数据分析编程基础
3.1 Python软件安装
3.2 Numpy基本操作之一
3.3 Numpy基本操作之二
3.4 pandas基本操作
3.5 测试题
1【单选题】
时间序列对象一般使用pandas的 生成
A、concat()函数
B、append()方法
C、date_range()函数
D、time 函数
2【单选题】
已知x [1, 2, 3] 执行语句x.append(4)之后 x的值是
A、[1, 2, 3, 4]
B、[4]
C、[1, 2, 3]
D、4
3【单选题】
下列说法错误的是
A、相关系数矩阵是一个对称矩阵 其中对角线上的元素都是1 表示自相关系数
B、非对角线元素表示互相关系数 每个元素的绝对值都小于等于0 反应变量变化趋势的相似程度
C、相关系数的绝对值越大 表示两个信号互相影响的程度越大
D、如果相关系数矩阵中非对角线元素大于0 表示两个信号正相关 其中一个信号变大时另一个信号也变大 变化方向一致
4【单选题】
已知x ([1], [2]) 那么执行语句x[0].append(3)后x的值为
A、([1], [2,3])
B、([1], [3], [2])
C、([1, 3], [2])
D、([1], [2],[3])
5【单选题】
使用pip工具升级科学计算扩展库numpy的完整命令是
A、pip install --upgrade numpy
B、pip list --upgrade numpy
C、upgrade numpy
D、upg numpy--pip install
6【单选题】
下列代码实现 功能
x list(range(20))
for index, value in enumerate(x):
if value 3:
x[index] 5
判断列表x中是否含3、5
B、输出列表中3、5
C、将列表x中值为3的元素修改为5
D、将列表x中任意3个值修改为5
7【单选题】
列表对象的sort()方法用来对列表元素进行原地排序 该函数返回值为
A、error
B、1
C、0
D、None
8【单选题】
已知x和y是两个等长的整数列表 那么表达式sum((i*j for i, j in zip(x, y)))的作用是计算这两个列表所表示的向量的
A、坐标
B、内积
C、方向
D、大小
9【单选题】
下面的代码其功能为
x [range(3*i, 3*i 5) for i in range(2)]
x list(map(list, x))
x list(map(list, zip(*x)))
A、首先生成一个随机的列表 然后生成矩阵
B、首先生成一个包含列表的列表 然后生成矩阵
C、首先生成一个包含列表的列表 然后模拟矩阵转置
D、首先排序列表 然后模拟矩阵转置
10【多选题】
有了 和 之后 向量就可以在另一个坐标系中进行表示
A、方向
B、大小
C、特征值
D、特征向量
