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Python数据分析笔试题及答案

Python数据分析笔试题及答案（答案见尾页）一、选择题1.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn2.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来处理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.mean()D.median()3.Python中，以下哪个函数可以用来计算数据的方差？A.var()B.variance()C.std()D.stdev()4.列表和字典是Python中常用的两种数据结构，它们之间有什么区别？A.列表是有序的元素集合，字典是无序的键值对集合B.列表是有序的元素集合，字典是有序的元素集合C.列表是无序的元素集合，字典是无序的键值对集合D.列表是无序的元素集合，字典是有序的键值对集合5.在Python中，如何使用Pandas库读取CSV文件？A.read_csv()B.read_table()C.loadtxt()D.read_sql()6.以下哪个统计量通常用来描述数据的离散程度？A.均值B.中位数C.标准差D.四分位数间距7.在进行Python数据分析时，使用Pandas库的好处是什么？A.语法简洁B.功能强大C.易于上手D.扩展性强8.以下哪个Python库可以用来可视化数据？A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.Bokeh9.在Python中，如何对数据进行分组和聚合？A.使用groupby()函数B.使用sort_values()函数C.使用pivot_table()函数D.使用apply()函数10.以下哪个Python库提供了大量的机器学习算法？A.TensorFlowB.Scikit-learnC.KerasD.PyTorch11.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.matplotlibD.scikit-learn12.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来处理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.mean()D.median()13.以下哪个统计量常用于描述数据的离散程度？A.mean()B.median()C.variance()D.standard deviation()14.在数据可视化中，使用哪种图形来展示分布情况最合适？A.条形图B.折线图C.散点图D.带有核密度估计的折线图15.在进行时间序列分析时，以下哪个库最适合处理时间序列数据？A.NumPyB.pandasC.statsmodelsD.scikit-learn16.以下哪个函数可以用来计算数据的偏度？A.skew()B.kurtosis()C.median()D.mode()17.在进行多元数据分析时，以下哪个方法可以用来评估模型？A.R平方（R^2）B.混淆矩阵C.套索图D.贝叶斯信息准则（BIC）18.以下哪个库提供了大量的机器学习算法？A.TensorFlowB.scikit-learnC.KerasD.PyTorch19.在进行文本数据分析时，以下哪个库最适合处理文本数据？A.NLTKB.pandasC.matplotlibD.scikit-learn20.以下哪个操作可以用来排序数据？A.sort()B.sort_values()C.max()D.min()21.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn22.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来清洗数据？A.使用正则表达式匹配文本数据B.使用Pandas库的`replace()`方法C.使用SQL查询语句D.使用NumPy的`where()`函数23.以下哪个统计量常用于描述数据的分布情况？A.均值B.中位数C.标准差D.方差24.在Python中，可以使用哪种数据结构来存储时间序列数据？A.列表B.元组C.字典D.数据帧（DataFrame）25.以下哪个函数可以用来计算两个DataFrame的差值？A.`inner_join()`B.`outer_join()`C.`subtract()`(DataFrame)D.`merge()`(DataFrame)26.在进行Python数据分析时，使用Pandas库的优势是什么？A.语法简洁B.功能丰富C.易于上手D.扩展性强27.以下哪个Python库提供了大量的机器学习算法？A.TensorFlowB.KerasC.Scikit-learnD.PyTorch28.在Python中，如何对数据进行分组分析？A.使用Pandas的`groupby()`方法B.使用SQL的`GROUP BY`子句C.使用NumPy的`groupby()`函数D.使用Pandas的`apply()`方法29.如果你需要对一个大型的CSV文件进行分析，以下哪种方法更合适？A.使用Pandas的`read_csv()`函数直接读取文件B.使用`numpy.fromfile()`函数直接读取文件C.使用Dask库的`dask.read_csv()`函数逐块读取文件D.使用`spark.read.csv()`函数从Spark中读取文件30.在Python中，如何对数据进行实时分析？A.使用Flask框架搭建Web服务B.使用Twisted框架搭建异步Web服务C.使用pandas库的`eval()`函数动态计算数据D.使用实时数据处理库如Apache Kafka31.Python数据分析中，以下哪个库经常被使用？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn32.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来处理缺失值？A.dropna()B.fillna()C.mean()D.median()33.Python中，以下哪个函数可以用来计算数据的方差？A.var()B.std()C.mean()D.median()34.列表和字典在Python数据分析和操作中的主要区别是什么？A.列表是有序的元素集合，字典是无序的键值对集合B.列表用方括号表示，字典用花括号表示C.列表是不可变的，字典是可变的D.列表和字典都可以通过索引访问元素35.在Python中，使用Pandas库读取CSV文件时，以下哪个参数可以用来指定分隔符？A.sepB.headerC.index_cols36.以下哪个Python数据结构最适合存储具有层次结构的数据？A.列表B.元组C.字典D.数据帧（DataFrame）37.在进行Python数据分析时，以下哪个操作可以用来排序数据？A.sort()B.sort_values()C.max()D.min()38.使用Python进行数据分析时，以下哪个库提供了大量的统计函数？A.NumPyB.pandasC.SciPyD.scikit-learn39.在Python中，以下哪个函数可以用来计算数据的偏度？A.var()B.std()C.skew()D.median()40.列表推导式和字典推导式在Python中都是非常有用的操作，以下关于它们的描述哪个是不正确的？A.列表推导式的语法是[expr for item in list if condition]B.字典推导式的语法是{key:expr for item in list if condition}C.列表推导式返回的是列表，而字典推导式返回的是字典D.列表推导式和字典推导式都可以用于大数据处理二、问答题1.请简述Python中Pandas库的主要功能。

Python模考试题

Python模考试题一、单选题（共57题，每题1分，共57分）1.下面代码的输出结果是( )>>> bin(10)A、‘0d1010’B、‘0x1010’C、‘0b1010’D、‘0o1010’正确答案：C2.二维列表ls=[[1,2,3], [4,5,6],[7,8,9]],以下选项中能获取其中元素9的是( )A、ls[–2][–1]B、ls[–1]C、ls[–1][–1]D、ls[0][–1]正确答案：C3."下面代码的输出结果是( )Def hello_world(): print('ST',end="*") def three_hellos(): for i in range(3): hello_world() three_hellos()"A、STSTST*B、ST*C、STSTD、***正确答案：A4.选出对下列语句不符合语法要求的表达式: for var in ____________ : print varA、(1,2,3)B、{1,2,3,4,5}C、”Hello”D、range(0,10)正确答案：B5.以下关于函数参数传递的描述,错误的是:A、调用函数时,可变数量参数被当做元组类型传递到函数中B、定义函数的时候,可选参数必须写在非可选参数的后面C、Python 支持可变数量的参数,实参用”*参数名”表示D、函数的实参位置可变,需要形参定义和实参调用时都要给出名称正确答案：C6.当打开一个不存在的文件时,以下选项中描述正确的是( )A、文件不存在则创建文件B、一定会报错C、根据打开类型不同,可能不报错D、不存在文件无法被打开正确答案：C7.写出下面代码的运行结果。

def Sum(a, b=3, c=5): print(a,b,c)Sum(a=8, c=2)A、8,3,2B、8 2C、8,2D、8 3 2正确答案：D8."下面代码的输出结果是( ) for s in “HelloWorld”: if s==“W”: break print(s, end="")"A、HelloorldB、HelloC、WorldD、HelloWorld正确答案：B9.下面( )不是有效的变量名。

