【第一周】数据分析之前奏 第一周单元测验

1、 问题:数据处理中的“摘要”是什么含义?
选项:
A:无损的提取数据特征的过程
B:无效的提取数据特征的过程
C:无趣的提取数据特征的过程
D:有趣的提取数据特征的过程
E:有损的提取数据特征的过程
F:有效的提取数据特征的过程
答案: 【无效的提取数据特征的过程;
有损的提取数据特征的过程

2、 问题:本次课程线上课程共有几周,学习内容有多少个教学单元?
选项:
A:4周,12个教学单元
B:4周,8个教学单元
C:16周,12个教学单元
D:16周,16个教学单元
E:4周,4个教学单元
F:16周,32个教学单元
答案: 【4周,12个教学单元

3、 问题:该课程六盘水师范学院任课老师是谁?
选项:
A:嵩天
B:伍晓平
C:薛端
D:吴超
答案: 【伍晓平

4、 问题:该课程网上视频录制老师是谁?
选项:
A:嵩天
B:伍晓平
C:薛端
D:吴超
答案: 【嵩天

5、 问题:第一章中讲到专门针对科学计算、数据分析类的Python IDE,并且免费的是哪个?
选项:
A:Canopy
B:Anaconda
C:Wing
D:Eclips
E:IDLE
答案: 【Anaconda

6、 问题:第一章中讲到专门针对科学计算、数据分析类的Python IDE,但是收费的是哪个?
选项:
A:Canopy
B:Anaconda
C:Wing
D:Eclips
答案: 【Canopy

7、 问题:第一讲中提到Anaconda支持多少个第三方库?
选项:
A:500
B:600
C:700
D:800
E:250
答案: 【800

8、 问题:IPython中的“in”字段表示什么指令?
选项:
A:表示用户输入的指令
B:表示IPython输入的指令
C:表示用户输出的指令
D:表示IPython输出的指令
答案: 【表示用户输入的指令

9、 问题:IPython中的“out”字段表示什么?
选项:
A:表示用户输入的指令
B:表示IPython输入的指令
C:表示用户输出的指令
D:表示IPython输出的指令
答案: 【表示IPython输出的指令

10、 问题:%run 的作用是什么?
选项:
A:用于运行.ppt程序
B:用于运行.com程序
C:用于运行.py程序
D:用于运行.mp3程序
答案: 【用于运行.py程序

11、 问题:%魔术命令中,实现删除当前命令空间中的全部变量或名称的魔术命令是什么?
选项:
A:%pdb
B:%pdd
C:%reset
D:%delete
答案: 【%reset

12、 问题:以下哪个IDE是最好的IDE?
选项:
A:适合自己的IDE才是最好的。
B:IDLE
C:PyCharm
D:Sublime
E:Anaconda
F:IDLE
G:Eclipse
答案: 【适合自己的IDE才是最好的。

13、 问题:Python数据分析与展示常用哪些软件?
选项:
A:NumPy
B:Matplotlib
C:Pandas
D:Projects
E:Photoshop
答案: 【NumPy;
Matplotlib;
Pandas;
Projects

14、 问题:通过该线上课程的学习我们需要掌握哪些处理数据的能力?
选项:
A:表示
B:清洗
C:统计
D:展示
E:摘要
F:增删改查
G:所示答案全正确
答案: 【表示;
清洗;
统计;
展示

15、 问题:我们这次课程将用到的IDE工具是哪几个?
选项:
A:IDLE
B:Sublime Text
C:Pycharm
D:Anaconda&Spyder
E:Atom
F:Wing
答案: 【IDLE;
Sublime Text;
Pycharm;
Anaconda&Spyder

16、 问题:IDLE有哪些特点?
选项:
A:自带
B:默认
C:常用
D:入门级
E:全功能
F:收费
答案: 【自带;
默认;
常用;
入门级

17、 问题:第一章中提到了PyCharm的哪些特点?
选项:
A:社区版面费
B:简单,集成度高
C:适合较复杂工程
D:微软公司维护
E:适合多人共同开发
F:公司维护,工具收费
答案: 【社区版面费;
简单,集成度高;
适合较复杂工程

18、 问题:Spyder启动时默认分成哪三个区域进行显示?
选项:
A:编辑区
B:文件导航和帮助
C:Ipython
D:空白区
E:休息区
F:吸烟区
答案: 【编辑区;
文件导航和帮助;
Ipython

