，对角线值为1，其余位置值为0（） [单选题] *np.zeros((n,n))np.eye(n)(正确答案)np.full((n,n),1)np.ones((n,n))7.哪个是下面代码的运行结果？（）import numpy as npa = np.arange(12).reshape((3,4))print(a.mean()) [单选题] *[4, 5, 6, 7]16.55.5(正确答案)[1.5, 5.5, 9.5]8 .如下代码中plt的含义是什么？（）import matplotlib.pyplot as plt [单选题] *别名(正确答案)类名函数名变量名9. 阅读下面代码：import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([9, 7, 15, 2, 9])plt.show()其中，show()函数的作用是什么？（） [单选题] *显示所绘制的数据图(正确答案)存储所绘制的数据图缓存所绘制的数据图刷新所绘制的数据图10.阅读如下代码import pandas as pda = pd.Series([9, 8, 7, 6], index=['a', 'b', 'c', 'd'])哪个是print(a.index)的结果？（） [单选题] *[9, 8, 7, 6][‘a’,‘b’,‘c’,‘d’](‘a’,‘b’,‘c’,‘d’)Index([‘a’,‘b’,‘c’,‘d’])(正确答案)11.以下不能创建一个字典的语句是（）[单选题] *d={}d={25:52}d={[1,2,3]:'sztu'}(正确答案)d={(1,2,3):'sztu'}12.下列不属于数组属性的是（） [单选题] *add(正确答案)shapendimsize13.关于pandas数据读写，下列说法不正确的是（） [单选题] * read_csv能读写所有文本文档的数据(正确答案)read_sql能读写数据库数据to_csv能将结构化数据写入.csv文件to_excel能将结构化数据写入excel文件14.关于loc、iloc属性说法正确的是（） [单选题] *df.loc['列名','索引名']; df.iloc['索引位置','列位置']df.loc['列名','索引名']; df.iloc['列位置','索引位置']df.loc['索引名','列名']; df.iloc['索引位置','列位置'](正确答案) df.loc['索引名','列名']; df.iloc['索引位置','列名']15.pandas中设置索引使用哪种方法（） [单选题] *get_index()to_index()set_index()(正确答案)reset_index()16.关于缺失值检测的说法正确的是（） [单选题] * pandas中的interpolate模块包含了多种插值方法null和notnull可以对缺失值进行处理(正确答案)dropna方法既可以删除观测值，也可以删除特征fillna用来替换缺失值的值只能是数据框17.下面的语句哪个会无限循环下去（） [单选题] *for i in range(1000):表达式while 1<2: 表达式(正确答案)while True: breakfor i in ['s',1,-3]: for j in range(50): 表达式18.下列不能创建数组的函数的是（） [单选题] *zerosonestwos(正确答案)linspace19.下列不属于pandas常用的统计函数是（） [单选题] * meancumsumgroupby(正确答案)std20.python中不属于数据分析和可视化模块的是（） [单选题] * numpymatplotlibsaltstack(正确答案)pandas二、多选题（每题3分，共10题，共30分）1. 以下哪种情况属于数据异常？ *体重108斤身高6米(正确答案)性别无(正确答案)年龄203(正确答案)2. pandas可以使用哪三种函数实现数据合并？ *join函数(正确答案)merge函数(正确答案)concat函数(正确答案)agg函数3. 以下选项中不符合Python变量命名规则的是 *True(正确答案)_name3_a(正确答案)def(正确答案)4. 以下关于Python字符串描述，正确的是（） *字符串包括两种序号体系：正向递增和反向递减(正确答案)字符串访问采用[M:N]格式，表示字符串从M到N的索引字符串（包含了M和N））字符串是用一对双引号或单引号括起来的零个或多个字符(正确答案)字符串是字符的序列，可以按单个字符或字符片段进行索引(正确答案)5. 关于Python语言注释，描述正确的是（） *Python单行注释以单引号‘开头Python单行注释以#开头(正确答案)Python的多行注释以'''（三个单引号）开头和结尾(正确答案)Python有两种注释方式：单行和多行注释(正确答案)6. 正确导入pandas模块的方式有哪些（） *import numpy as npimport pandas(正确答案)import matplotlibimport pandas as pd(正确答案)7. 下列属于pandas的数据结构的是（） *list对象DataFrame对象(正确答案)dtype对象Series对象(正确答案)8. Python中的数据类型包括以下哪几种（） *字符串类型(正确答案)bool布尔值类型(正确答案)列表类型(正确答案)字典类型(正确答案)9. 假设时间序列数据df，要获取2020-2021年dataframe中第二列（列名为'B'）数据，下列代码正确的是（） *df['2020':'2021','B']df.loc['2020':'2021','B'](正确答案)df.iloc['2020','2021','B']df.loc['2020':'2021'].iloc[:,1](正确答案)10. 以下哪种方式可用于matplotlib(import matplotlib.pyplot as plt; fig=plt.figure())创建子图（） *fig.add_subplot()(正确答案)plt.subplot()(正确答案)fig,axes=plt.subplots()(正确答案)plt.GridSpec()(正确答案)三、编程题（每题10分，共3题，共30分）1. 写一个函数，当输入n时，得到一个字典，键名（keys）为i，值（values）为i**2，其中i为1到n（含n）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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《Python数据分析基础》作业
初学使用Python编程小程序
摘要：本作业是通过python的基础语句，运用条件嵌套判断以及随机数的生成，实现了与电脑进行石头剪刀布游戏功能。
机器环境：系统：Windows10，python2.7 ，eclipse。
准备工作：先装一个eclipse，配置jdk。
再进行Python插件的安装，先装pydev插件，最后配置解释器。
正文：因为初学Python且时间有限，就编了一个很简单的Python小程序。
我学习Python 是通过互联网，在网上找Python的视频来学习和模仿。
因为之前学过C语言以及Java，所以学起来不是很吃力。
程序截图如下：
附件：
# coding:utf8
import random
player = int(input("请输入您要出的拳石头(1)/剪刀(2)/布(3):")) computer = random.randint(1 , 3)
print("玩家选择的拳头是：%d -电脑出的拳是：%d" % (player,computer))
if((player == 1and computer == 2) or(player == 2and computer == 3) or(player == 3and computer == 1)):
print("耶，电脑弱爆了!")
elif player == computer:
print("真是心有灵犀，再来一局") else:
print("不要走，我们决战到天明！")。