python期末考试题库及答案填空

python期末考试题库及答案填空1. Python中，用于定义函数的关键字是______。

答案：def2. 在Python中，以下哪个选项是正确的字符串表示？A. 'Hello, World!'B. "Hello, World!"C. Hello, World!D. "Hello, World!"答案：A、B3. 下列哪个选项是Python中的注释？A. // 这是一个注释B. # 这是一个注释C. /* 这是一个注释 */D. // 这是一个注释答案：B4. Python中，以下哪个关键字用于定义类？答案：class5. 在Python中，以下哪个选项是正确的列表表示？A. [1, 2, 3]B. (1, 2, 3)C. {1, 2, 3}D. {key: value}答案：A6. Python中，以下哪个选项是正确的字典表示？A. [1, 2, 3]B. (1, 2, 3)C. {1, 2, 3}D. {key: value}答案：D7. 在Python中，以下哪个选项是正确的元组表示？A. [1, 2, 3]B. (1, 2, 3)C. {1, 2, 3}D. {key: value}答案：B8. Python中，以下哪个关键字用于创建集合？答案：set9. 在Python中，以下哪个选项是正确的集合表示？A. [1, 2, 3]B. (1, 2, 3)C. {1, 2, 3}D. {key: value}答案：C10. Python中，以下哪个关键字用于创建字典？答案：dict11. Python中，以下哪个关键字用于循环遍历列表？答案：for12. 在Python中，以下哪个选项是正确的条件语句？A. ifB. elifC. elseD. all of the above答案：D13. Python中，以下哪个关键字用于导入模块？答案：import14. 在Python中，以下哪个选项是正确的文件操作模式？A. 'r' - 只读B. 'w' - 写入C. 'a' - 追加D. all of the above答案：D15. Python中，以下哪个关键字用于捕获异常？答案：try16. 在Python中，以下哪个选项是正确的异常处理语句？A. tryB. exceptC. finallyD. all of the above答案：D17. Python中，以下哪个关键字用于定义列表推导式？答案：list comprehension18. 在Python中，以下哪个选项是正确的列表推导式？A. [x for x in range(10)]B. (x for x in range(10))C. {x for x in range(10)}D. [x if x > 5 else x for x in range(10)]答案：A、D19. Python中，以下哪个关键字用于定义生成器表达式？答案：generator expression20. 在Python中，以下哪个选项是正确的生成器表达式？A. (x for x in range(10))B. [x for x in range(10)]C. {x for x in range(10)}D. (x if x > 5 else x for x in range(10))答案：A。

numpy库练习题

numpy库练习题NumPy（Numerical Python）是Python科学计算的基础库之一，它提供了丰富且高效的多维数组（ndarray）对象以及对数组操作的函数和方法。

本篇文章将为读者提供一些NumPy库的练习题，以帮助读者巩固和提升对NumPy库的理解和应用能力。

1. 创建一个长度为10的零数组。

```pythonimport numpy as nparray1 = np.zeros(10)```2. 创建一个长度为10的单位矩阵。

```pythonarray2 = np.eye(10)```3. 创建一个由1到10组成的数组。

```pythonarray3 = np.arange(1, 11)```4. 将第3题中的数组进行逆序操作。

```pythonarray4 = array3[::-1]```5. 找到第3题中的数组的最大值和最小值。

```pythonmax_value = np.max(array3)min_value = np.min(array3)```6. 创建一个3x3的随机数组。

```pythonrandom_array = np.random.random((3, 3))```7. 将随机数组的边界元素全部设置为0。

```pythonrandom_array[[0, -1], :] = 0random_array[:, [0, -1]] = 0```8. 创建一个5x5的零数组，并将第3行的1到5列设置为1。

```pythonarray5 = np.zeros((5, 5))array5[2, 0:5] = 1```9. 在第8题的基础上，将第3列的所有值加上10。

```pythonarray5[:, 2] += 10```10. 将第9题中的数组进行转置操作。

```pythontransposed_array = array5.T```11. 创建一个10x10的随机数组，并找到该数组的最大值和最小值，并分别返回它们的索引。

Python模考试题与答案

Python模考试题与答案一、单选题（共57题，每题1分，共57分）1.下面的代码,下面会输出1,2,3的是( )A、i = 1While i<3: print(i) i+=1B、aList = [0,1,2]For i in aList: aList[i]=i+1 print(*aList,sep=’,’)C、for i in range(3):Print(i+1)D、for i in range(3): Print(i)正确答案：B2.关于a or b的描述错误的是( )。

A、若a=True b=False 则 a or b ==TrueB、若a=True b=True 则 a or b ==TrueC、若a=False b=False 则 a or b ==FalseD、若a=True b=True 则 a or b ==False正确答案：D3.Python语句print(type((1,2,3,4)))的结果是:A、<class ‘set’>B、<class ‘dict’>C、<class ‘list’>D、<class ‘tuple’>正确答案：D4.给定字典d,以下选项中对d.values()的描述正确的是( )A、返回一个集合类型,包括字典d中所有值B、返回一种dict_values类型,包括字典d中所有值C、返回一个元组类型,包括字典d中所有值D、返回一个列表类型,包括字典d中所有值正确答案：B5.给出如下代码: MonthandFlower={“1月”:“梅花”,“2月”:“杏花”,“3月”:“桃花”, “4月”:“牡丹花”,\ 5月:“石榴花”,“6月”:“莲花”,“7月”:“玉簪花”,“8月”:“桂花”,“9月”:“菊花”,10月:“芙蓉花”,“11月”:“山茶花”,“12月”:“水仙花”} n = input(“请输入1-12的月份:”) print(n + “月份之代表花:” + MonthandFlower.get(str(n)+ “月”)) 以下选项中描述正确的是( )A、*MonthandFlower是一个集合B、*MonthandFlower是一个元组C、*MonthandFlower是一个列表D、代码实现了从键盘上获取一个整数(1-12)来表示月份,输出该月份对应的代表花名正确答案：D6.下列表达式的值为True的是A、1 or TrueB、3>2>2C、1 and 5==0D、2!=5 or 0正确答案：D7.若字符串s=‘ab\tc’,则len(s)的值是A、6B、5C、4D、7正确答案：B8."关于下面代码中的变量x,以下选项中描述正确的是( ) fo = open(fname, "r") for x in fo: print(x) fo.close()"A、变量x表示文件中的一个字符B、变量x表示文件中的一组字符C、变量x表示文件中的全体字符D、变量x表示文件中的一行字符正确答案：D9.( )函数以一系列列表作为参数,将列表中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。

numpy 统计次数

numpy 统计次数介绍在数据分析和科学计算领域中，经常需要对数据进行统计分析。

NumPy是Python 中一个强大的科学计算库，它提供了丰富的功能用于数组操作和数值计算。

其中之一重要的功能就是统计次数。

统计次数可以帮助我们理解数据的分布情况，并从中获得有用的信息。

本文将深入探讨NumPy中统计次数的相关方法，包括一维和二维数组的统计次数、条件统计、分组统计和累加统计。

我们将逐步了解这些方法的用法，并通过实例演示它们的应用。

一维数组的统计次数对于一维数组，NumPy提供了不同的方法来统计各个元素出现的次数，常见的方法有np.bincount()和np.histogram()。

np.bincount()np.bincount()函数可以统计非负整数数组中各个元素出现的次数。

该方法返回一个数组，数组的长度为非负整数数组中最大元素值加1。

数组的索引表示元素的值，对应的数值表示该元素出现的次数。

下面是一个简单的例子：import numpy as nparr = np.array([0, 1, 1, 2, 2, 2])counts = np.bincount(arr)print(counts)输出结果为：[1 2 3]。

这个例子中，数组arr中有3个0、2个1和3个2，因此结果数组中0出现了1次，1出现了2次，2出现了3次。

np.histogram()np.histogram()函数可以根据指定的划分区间来统计一维数组中各个元素出现的次数。

该方法返回两个数组，第一个数组为各个区间内的元素个数，第二个数组为对应的区间边界值。

下面是一个简单的例子：import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])counts, bins = np.histogram(arr, bins=[0, 2, 4, 6])print(counts)print(bins)输出结果为：[2 2 1][0 2 4 6]在这个例子中，我们将数组arr划分为三个区间：[0,2)，[2,4)，[4,6)。