19、 问题:IPython中的“?”有什么作用?
选项:
A:获取变量类型、值、相关描述信息
B:获取函数源代码
C:获取帮助信息
D:获取老师求助信息
E:问号代表我也不知道
F:问好代表想要妈妈再给我一巴掌
答案: 【获取变量类型、值、相关描述信息;
获取函数源代码

【第一章】数据分析之表示 第一单元单元测验

1、 问题:我们在课堂上介绍的一个将在本门课程中使用的免费且支持800个第三方库的IDE,它的名字叫什么?
选项:
A:Anaconda
B:Anacooda
C:Anocanda
D:Anacoda
答案: 【Anaconda

2、 问题:本章的学习内容是什么?
选项:
A:重点讲解表示数据的基本方法,介绍NumPy第三方库
B:重点讲解显示数据的基本方法,介绍NumPy第三方库
C:重点讲解处理数据的基本方法,介绍NumPy第三方库
D:重点讲解采样数据的基本方法,介绍NumPy第三方库
答案: 【重点讲解表示数据的基本方法,介绍NumPy第三方库

3、 问题:本章实现的实例是:
选项:
A:图像的手绘效果
B:手绘的图像效果
C:效果的图像手绘
D:手绘的效果图像
答案: 【图像的手绘效果

4、 问题:什么是数据的维度?
选项:
A:维度是一组数据的组织形式,一组数据只有一种组织形式,只能形成一种固定的关系,只能表达一种数据含义
B:维度是一组数据的组织形式,特定的组织形式,形成特定关系,表达某种特定数据含义
C:维度是一组数据的组织形式,一组数据有无数种组织形式,能形成无数种关系,能表达无数种数据含义
D:维度是一组数据的组织形式,是一个抽象的概念,不能被感知,不能被预测
答案: 【维度是一组数据的组织形式,特定的组织形式,形成特定关系,表达某种特定数据含义

5、 问题:本章的视频中提到,Python语言的基础语法中没有哪种数据类型?
选项:
A:列表
B:数组
C:集合
D:堆栈
答案: 【数组

6、 问题:高维数据与多维数据是同一个概念吗?
选项:
A:对,高维数据是多维数据的另一种表达方式
B:错,高维数据与多维数据是两个完全不同的概念
C:不一定,有时候高维数据是多维数据,有时候高维数据不是多维数据
D:所有答案都不正确
答案: 【错,高维数据与多维数据是两个完全不同的概念

7、 问题:二维数据采用什么数据类型进行表示?
选项:
A:列表
B:集合
C:数组
D:字典
答案: 【列表

8、 问题:多维数据采用什么数据类型进行表示?
选项:
A:列表
B:集合
C:数组
D:字典
答案: 【列表

9、 问题:ndarray函数的功能是什么?
选项:
A:一个强大的N维数组对象
B:一个强大的高维数组对象
C:一个强大的一维数组对象
D:一个强大的多维数组对象
答案: 【一个强大的N维数组对象

10、 问题:.itemsize实现什么功能?
选项:
A:ndarray对象元素类型
B:ndarray对象元素的个数
C:ndarray对象的尺度
D:ndarray对象中每个元素的大小,以字节为单位
答案: 【ndarray对象中每个元素的大小,以字节为单位

11、 问题:uint8的取值范围是:
选项:
A:0~255
B:0~65535
C:-128~127
D:-32768~32767
答案: 【0~255

12、 问题:int8的取值范围是:
选项:
A:0~255
B:0~65535
C:-128~127
D:-32768~32767
答案: 【-128~127

13、 问题:假设在编译环境中输入:x=np.array([0,7,2,3])print(x)输出的数据是:
选项:
A:0,7,2,3
B:[0 7 2 3]
C:[0,7,2,3]
D:0 7 2 3
答案: 【[0 7 2 3]

14、 问题:假设在编译环境中输入:x=np.array([0,1,2,3])print(x)输出的数据是:
选项:
A:0,7,2,3
B:[0 1 2 3]
C:[0 7 2 3]
D:0,1,2,3
答案: 【[0 1 2 3]

15、 问题:假设在编译环境中输入:x=np.array([0,7,2,3])输出的数据是:
选项:
A:[0,7,2,3]
B:[0 7 2 3]
C:0 7 2 3
D:数据已正常输入,但没有任何输出
答案: 【数据已正常输入,但没有任何输出