《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）。

初中python试题及答案

初中python试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 在Python中，以下哪个关键字用于定义一个函数？A. defB. functionC. funcD. define答案：A2. 以下哪个选项是Python中的注释方式？A. `// 这是一个注释`B. `# 这是一个注释`C. ``D. `/* 这是一个注释 */`答案：B3. Python中，以下哪个符号用于表示逻辑与操作？A. &&B. ||C. andD. or答案：C4. 在Python中，以下哪个函数用于计算一个数的绝对值？A. abs()B. fabs()C. absolute()D. modulus()答案：A5. 以下哪个选项是Python中正确的列表定义方式？A. list = [1, 2, 3]B. list = (1, 2, 3)C. list = {1, 2, 3}D. list = [1; 2; 3]答案：A6. Python中，以下哪个关键字用于循环遍历列表中的每个元素？A. forB. whileC. repeatD. loop答案：A7. 在Python中，以下哪个函数用于将字符串转换为大写？A. upper()B. toupper()C. capitalize()D. lower()答案：A8. Python中，以下哪个函数用于计算字符串的长度？A. len()B. length()C. size()D. count()答案：A9. 在Python中，以下哪个选项是正确的字典定义方式？A. dict = {1: 'a', 2: 'b'}B. dict = [1: 'a', 2: 'b']C. dict = (1: 'a', 2: 'b')D. dict = {1, 2: 'a', 'b'}答案：A10. Python中，以下哪个关键字用于定义一个类？A. classB. defC. functionD. struct答案：A二、填空题（每题2分，共20分）1. 在Python中，使用________关键字可以定义一个空集合。

keys在python中的用法

一、keys简介在Python中，keys是一个非常重要的数据结构，用于存储和操作键值对。

它提供了一种简单有效的方式来管理键和值之间的关系，并在需要时通过键来访问相应的值。

二、keys的基本用法在Python中，你可以使用keys来创建一个字典（dictionary），字典是一种可变的数据结构，用于存储键值对。

你可以使用键来访问字典中的值，而不需要通过索引或其他方式。

以下是一个简单的示例，展示了如何创建一个字典并使用keys来访问其中的值：```python# 创建一个字典my_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}# 使用keys来访问值name = my_dict.keys()[0] # 获取第一个键（name）对应的值print(name) # 输出：John```在这个例子中，我们首先创建了一个包含三个键值对的字典。

然后，我们使用keys()方法获取了第一个键（name）对应的值，并将其赋值给变量name。

最后，我们打印出name的值，即"John"。

三、keys的高级用法除了基本的使用方法外，keys还提供了许多高级功能，可以帮助你更有效地使用它。

以下是一些常用的高级用法：1. 遍历keys：你可以使用for循环来遍历keys列表，从而访问字典中的所有值。

例如：```pythonfor key in my_dict.keys():print(key) # 输出：name, age, city```2. keys的长度：你可以使用len()函数来获取字典中keys的长度，从而了解字典中包含多少个键。

例如：```pythonprint(len(my_dict.keys())) # 输出：3```3. keys的排序：如果你需要按照特定的顺序访问keys，可以使用sorted()函数对keys进行排序。

Python测试题与答案

Python测试题与答案一、单选题（共50题，每题1分，共50分）1、下面代码的输出结果是( ) a = [] for i in range(2,10): count = 0 for x in range(2,i-1): if i % x == 0: count += 1 if count == 0: a。

append(i) print(a)A、[2 ,4 ,6 ,8]B、[4, 6 ,8 ,9 ,10]C、[3 ,5 ,7 ,9]D、[2, 3, 5, 7]正确答案：D2、关于Python的全局变量和局部变量,以下选项中描述错误的是( )A、使用global保留字声明简单数据类型变量后,该变量作为全局变量使用B、全局变量指在函数之外定义的变量,一般没有缩进,在程序执行全过程有效C、简单数据类型变量无论是否与全局变量重名,仅在函数内部创建和使用,函数退出后变量被释放D、局部变量指在函数内部使用的变量,当函数退出时,变量依然存在,下次函数调用可以继续使用正确答案：D3、以下关于字典描述错误的是A、字典是一种可变容容器,可存储任意类型对象B、键值对中,值必须唯一C、键值对中,键必须是不可变的D、每个键值对都用冒号(:)隔开,每个键值对之间用逗号(,)隔开正确答案：B4、以下关于Python自带数据结构的运算结果中错误的是( )项?A、l = [1, 2, 3, 4]; l.insert(2, -1); 则l为 [1, 2, -1, 4]。

B、l = [1, 2, 3, 4]; l.pop(1); 则l结果为[1, 3, 4]。

C、l = [1, 2, 3, 4]; l.pop(); 则l.index(3) 结果为2。

D、l = [1, 2, 3, 4]; l.rerverse(); 则l[1]为3。

正确答案：A5、下面代码的执行结果是( ) >>> def area(r, pi = 3.14159):Return pi * r *r>>> area(pi = 3.14, r = 4)B、出错C、无输出D、39.4384正确答案：A6、len(“abc”)的长度是3,len(“老师好”)的长度是( )A、3B、6C、1D、9正确答案：A7、下面的语句( )会无限循环下去A、for a in range(10): time.sleep(10)B、while 1<10:Time.sleep(10)C、while True: breakD、a = [3,-1,’,’]For I in a[:]: if not a :Break正确答案：B8、以下关于元组的描述正确的是A、元组中的元素允许被删除B、元组中的元素允许被修改C、创建元组tup:tup = ();D、创建元组tup:tup = (50);正确答案：C9、在Python中,以下关于函数的描述错误的是( )项?A、在Python中,函数的return语句可以以元组tuple的方式返回多个值。

2024年3月青少年软件编程Python等级考试三级真题(含答案)

2024年3月青少年软件编程Python等级考试三级真题(含答案)分数：100 题数：38一、单选题（共25题，每题2分）1. 在Python中，hex(2023)的功能是？（A）A. 将十进制数2023转化为十六进制数B. 将十进制数2023转化为八进制数C. 将十六进制数2023转化为十进制数D. 将八进制数2023转化为十进制数2. 下列Python表达式的值与其他三个选项不相等的是哪一个？（B）A. (A)16B. (11)8C. (10)10D. (1010)23. 下列说法错误或值为False的是？（B）A. 将十进制数转化为八进制数的方法是除以8取余，逆序输出。

B. (8)16>(8)10。

C. (45)10=4×101＋5×100。

D. 八进制数15对应的十进制数为13。

4. 下面选项中最大的数是？（D）A. (37)8B. (11111)2C. (1F)16D. (32)105. 关于下列代码，说法正确的是？（D）try:a=int(input('输入一个数：'))b=int(input('输入另一个数：'))m=a/bprint('结果是',m)except:print('其他错误！')except ValueError:print('输入的不是数字！')A. 输入的都是数字，且b为非0整数时，执行try后面的语句。

B. 输入的有非数字时，执行except ValueError后面的语句。

C. 输入的b为0时，执行except后面的语句。

D. 第6行代码只能出现在try-except代码块的最后，所以代码书写有误，不能运行。

6. 下列代码的运行结果是？（B）for i in range(2):try:a=5%iexcept:print('&&&&&')else:print('@@@@@')finally:print('*****')A.@@@@@*****@@@@@*****B.&&&&&*****@@@@@*****C.&&&&&*****&&&&&*****D.&&&&&@@@@@*****7. 下面程序使用的with语句打开文件，处理结束后会？（D）c=['老虎','狗','狮子','大象','狼']with open('动物.csv','w')as f:f.write(','.join(c)+'\n')A. 自动读取‘动物.csv’文件。

numpy实验结论及心得

NumPy 实验结论及心得本文介绍了 NumPy 实验的结果及心得，包括 NumPy 的基本概念和使用方法。

NumPy 是 Python 科学计算的基础库之一，它提供了一个高效的多维数组对象和许多数学操作函数。

通过 NumPy，我们可以轻松地进行数组操作、数学计算和数据分析等任务。

在实验中，我们深入学习了 NumPy 的基本概念和使用方法，并尝试了一些实际的应用场景。

下面是我们实验的主要结论和心得。

一、NumPy 的基本概念NumPy 是一个高效的多维数组对象，可以处理各种类型的数据，包括整型、浮点型和复数等。

NumPy 数组具有以下特点:1. 向量和矩阵:NumPy 数组可以表示向量和矩阵，其中向量是一个一维数组，矩阵是一个多维数组。

2. 形状:NumPy 数组的形状指定了数组中元素的个数和排列方式。

3. 类型:NumPy 数组可以包含不同类型的数据，包括整型、浮点型和复数等。

4. 数组操作:NumPy 提供了许多数组操作函数，包括基本操作、数学操作和复杂的操作等。

二、NumPy 的使用方法在实验中，我们学习了 NumPy 的一些基本使用方法，包括:1. 创建数组：可以使用 NumPy 的 array 函数或 zeros、ones、randn 函数等创建数组。

2. 访问数组：可以使用索引、切片和迭代等方式访问数组中的元素。

3. 数组操作：可以使用 NumPy 的加、减、乘、除等基本数学操作函数，以及一些高级操作函数，如矩阵乘法、线性代数等。

4. 数据分析：可以使用 NumPy 的统计函数、线性回归函数等进行数据分析和建模。

三、实验心得通过实验，我们深刻地体会到了 NumPy 的高效性和灵活性。

以下是我们的一些实验心得:1. NumPy 是一个非常重要的科学计算库，掌握它对于进行数据处理和科学计算非常重要。

2. NumPy 的基本概念和使用方法比较简单，但是需要细心和耐心，尤其是在处理大型数组时需要格外注意。

高中python 竞赛题

高中python 竞赛题高中Python竞赛题可能包括各种主题，例如算法、数据结构、数学、编码技巧等。

以下是一个简单的示例，考察的是数组操作和数学概念。

题目：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。

示例：给定 nums = [2, 7, 11, 15], target = 9因为 nums[0] + nums[1] = 2 + 7 = 9所以返回 [0, 1]解题思路：这道题可以用哈希表（字典）来解决。

对于数组中的每一个元素，我们将其加入到哈希表中，并同时记录下它的索引。

然后我们遍历整个数组，对于每个元素，我们查看它是否在哈希表中，并且它的值是否等于目标值减去该元素本身。

如果是，那么我们就找到了这两个数，返回它们的索引。

Python代码实现：python复制代码class Solution:def twoSum(self, nums: List[int], target: int) -> List[int]:hash_map = {}for i, num in enumerate(nums):complement = target - numif complement in hash_map:return [hash_map[complement], i]hash_map[num] = ireturn []注意：以上题目和代码只是示例，实际的Python竞赛题目可能会更加复杂和深入，涉及更多的算法和数据结构知识。

如果你对参加Python竞赛有兴趣，建议找一些专门的竞赛训练题来练习。

python实践操作题

Python实践操作题一、简介本文档是关于Py th on实践操作题的题目集合，旨在帮助读者提高编程实践能力和解决问题的能力。

通过完成这些操作题，你将能够熟悉P y th on的基本语法、常用库和常见编程问题的解决方法。

二、题目列表1.数字操作（1）编写一个P yt ho n程序，计算并输出1到100之间所有偶数之和。

（2）编写一个P yt ho n函数，接受一个整数作为参数，判断该整数是否为质数，并返回Tr u e或Fa ls e。

2.字符串操作（1）编写一个P yt ho n函数，接受一个字符串作为参数，判断该字符串是否为回文串，并返回Tr ue或F al se。

（2）编写一个P yt ho n函数，接受一个字符串作为参数，统计并返回该字符串中各个字符出现的次数。

3.列表操作（1）给定一个列表`n um s`，编写一个P y th on函数，实现对列表中奇数和偶数的分离，并分别返回两个新列表。

（2）给定一个包含整数的列表`nu ms`，编写一个P yt ho n函数，返回列表中的最大值和最小值。

4.文件操作（1）编写一个P yt ho n程序，读取一个文件的内容并打印出来。

（2）编写一个P yt ho n函数，接受一个字符串和一个文件路径作为参数，将该字符串写入到指定的文件中。

三、题目解答1.数字操作（1）计算1到100之间所有偶数之和的P yt ho n程序如下：s u m=0f o rn um in ra ng e(1,101):i f nu m%2==0:s u m+=n ump r in t("1到100之间所有偶数之和为：",su m)（2）判断一个整数是否为质数的Py th on函数如下：d e fi s_pr im e(nu m):i f nu m<2:r e tu rn Fa ls ef o ri in ra ng e(2,int(nu m**0.5)+1):i f nu m%i==0:r e tu rn Fa ls er e tu rn Tr ue2.字符串操作（1）判断一个字符串是否为回文串的Py t ho n函数如下：d e fi s_pa li nd ro me(s tr in g):r e tu rn st ri ng==str i ng[::-1]（2）统计一个字符串中各个字符出现次数的Py th on函数如下：d e fc ou nt_c ha rs(st r in g):c h ar_c ou nt={}f o rc ha ri ns tr in g:c h ar_c ou nt[c ha r]=c ha r_co un t.ge t(c h ar,0)+1r e tu rn ch ar_c ou nt3.列表操作（1）将一个列表中的奇数和偶数分离的P yt ho n函数如下：d e fs ep ar at e_od d_e v en(n um s):o d d_nu ms=[]e v en_n um s=[]f o rn um in nu ms:i f nu m%2==0:e v en_n um s.ap pe nd(n um)e l se:o d d_nu ms.a pp en d(n u m)r e tu rn od d_nu ms,ev e n_nu ms（2）返回一个列表中的最大值和最小值的P yt ho n函数如下：d e ff in d_ma x_mi n(n u ms):i f no tn um s:r e tu rn No ne,N on em a x_nu m=mi n_nu m=n u ms[0]f o rn um in nu ms:i f nu m>ma x_nu m:m a x_nu m=nu mi f nu m<mi n_nu m:m i n_nu m=nu mr e tu rn ma x_nu m,min_nu m4.文件操作（1）读取文件内容并打印的Py th on程序如下：w i th op en("fi le nam e.t xt","r")as fil e:c o nt en t=fi le.r ead()p r in t("文件内容为：",c on te nt)（2）将字符串写入文件的P yt ho n函数如下：d e fw ri te_t o_fi le(s tr in g,fi le_p ath):w i th op en(f il e_pat h,"w")a sf il e:f i le.w ri te(s tr ing)四、总结本文档包含了一些Py t ho n实践操作题目，涵盖了数字操作、字符串操作、列表操作和文件操作等内容。