16、 问题:假设在编译环境中输入:np.array([0,7,2,3])输出的数据是:
选项:
A:array(0,7,2,3)
B:array([0 7 2 3])
C:array([0,7,2,3])
D:数据已正常输入,但没有输出
答案: 【array([0,7,2,3])

17、 问题:当输入x=np.ones(2,4,3)print(x)时,输出的数据是:
选项:
A:[[[1. 1. 1. 1.][1. 1. 1. 1.][1. 1. 1. 1.]][[1. 1. 1. 1.][1. 1. 1. 1.][1. 1. 1. 1.]]]
B:[[[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]]]
C:[[[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]]]
D:[[1. 1. ][1. 1. ][1. 1. ]][[1. 1. ][1. 1. ][1. 1. ]][[1. 1. ][1. 1. ][1. 1. ]][[1. 1. ][1. 1. ][1. 1. ]]
答案: 【[[[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]]]

18、 问题:当输入a=np.linspace(0,20,5)a时,输出数据是:
选项:
A:array([0.,5.,10.,15.,20.])
B:[0. 5. 10. 15. 20.]
C:array([0,5,10,15,20])
D:[0 5 10 15 20]
答案: 【array([0.,5.,10.,15.,20.])

19、 问题:为什么NumPy生成的数组中要把元素设置为浮点数?
选项:
A:NumPy主要针对科学计算使用,科学计算很难只有整数。
B:NumPy主要针对专业人员使用,专业人员不喜欢整数。
C:NumPy主要计算机科学专业人员使用,计算机只认识整数。
D:NumPy设计人员很任性,只喜欢浮点数。
答案: 【NumPy主要针对科学计算使用,科学计算很难只有整数。

20、 问题:列表和数组的区别是什么?
选项:
A:列表数据类型可以不同
B:数组数据类型不能不同
C:列表数据类型不能不同
D:数组数据类型可以不同
答案: 【列表数据类型可以不同;
数组数据类型不能不同

21、 问题:我们主要将数据根据维度分成几大类?
选项:
A:一维数据
B:二维数据
C:多维数据
D:高维数据
E:三维数据
F:四维数据
G:五维数据
答案: 【一维数据;
二维数据;
多维数据;
高维数据

22、 问题:一维数据采用什么数据类型进行表示?
选项:
A:列表
B:集合
C:数组
D:字典
答案: 【列表;
集合

23、 问题:高维数据采用什么数据类型进行表示?
选项:
A:列表
B:集合
C:数据表示格式
D:字典
答案: 【数据表示格式;
字典

24、 问题:国际公认的数据表示格式主要有哪些?
选项:
A:JSON
B:XML
C:YAML
D:LOL
E:DOTA
答案: 【JSON;
XML;
YAML

25、 问题:ndarray由哪两部分构成?
选项:
A:正确的数据
B:实际的数据
C:描述数据的元数据
D:描述数据的语言
答案: 【实际的数据;
描述数据的元数据

26、 问题:ndarray数组的创建方法有:
选项:
A:从Python中的列表、元组等类型创建
B:使用Numpy中函数创建
C:从字节流中创建
D:从文件中读取特定格式
E:从老师的求助信息中创建
F:从视频中随机创建
答案: 【从Python中的列表、元组等类型创建;
使用Numpy中函数创建;
从字节流中创建;
从文件中读取特定格式

27、 问题:以下NumPy中函数创建ndarray数组中正确的使用方法是:
选项:
A:np.arrange(10)
B:np.ones(10,10)
C:np.zeros(10,10)
D:np.eye(10)
E:np.arranges(10)
F:np.one(10,10)
G:np.zero(10,10)
H:np.eyes(10)
答案: 【np.arrange(10);
np.ones(10,10);
np.zeros(10,10);
np.eye(10)

【第一章】数据分析之表示 第一单元 单元测验

1、 问题:我们在课堂上介绍的一个将在本门课程中使用的免费且支持800个第三方库的IDE,它的名字叫什么?
选项:
A:Anaconda
B:Anacooda
C:Anocanda
D:Anacoda
答案: 【Anaconda

2、 问题:本章的学习内容是什么?
选项:
A:重点讲解表示数据的基本方法,介绍NumPy第三方库
B:重点讲解显示数据的基本方法,介绍NumPy第三方库
C:重点讲解处理数据的基本方法,介绍NumPy第三方库
D:重点讲解采样数据的基本方法,介绍NumPy第三方库
答案: 【重点讲解表示数据的基本方法,介绍NumPy第三方库