Python之Numpy模块100道测试题

1. 导入numpy库并简写为np (★☆☆)(提示: import … as …)import numpy as np2. 打印numpy的版本和配置说明(★☆☆)(提示: np.version, np.show_config)print(np.__version__)np.show_config()3. 创建一个长度为10的空向量(★☆☆)(提示: np.zeros)Z = np.zeros(10)print(Z)4. 如何找到任何一个数组的内存大小？(★☆☆)(提示: size, itemsize)Z = np.zeros((10,10))print("%d bytes" % (Z.size * Z.itemsize))5. 如何从命令行得到numpy中add函数的说明文档? (★☆☆)(提示: )(numpy.add)add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])6. 创建一个长度为10并且除了第五个值为1的空向量(★☆☆)(提示: array[4])Z = np.zeros(10)Z[4] = 1print(Z)7. 创建一个值域范围从10到49的向量(★☆☆)(提示: np.arange)Z = np.arange(10,50)print(Z)8. 反转一个向量(第一个元素变为最后一个) (★☆☆)(提示: array[::-1])Z = np.arange(50)Z = Z[::-1]print(Z)9. 创建一个3x3 并且值从0到8的矩阵(★☆☆)(提示: reshape)Z = np.arange(9).reshape(3,3)print(Z)10. 找到数组[1,2,0,0,4,0]中非0元素的位置索引(★☆☆)(提示: np.nonzero)nz = np.nonzero([1,2,0,0,4,0])print(nz)11. 创建一个3x3 的单位矩阵(★☆☆)(提示: np.eye)Z = np.eye(3)print(Z)12. 创建一个3x3x3的随机数组(★☆☆)(提示: np.random.random)Z = np.random.random((3,3,3))print(Z)13. 创建一个10x10 的随机数组并找到它的最大值和最小值(★☆☆) (提示: min, max)Z = np.random.random((10,10))Zmin, Zmax = Z.min(), Z.max()print(Zmin, Zmax)14. 创建一个长度为30的随机向量并找到它的平均值(★☆☆)(提示: mean)Z = np.random.random(30)m = Z.mean()print(m)15. 创建一个二维数组，其中边界值为1，其余值为0 (★☆☆)(提示: array[1:-1, 1:-1])Z = np.ones((10,10))Z[1:-1,1:-1] = 0print(Z)16. 对于一个存在在数组，如何添加一个用0填充的边界? (★☆☆)(提示: np.pad)Z = np.ones((5,5))Z = np.pad(Z, pad_width=1, mode='constant', constant_values=0)print(Z)17. 以下表达式运行的结果分别是什么? (★☆☆)(提示: NaN = not a number, inf = infinity)0 * np.nannp.nan == np.nannp.inf > np.nannp.nan - np.nan0.3 == 3 * 0.1print(0 * np.nan)print(np.nan == np.nan)print(np.inf > np.nan)print(np.nan - np.nan)print(0.3 == 3 * 0.1)18. 创建一个5x5的矩阵，并设置值1,2,3,4落在其对角线下方位置(★☆☆) (提示: np.diag)Z = np.diag(1+np.arange(4),k=-1)print(Z)19. 创建一个8x8 的矩阵，并且设置成棋盘样式(★☆☆)(提示: array[::2])Z = np.zeros((8,8),dtype=int)Z[1::2,::2] = 1Z[::2,1::2] = 1print(Z)20. 考虑一个(6,7,8) 形状的数组，其第100个元素的索引(x,y,z)是什么? (提示: np.unravel_index)print(np.unravel_index(100,(6,7,8)))21. 用tile函数去创建一个8x8的棋盘样式矩阵(★☆☆)(提示: np.tile)Z = np.tile( np.array([[0,1],[1,0]]), (4,4))print(Z)22. 对一个5x5的随机矩阵做归一化(★☆☆)(提示: (x - min) / (max - min))Z = np.random.random((5,5))Zmax, Zmin = Z.max(), Z.min()Z = (Z - Zmin)/(Zmax - Zmin)print(Z)23. 创建一个将颜色描述为(RGBA)四个无符号字节的自定义dtype？(★☆☆)(提示: np.dtype)color = np.dtype([("r", np.ubyte, 1),("g", np.ubyte, 1),("b", np.ubyte, 1),("a", np.ubyte, 1)])color24. 一个5x3的矩阵与一个3x2的矩阵相乘，实矩阵乘积是什么？(★☆☆) (提示: np.dot | @)Z = np.dot(np.ones((5,3)), np.ones((3,2)))print(Z)25. 给定一个一维数组，对其在3到8之间的所有元素取反(★☆☆)(提示: >, <=)Z = np.arange(11)Z[(3 < Z) & (Z <= 8)] *= -1print(Z)26. 下面脚本运行后的结果是什么? (★☆☆)(提示: np.sum)print(sum(range(5),-1))from numpy import *print(sum(range(5),-1))print(sum(range(5),-1))from numpy import *print(sum(range(5),-1))27. 考虑一个整数向量Z,下列表达合法的是哪个? (★☆☆)Z**Z2 << Z >> 2Z <- Z 1j*Z Z/1/1 ZZZ = np.arange(5)Z ** Z # legalarray([ 1, 1, 4, 27, 256])Z = np.arange(5)2 << Z >> 2 # falsearray([0, 1, 2, 4, 8])Z = np.arange(5)Z <- Z # legalarray([False, False, False, False, False])Z = np.arange(5)1j*Z # legalarray([0.+0.j, 0.+1.j, 0.+2.j, 0.+3.j, 0.+4.j])Z = np.arange(5)Z/1/1 # legalarray([0., 1., 2., 3., 4.])Z = np.arange(5)Z<Z>Z # falseValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()28. 下列表达式的结果分别是什么?(★☆☆)np.array(0) / np.array(0)np.array(0) // np.array(0)np.array([np.nan]).astype(int).astype(float)print(np.array(0) / np.array(0))print(np.array(0) // np.array(0))print(np.array([np.nan]).astype(int).astype(float))29. 如何从零位对浮点数组做舍入? (★☆☆)(提示: np.uniform, np.copysign, np.ceil, np.abs)Z = np.random.uniform(-10,+10,10)print (np.copysign(np.ceil(np.abs(Z)), Z))30. 如何找到两个数组中的共同元素? (★☆☆)(提示: np.intersect1d)Z1 = np.random.randint(0,10,10)Z2 = np.random.randint(0,10,10)print(np.intersect1d(Z1,Z2))31. 如何忽略所有的numpy 警告(尽管不建议这么做)? (★☆☆)(提示: np.seterr, np.errstate)# Suicide mode ondefaults = np.seterr(all="ignore")Z = np.ones(1) / 0# Back to sanity_ = np.seterr(**defaults)An equivalent way, with a context manager:with np.errstate(divide='ignore'):Z = np.ones(1) / 032. 下面的表达式是正确的吗? (★☆☆)(提示: imaginary number)np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1)np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-1)False33. 如何得到昨天，今天，明天的日期? (★☆☆)(提示: np.datetime64, np.timedelta64)yesterday = np.datetime64('today', 'D') - np.timedelta64(1, 'D')today = np.datetime64('today', 'D')tomorrow = np.datetime64('today', 'D') + np.timedelta64(1, 'D')print ("Yesterday is " + str(yesterday))print ("Today is " + str(today))print ("Tomorrow is "+ str(tomorrow))34. 如何得到所有与2016年7月对应的日期？(★★☆)(提示: np.arange(dtype=datetime64['D']))Z = np.arange('2016-07', '2016-08', dtype='datetime64[D]')print(Z)35. 如何直接在位计算(A+B)*(-A/2)(不建立副本)? (★★☆)(提示: np.add(out=), np.negative(out=), np.multiply(out=), np.divide(out=))A = np.ones(3)*1B = np.ones(3)*2C = np.ones(3)*3np.add(A,B,out=B)np.divide(A,2,out=A)np.negative(A,out=A)np.multiply(A,B,out=A)array([-1.5, -1.5, -1.5])36. 用五种不同的方法去提取一个随机数组的整数部分(★★☆)(提示: %, np.floor, np.ceil, astype, np.trunc)Z = np.random.uniform(0,10,10)print (Z - Z%1)print (np.floor(Z))print (np.ceil(Z)-1)print (Z.astype(int))print (np.trunc(Z))37. 创建一个5x5的矩阵，其中每行的数值范围从0到4 (★★☆)(提示: np.arange)Z = np.zeros((5,5))Z += np.arange(5)print (Z)38. 通过考虑一个可生成10个整数的函数，来构建一个数组(★☆☆)(提示: np.fromiter)def generate():for x in range(10):yield xZ = np.fromiter(generate(),dtype=float,count=-1)print (Z)[0. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.]39. 创建一个长度为10的随机向量，其值域范围从0到1，但是不包括0和1 (★★☆)(提示: np.linspace)Z = np.linspace(0,1,11,endpoint=False)[1:]print (Z)40. 创建一个长度为10的随机向量，并将其排序(★★☆)(提示: sort)Z = np.random.random(10)Z.sort()print (Z)41.对于一个小数组，如何用比np.sum更快的方式对其求和？(★★☆) (提示: np.add.reduce)Z = np.arange(10)np.add.reduce(Z)42. 对于两个随机数组A和B，检查它们是否相等(★★☆)(提示: np.allclose, np.array_equal)A = np.random.randint(0,2,5)B = np.random.randint(0,2,5)# Assuming identical shape of the arrays and a tolerance for the comparison of values equal = np.allclose(A,B)print(equal)False# 方法2# Checking both the shape and the element values, no tolerance (values have to be exa ctly equal)equal = np.array_equal(A,B)print(equal)False43. 创建一个只读数组(read-only) (★★☆)(提示: flags.writeable)# 使用如下过程实现Z = np.zeros(10)Z.flags.writeable = FalseZ[0] = 144. 将笛卡尔坐标下的一个10x2的矩阵转换为极坐标形式(★★☆) (hint: np.sqrt, np.arctan2)Z = np.random.random((10,2))X,Y = Z[:,0], Z[:,1]R = np.sqrt(X**2+Y**2)T = np.arctan2(Y,X)print (R)print (T)45. 创建一个长度为10的向量，并将向量中最大值替换为1 (★★☆)(提示: argmax)Z = np.random.random(10)Z[Z.argmax()] = 0print (Z)46. 创建一个结构化数组，并实现x 和y 坐标覆盖[0,1]x[0,1] 区域(★★☆)(提示: np.meshgrid)Z = np.zeros((5,5), [('x',float),('y',float)])Z['x'], Z['y'] = np.meshgrid(np.linspace(0,1,5),np.linspace(0,1,5))print(Z)47. 给定两个数组X和Y，构造Cauchy矩阵C (Cij =1/(xi - yj)) (提示: np.subtract.outer)X = np.arange(8)Y = X + 0.5C = 1.0 / np.subtract.outer(X, Y)print(np.linalg.det(C))48. 打印每个numpy标量类型的最小值和最大值？(★★☆)(提示: np.iinfo, np.finfo, eps)for dtype in [np.int8, np.int32, np.int64]:print(np.iinfo(dtype).min)print(np.iinfo(dtype).max)for dtype in [np.float32, np.float64]:print(np.finfo(dtype).min)print(np.finfo(dtype).max)print(np.finfo(dtype).eps)49. 如何打印一个数组中的所有数值? (★★☆)(提示: np.set_printoptions)np.set_printoptions(threshold=np.nan)Z = np.zeros((16,16))print (Z)50. 给定标量时，如何找到数组中最接近标量的值？(★★☆) (提示: argmin)Z = np.arange(100)v = np.random.uniform(0,100)index = (np.abs(Z-v)).argmin()print (Z[index])51. 创建一个表示位置(x,y)和颜色(r,g,b)的结构化数组(★★☆) (提示: dtype)Z = np.zeros(10, [ ('position', [ ('x', float, 1),('y', float, 1)]),('color', [ ('r', float, 1),('g', float, 1),('b', float, 1)])])print (Z)52. 对一个表示坐标形状为(100,2)的随机向量，找到点与点的距离(★★☆) (提示: np.atleast_2d, T, np.sqrt)Z = np.random.random((10,2))X,Y = np.atleast_2d(Z[:,0], Z[:,1])D = np.sqrt( (X-X.T)**2 + (Y-Y.T)**2)print (D)# 方法2# Much faster with scipyimport scipy# Thanks Gavin Heverly-Coulson (#issue 1)import scipy.spatialD = scipy.spatial.distance.cdist(Z,Z)print (D)53. 如何将32位的浮点数(float)转换为对应的整数(integer)?(提示: astype(copy=False))Z = np.arange(10, dtype=np.int32)Z = Z.astype(np.float32, copy=False)print (Z)54. 如何读取以下文件? (★★☆)(提示: np.genfromtxt)1, 2, 3, 4, 56, , , 7, 8, , 9,10,11参考链接：https:///doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.genfromtxt.html55. 对于numpy数组，enumerate的等价操作是什么？(★★☆)(提示: np.ndenumerate, np.ndindex)Z = np.arange(9).reshape(3,3)for index, value in np.ndenumerate(Z):print (index, value)for index in np.ndindex(Z.shape):print (index, Z[index])56. 生成一个通用的二维Gaussian-like数组(★★☆)(提示: np.meshgrid, np.exp)X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-1,1,10), np.linspace(-1,1,10))D = np.sqrt(X*X+Y*Y)sigma, mu = 1.0, 0.0G = np.exp(-( (D-mu)**2 / ( 2.0 * sigma**2 ) ) )print (G)57. 对一个二维数组，如何在其内部随机放置p个元素? (★★☆) (提示: np.put, np.random.choice)n = 10p = 3Z = np.zeros((n,n))np.put(Z, np.random.choice(range(n*n), p, replace=False),1)print (Z)58. 减去一个矩阵中的每一行的平均值(★★☆)(提示: mean(axis=,keepdims=))X = np.random.rand(5, 10)# Recent versions of numpyY = X - X.mean(axis=1, keepdims=True)print(Y)# 方法2# Older versions of numpyY = X - X.mean(axis=1).reshape(-1, 1)print (Y)59. 如何通过第n列对一个数组进行排序? (★★☆)(提示: argsort)Z = np.random.randint(0,10,(3,3))print (Z)print (Z[Z[:,1].argsort()])60. 如何检查一个二维数组是否有空列？(★★☆)(提示: any, ~)Z = np.random.randint(0,3,(3,10))print ((~Z.any(axis=0)).any())True61. 从数组中的给定值中找出最近的值(★★☆)(提示: np.abs, argmin, flat)Z = np.random.uniform(0,1,10)z = 0.5m = Z.flat[np.abs(Z - z).argmin()]print (m)0.553124919689175962. 如何用迭代器(iterator)计算两个分别具有形状(1,3)和(3,1)的数组? (★★☆)(提示: np.nditer)A = np.arange(3).reshape(3,1)B = np.arange(3).reshape(1,3)it = np.nditer([A,B,None])for x,y,z in it:z[...] = x + yprint (it.operands[2])63. 创建一个具有name属性的数组类(★★☆)(提示: class方法)class NamedArray(np.ndarray):def __new__(cls, array, name="no name"):obj = np.asarray(array).view(cls) = namereturn objdef __array_finalize__(self, obj):if obj is None: return = getattr(obj, 'name', "no name")Z = NamedArray(np.arange(10), "range_10")print ()range_1064. 考虑一个给定的向量，如何对由第二个向量索引的每个元素加1(小心重复的索引)? (★★★)(提示: np.bincount | np.add.at)Z = np.ones(10)I = np.random.randint(0,len(Z),20)Z += np.bincount(I, minlength=len(Z))print(Z)[3. 1. 5. 4. 3. 4. 2. 1. 4. 3.]# 方法2np.add.at(Z, I, 1)print(Z)[5. 1. 9. 7. 5. 7. 3. 1. 7. 5.]65. 根据索引列表(I)，如何将向量(X)的元素累加到数组(F)? (★★★)(提示: np.bincount)X = [1,2,3,4,5,6]I = [1,3,9,3,4,1]F = np.bincount(I,X)print (F)[0. 7. 0. 6. 5. 0. 0. 0. 0. 3.]66. 考虑一个(dtype=ubyte) 的(w,h,3)图像，计算其唯一颜色的数量(★★★) (提示: np.unique)w,h = 16,16I = np.random.randint(0,2,(h,w,3)).astype(np.ubyte)#Note that we should compute 256*256 first.#Otherwise numpy will only promote F.dtype to 'uint16' and overfolw will occurF = I[...,0]*(256*256) + I[...,1]*256 +I[ (2)n = len(np.unique(F))print (n)867. 考虑一个四维数组，如何一次性计算出最后两个轴(axis)的和？(★★★) (提示: sum(axis=(-2,-1)))A = np.random.randint(0,10,(3,4,3,4))# solution by passing a tuple of axes (introduced in numpy 1.7.0)sum = A.sum(axis=(-2,-1))print (sum)# 方法2sum = A.reshape(A.shape[:-2] + (-1,)).sum(axis=-1)print (sum)68. 考虑一个一维向量D，如何使用相同大小的向量S来计算D子集的均值？(★★★)(提示: np.bincount)D = np.random.uniform(0,1,100)S = np.random.randint(0,10,100)D_sums = np.bincount(S, weights=D)D_counts = np.bincount(S)D_means = D_sums / D_countsprint (D_means)# 方法2import pandas as pdprint(pd.Series(D).groupby(S).mean())69. 如何获得点积dot prodcut的对角线? (★★★)(提示: np.diag)A = np.random.uniform(0,1,(5,5))B = np.random.uniform(0,1,(5,5))# slow versionnp.diag(np.dot(A, B))# 方法2# Fast versionnp.sum(A * B.T, axis=1)# 方法3# Faster versionnp.einsum("ij,ji->i", A, B)70. 考虑一个向量[1,2,3,4,5],如何建立一个新的向量，在这个新向量中每个值之间有3个连续的零？(★★★)(提示: array[::4])Z = np.array([1,2,3,4,5])nz = 3Z0 = np.zeros(len(Z) + (len(Z)-1)*(nz))Z0[::nz+1] = Zprint (Z0)[1. 0. 0. 0. 2. 0. 0. 0. 3. 0. 0. 0. 4. 0. 0. 0. 5.]71. 考虑一个维度(5,5,3)的数组，如何将其与一个(5,5)的数组相乘？(★★★) (提示: array[:, :, None])A = np.ones((5,5,3))B = 2*np.ones((5,5))print (A * B[:,:,None])72. 如何对一个数组中任意两行做交换? (★★★)(提示: array[[]] = array[[]])A = np.arange(25).reshape(5,5)A[[0,1]] = A[[1,0]]print (A)73. 考虑一个可以描述10个三角形的triplets，找到可以分割全部三角形的line segmentConsider a set of 10 triplets describing 10 triangles (with shared vertices), find the set of unique line segments composing all the triangles (★★★)(提示: repeat, np.roll, np.sort, view, np.unique)faces = np.random.randint(0,100,(10,3))F = np.roll(faces.repeat(2,axis=1),-1,axis=1)F = F.reshape(len(F)*3,2)F = np.sort(F,axis=1)G = F.view( dtype=[('p0',F.dtype),('p1',F.dtype)] )G = np.unique(G)print (G)74. 给定一个二进制的数组C，如何产生一个数组A满足np.bincount(A)==C(★★★)(提示: np.repeat)C = np.bincount([1,1,2,3,4,4,6])A = np.repeat(np.arange(len(C)), C)print (A)[1 1 2 3 4 4 6]75. 如何通过滑动窗口计算一个数组的平均数? (★★★)(提示: np.cumsum)def moving_average(a, n=3) :ret = np.cumsum(a, dtype=float)ret[n:] = ret[n:] - ret[:-n]return ret[n - 1:] / nZ = np.arange(20)print(moving_average(Z, n=3))[ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.]76. Consider a one-dimensional array Z, build a two-dimensional array whose first row is (Z[0],Z[1],Z[2]) and each subsequent row is shifted by 1 (last row should be (Z[-3],Z[-2],Z[-1]) (★★★)(提示: from numpy.lib import stride_tricks)from numpy.lib import stride_tricksdef rolling(a, window):shape = (a.size - window + 1, window)strides = (a.itemsize, a.itemsize)return stride_tricks.as_strided(a, shape=shape, strides=strides)Z = rolling(np.arange(10), 3)print (Z)77. 如何对布尔值取反，或者原位(in-place)改变浮点数的符号(sign)？(★★★)(提示: np.logical_not, np.negative)Z = np.random.randint(0,2,100)np.logical_not(Z, out=Z)Z = np.random.uniform(-1.0,1.0,100)np.negative(Z, out=Z)78. 考虑两组点集P0和P1去描述一组线(二维)和一个点p,如何计算点p 到每一条线i (P0[i],P1[i])的距离？