3、 问题:本章实现的实例是:
选项:
A:图像的手绘效果
B:手绘的图像效果
C:效果的图像手绘
D:手绘的效果图像
答案: 【图像的手绘效果

4、 问题:什么是数据的维度?
选项:
A:维度是一组数据的组织形式,一组数据只有一种组织形式,只能形成一种固定的关系,只能表达一种数据含义
B:维度是一组数据的组织形式,特定的组织形式,形成特定关系,表达某种特定数据含义
C:维度是一组数据的组织形式,一组数据有无数种组织形式,能形成无数种关系,能表达无数种数据含义
D:维度是一组数据的组织形式,是一个抽象的概念,不能被感知,不能被预测
答案: 【维度是一组数据的组织形式,特定的组织形式,形成特定关系,表达某种特定数据含义

5、 问题:本章的视频中提到,Python语言的基础语法中没有哪种数据类型?
选项:
A:列表
B:数组
C:集合
D:堆栈
答案: 【数组

6、 问题:高维数据与多维数据是同一个概念吗?
选项:
A:对,高维数据是多维数据的另一种表达方式
B:错,高维数据与多维数据是两个完全不同的概念
C:不一定,有时候高维数据是多维数据,有时候高维数据不是多维数据
D:所有答案都不正确
答案: 【错,高维数据与多维数据是两个完全不同的概念

7、 问题:二维数据采用什么数据类型进行表示?
选项:
A:列表
B:集合
C:数组
D:字典
答案: 【列表

8、 问题:多维数据采用什么数据类型进行表示?
选项:
A:列表
B:集合
C:数组
D:字典
答案: 【列表

9、 问题:ndarray函数的功能是什么?
选项:
A:一个强大的N维数组对象
B:一个强大的高维数组对象
C:一个强大的一维数组对象
D:一个强大的多维数组对象
答案: 【一个强大的N维数组对象

10、 问题:.itemsize实现什么功能?
选项:
A:ndarray对象元素类型
B:ndarray对象元素的个数
C:ndarray对象的尺度
D:ndarray对象中每个元素的大小,以字节为单位
答案: 【ndarray对象中每个元素的大小,以字节为单位

11、 问题:uint8的取值范围是:
选项:
A:0~255
B:0~65535
C:-128~127
D:-32768~32767
答案: 【0~255

12、 问题:int8的取值范围是:
选项:
A:0~255
B:0~65535
C:-128~127
D:-32768~32767
答案: 【-128~127

13、 问题:假设在编译环境中输入:x=np.array([0,7,2,3])print(x)输出的数据是:
选项:
A:0,7,2,3
B:[0 7 2 3]
C:[0,7,2,3]
D:0 7 2 3
答案: 【[0 7 2 3]

14、 问题:假设在编译环境中输入:x=np.array([0,1,2,3])print(x)输出的数据是:
选项:
A:0,7,2,3
B:[0 1 2 3]
C:[0 7 2 3]
D:0,1,2,3
答案: 【[0 1 2 3]

15、 问题:假设在编译环境中输入:x=np.array([0,7,2,3])输出的数据是:
选项:
A:[0,7,2,3]
B:[0 7 2 3]
C:0 7 2 3
D:数据已正常输入,但没有任何输出
答案: 【数据已正常输入,但没有任何输出

16、 问题:假设在编译环境中输入:np.array([0,7,2,3])输出的数据是:
选项:
A:array(0,7,2,3)
B:array([0 7 2 3])
C:array([0,7,2,3])
D:数据已正常输入,但没有输出
答案: 【array([0,7,2,3])

17、 问题:当输入x=np.ones(2,4,3)print(x)时,输出的数据是:
选项:
A:[[[1. 1. 1. 1.][1. 1. 1. 1.][1. 1. 1. 1.]][[1. 1. 1. 1.][1. 1. 1. 1.][1. 1. 1. 1.]]]
B:[[[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]]]
C:[[[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]]]
D:[[1. 1. ][1. 1. ][1. 1. ]][[1. 1. ][1. 1. ][1. 1. ]][[1. 1. ][1. 1. ][1. 1. ]][[1. 1. ][1. 1. ][1. 1. ]]
答案: 【[[[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]][[1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ][1. 1. 1. ]]]

18、 问题:当输入a=np.linspace(0,20,5)a时,输出数据是:
选项:
A:array([0.,5.,10.,15.,20.])
B:[0. 5. 10. 15. 20.]
C:array([0,5,10,15,20])
D:[0 5 10 15 20]
答案: 【array([0.,5.,10.,15.,20.])