(★★★)def distance(P0, P1, p):T = P1 - P0L = (T**2).sum(axis=1)U = -((P0[:,0]-p[...,0])*T[:,0] + (P0[:,1]-p[...,1])*T[:,1]) / LU = U.reshape(len(U),1)D = P0 + U*T - preturn np.sqrt((D**2).sum(axis=1))P0 = np.random.uniform(-10,10,(10,2))P1 = np.random.uniform(-10,10,(10,2))p = np.random.uniform(-10,10,( 1,2))print (distance(P0, P1, p))79.考虑两组点集P0和P1去描述一组线(二维)和一组点集P，如何计算每一个点j(P[j]) 到每一条线i (P0[i],P1[i])的距离？(★★★)# based on distance function from previous questionP0 = np.random.uniform(-10, 10, (10,2))P1 = np.random.uniform(-10,10,(10,2))p = np.random.uniform(-10, 10, (10,2))print (np.array([distance(P0,P1,p_i) for p_i in p]))80.Consider an arbitrary array, write a function that extract a subpart witha fixed shape and centered on a given element (pad with a fill value when necessary) (★★★)(hint: minimum, maximum)Z = np.random.randint(0,10,(10,10))shape = (5,5)fill = 0position = (1,1)R = np.ones(shape, dtype=Z.dtype)*fillP = np.array(list(position)).astype(int)Rs = np.array(list(R.shape)).astype(int)Zs = np.array(list(Z.shape)).astype(int)R_start = np.zeros((len(shape),)).astype(int)R_stop = np.array(list(shape)).astype(int)Z_start = (P-Rs//2)Z_stop = (P+Rs//2)+Rs%2R_start = (R_start - np.minimum(Z_start,0)).tolist()Z_start = (np.maximum(Z_start,0)).tolist()R_stop = np.maximum(R_start, (R_stop - np.maximum(Z_stop-Zs,0))).tolist()Z_stop = (np.minimum(Z_stop,Zs)).tolist()r = [slice(start,stop) for start,stop in zip(R_start,R_stop)]z = [slice(start,stop) for start,stop in zip(Z_start,Z_stop)]R[r] = Z[z]print (Z)print (R)81. 考虑一个数组Z = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14],如何生成一个数组R = [[1,2,3,4], [2,3,4,5], [3,4,5,6], …,[11,12,13,14]]? (★★★)(提示: stride_tricks.as_strided)Z = np.arange(1,15,dtype=np.uint32)R = stride_tricks.as_strided(Z,(11,4),(4,4))print (R)82. 计算一个矩阵的秩(★★★)(提示: np.linalg.svd)Z = np.random.uniform(0,1,(10,10))U, S, V = np.linalg.svd(Z) # Singular Value Decompositionrank = np.sum(S > 1e-10)print (rank)83. 如何找到一个数组中出现频率最高的值？(提示: np.bincount, argmax)Z = np.random.randint(0,10,50)print (np.bincount(Z).argmax())184. 从一个10x10的矩阵中提取出连续的3x3区块(★★★)(提示: stride_tricks.as_strided)Z = np.random.randint(0,5,(10,10))n = 3i = 1 + (Z.shape[0]-3)j = 1 + (Z.shape[1]-3)C = stride_tricks.as_strided(Z, shape=(i, j, n, n), strides=Z.strides + Z.strides)print (C)85. 创建一个满足Z[i,j] == Z[j,i]的子类(★★★)(提示: class 方法)class Symetric(np.ndarray):def __setitem__(self, index, value):i,j = indexsuper(Symetric, self).__setitem__((i,j), value)super(Symetric, self).__setitem__((j,i), value)def symetric(Z):return np.asarray(Z + Z.T - np.diag(Z.diagonal())).view(Symetric)S = symetric(np.random.randint(0,10,(5,5)))S[2,3] = 42print (S)86. 考虑p个nxn 矩阵和一组形状为(n,1)的向量，如何直接计算p个矩阵的乘积(n,1)？(★★★)(提示: np.tensordot)p, n = 10, 20M = np.ones((p,n,n))V = np.ones((p,n,1))S = np.tensordot(M, V, axes=[[0, 2], [0, 1]])print (S)87. 对于一个16x16的数组，如何得到一个区域(block-sum)的和(区域大小为4x4)? (★★★)(提示: np.add.reduceat)Z = np.ones((16,16))k = 4S = np.add.reduceat(np.add.reduceat(Z, np.arange(0, Z.shape[0], k), axis=0),np.arange(0, Z.shape[1], k), axis=1)print (S)88. 如何利用numpy数组实现Game of Life? (★★★)(提示: Game of Life)def iterate(Z):# Count neighboursN = (Z[0:-2,0:-2] + Z[0:-2,1:-1] + Z[0:-2,2:] +Z[1:-1,0:-2] + Z[1:-1,2:] +Z[2: ,0:-2] + Z[2: ,1:-1] + Z[2: ,2:])# Apply rulesbirth = (N==3) & (Z[1:-1,1:-1]==0)survive = ((N==2) | (N==3)) & (Z[1:-1,1:-1]==1)Z[...] = 0Z[1:-1,1:-1][birth | survive] = 1return ZZ = np.random.randint(0,2,(50,50))for i in range(100): Z = iterate(Z)print (Z)89. 如何找到一个数组的第n个最大值? (★★★)(提示: np.argsort | np.argpartition)Z = np.arange(10000)np.random.shuffle(Z)n = 5# Slowprint (Z[np.argsort(Z)[-n:]])[9995 9996 9997 9998 9999]# 方法2# Fastprint (Z[np.argpartition(-Z,n)[:n]])[9999 9997 9998 9996 9995]90. 给定任意个数向量，创建笛卡尔积(每一个元素的每一种组合)(★★★) (提示: np.indices)def cartesian(arrays):arrays = [np.asarray(a) for a in arrays]shape = (len(x) for x in arrays)ix = np.indices(shape, dtype=int)ix = ix.reshape(len(arrays), -1).Tfor n, arr in enumerate(arrays):ix[:, n] = arrays[n][ix[:, n]]return ixprint (cartesian(([1, 2, 3], [4, 5], [6, 7])))91. 如何从一个正常数组创建记录数组(record array)? (★★★)(提示: np.core.records.fromarrays)Z = np.array([("Hello", 2.5, 3),("World", 3.6, 2)])R = np.core.records.fromarrays(Z.T,names='col1, col2, col3',formats = 'S8, f8, i8')print (R)[(b'Hello', 2.5, 3) (b'World', 3.6, 2)]92. 考虑一个大向量Z, 用三种不同的方法计算它的立方(★★★)(提示: np.power, *, np.einsum)x = np.random.rand()np.power(x,3)# 方法2x*x*x# 方法3np.einsum('i,i,i->i',x,x,x)93. 考虑两个形状分别为(8,3) 和(2,2)的数组A和B. 如何在数组A中找到满足包含B中元素的行？(不考虑B中每行元素顺序)？(★★★)(提示: np.where)A = np.random.randint(0,5,(8,3))B = np.random.randint(0,5,(2,2))C = (A[..., np.newaxis, np.newaxis] == B)rows = np.where(C.any((3,1)).all(1))[0]print (rows)[0 1 4 5 6 7]94. 考虑一个10x3的矩阵，分解出有不全相同值的行(如[2,2,3]) (★★★) Z = np.random.randint(0,5,(10,3))print (Z)# solution for arrays of all dtypes (including string arrays and record arrays)E = np.all(Z[:,1:] == Z[:,:-1], axis=1)U = Z[~E]print (U)# 方法2# soluiton for numerical arrays only, will work for any number of columns in ZU = Z[Z.max(axis=1) != Z.min(axis=1),:]print (U)95. 将一个整数向量转换为matrix binary的表现形式(★★★)(提示: np.unpackbits)I = np.array([0, 1, 2, 3, 15, 16, 32, 64, 128])B = ((I.reshape(-1,1) & (2**np.arange(8))) != 0).astype(int)print(B[:,::-1])# 方法2print (np.unpackbits(I[:, np.newaxis], axis=1))96. 给定一个二维数组，如何提取出唯一的(unique)行?(★★★)(提示: np.ascontiguousarray)Z = np.random.randint(0,2,(6,3))T = np.ascontiguousarray(Z).view(np.dtype((np.void, Z.dtype.itemsize * Z.shape[1]))) _, idx = np.unique(T, return_index=True)uZ = Z[idx]print (uZ)97. 考虑两个向量A和B，写出用einsum等式对应的inner, outer, sum, mul 函数(★★★)(提示: np.einsum)A = np.random.uniform(0,1,10)B = np.random.uniform(0,1,10)print ('sum')print (np.einsum('i->', A))# np.sum(A)print ('A * B')print (np.einsum('i,i->i', A, B)) # A * Bprint ('inner')print (np.einsum('i,i', A, B)) # np.inner(A, B)print ('outer')print (np.einsum('i,j->ij', A, B)) # np.outer(A, B)98. 考虑一个由两个向量描述的路径(X,Y)，如何用等距样例(equidistant samples)对其进行采样(sample)? (★★★)Considering a path described by two vectors (X,Y), how to sample it using equidistant samples(提示: np.cumsum, np.interp)phi = np.arange(0, 10*np.pi, 0.1)a = 1x = a*phi*np.cos(phi)y = a*phi*np.sin(phi)dr = (np.diff(x)**2 + np.diff(y)**2)**.5 # segment lengthsr = np.zeros_like(x)r[1:] = np.cumsum(dr) # integrate pathr_int = np.linspace(0, r.max(), 200) # regular spaced pathx_int = np.interp(r_int, r, x) # integrate pathy_int = np.interp(r_int, r, y)99. Given an integer n and a 2D array X, select from X the rows which can be interpreted as draws from a multinomial distribution with n degrees, i.e., the rows which only contain integers and which sum to n. (★★★)(提示: np.logical_and.reduce, np.mod)X = np.asarray([[1.0, 0.0, 3.0, 8.0],[2.0, 0.0, 1.0, 1.0],[1.5, 2.5, 1.0, 0.0]])n = 4M = np.logical_and.reduce(np.mod(X, 1) == 0, axis=-1)M &= (X.sum(axis=-1) == n)print (X[M])[[2. 0. 1. 1.]]100. 对于一个一维数组X，计算它boostrapped之后的95%置信区间的平均值。