19、 问题:为什么NumPy生成的数组中要把元素设置为浮点数?
选项:
A:NumPy主要针对科学计算使用,科学计算很难只有整数。
B:NumPy主要针对专业人员使用,专业人员不喜欢整数。
C:NumPy主要计算机科学专业人员使用,计算机只认识整数。
D:NumPy设计人员很任性,只喜欢浮点数。
答案: 【NumPy主要针对科学计算使用,科学计算很难只有整数。

20、 问题:以下函数能够实现降维打击的是:
选项:
A:.reshape(shape)
B:.resize(shape)
C:.swapaxes(ax1,ax2)
D:.flatten()
答案: 【.flatten()

21、 问题:已知np.int可能将会根据实际情况将数组中元素转换为适合的数据类型,请问可能转换为下列哪些类型?
选项:
A:8位整型
B:16位整型
C:32位整型
D:64位整型
E:8位浮点型
F:16位浮点型
G:32位双精度型
H:bool型
I:Korea整形
答案: 【8位整型;
16位整型;
32位整型;
64位整型

22、 问题:已知a=np.array([5,6,3,4,5,3,3,4,5,6,7,9,0,1,2,4])请问输入a[7]时输出为多少?
选项:
A:3
B:4
C:5
D:6
答案: 【4

23、 问题:已知a=np.array([5,6,3,4,5,3,3,4,5,6,7,9,0,1,2,4])请问输入a[-3]时输出为多少?
选项:
A:0
B:1
C:2
D:4
答案: 【1

24、 问题:已知a=np.array([5,6,3,4,5,3,3,4,5,6,7,9,0,1,2,4])请问输入a[5:10:3]时输出为多少?
选项:
A:3
B:4
C:5
D:6
答案: 【5

25、 问题:已知a=np.arange(24).reshape((2,3,4))生成的a如下:[[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9,10,11]], [[12,13,14,15], [16,17,18,19], [20,21,22,23]]]请问输入a[-2,-2,-1]时输出为多少?
选项:
A:2
B:6
C:7
D:8
答案: 【7

26、 问题:已知a=np.arange(24).reshape((2,3,4))生成的a如下:[[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9,10,11]], [[12,13,14,15], [16,17,18,19], [20,21,22,23]]]请问输入a[-1,:,-2]时输出为多少?
选项:
A:array([6,18])
B:array([14,18,22])
C:array([5,17])
D:老师,你是为难我胖虎了!
答案: 【array([14,18,22])

27、 问题:什么是标量?
选项:
A:二个数据就是标量
B:三个数据就是标量
C:四个数据就是标量
D:只有大小,没有方向的量
答案: 【只有大小,没有方向的量

28、 问题:已知a=np.arange(24).reshape((2,3,4))生成的a如下:[[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9,10,11]], [[12,13,14,15], [16,17,18,19], [20,21,22,23]]]a=a/a.mean()a.mean()请问这时输出为多少?
选项:
A:0
B:1
C:2
D:11.5
答案: 【1

29、 问题:列表和数组的区别是什么?
选项:
A:列表数据类型可以不同
B:数组数据类型不能不同
C:列表数据类型不能不同
D:数组数据类型可以不同
答案: 【列表数据类型可以不同;
数组数据类型不能不同

30、 问题:我们主要将数据根据维度分成几大类?
选项:
A:一维数据
B:二维数据
C:多维数据
D:高维数据
E:三维数据
F:四维数据
G:五维数据
答案: 【一维数据;
二维数据;
多维数据;
高维数据

31、 问题:一维数据采用什么数据类型进行表示?
选项:
A:列表
B:集合
C:数组
D:字典
答案: 【列表;
集合

32、 问题:高维数据采用什么数据类型进行表示?
选项:
A:列表
B:集合
C:数据表示格式
D:字典
答案: 【数据表示格式;
字典

33、 问题:国际公认的数据表示格式主要有哪些?
选项:
A:JSON
B:XML
C:YAML
D:LOL
E:DOTA
答案: 【JSON;
XML;
YAML

34、 问题:ndarray由哪两部分构成?
选项:
A:正确的数据
B:实际的数据
C:描述数据的元数据
D:描述数据的语言
答案: 【实际的数据;
描述数据的元数据

35、 问题:ndarray数组的创建方法有:
选项:
A:从Python中的列表、元组等类型创建
B:使用Numpy中函数创建
C:从字节流中创建

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