numpy题库及解析

numpy题库及解析摘要：1.NumPy简介与安装2.NumPy基本数据结构3.NumPy常用函数与操作4.NumPy应用实例5.实战演练与题目解析正文：一、NumPy简介与安装umPy是Python科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和相关工具。

它可以帮助我们高效地处理大规模的数值数据。

安装NumPy的方法如下：```pip install numpy```二、NumPy基本数据结构1.创建NumPy数组：```pythonimport numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3, 4])```2.访问数组元素：```pythonprint(arr1[0]) # 输出：1print(arr1[1:3]) # 输出：[2 3]```3.数组形状：```pythonprint(arr1.shape) # 输出：(4,)```4.数组尺寸：```pythonprint(arr1.ndim) # 输出：1```5.数组类型：```pythonprint(arr1.dtype) # 输出：int32```三、NumPy常用函数与操作1.数组切片：```pythonarr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr2[:, 1]) # 输出：[2 5 8]```2.数组转置：```pythonprint(arr2.T) # 输出：[[1 4 7][2 5 8][3 6 9]]```3.数组排序：```pythonarr3 = np.array([3, 1, 4, 1])print(np.sort(arr3)) # 输出：[1 1 3 4]```4.数组查找：```pythonprint(arr2[:, 0].argmax()) # 输出：2```5.数组数值计算：```pythonarr4 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr4 + arr4) # 输出：[[ 2 4 6][ 8 10 12][14 16 18]]```四、NumPy应用实例1.矩阵乘法：```pythonA = np.array([[1, 2], [3, 4]])B = np.array([[5, 6], [7, 8]])C = A @ Bprint(C)```2.线性方程组求解：```pythonA = np.array([[1, 2], [3, 4]])b = np.array([2, 6])x = np.linalg.solve(A, b)print(x)```3.数据可视化：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()```五、实战演练与题目解析1.给定一个三维数组，编写代码实现对其进行降维。

python numpy实训过程及结果

在Python中，NumPy是一个非常有用的库，它提供了大量的数学函数，可以用于
处理数组和矩阵。

以下是一个简单的实训过程和结果：
实训过程：
1.首先，我们需要导入NumPy库。

在Python中，我们使用import numpy as
np语句来导入NumPy库，并将其命名为np。

2.接下来，我们可以创建一个NumPy数组。

在NumPy中，我们使用np.array()
函数来创建一个数组。

例如，我们可以创建一个包含数字1到5的数组：
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])。

3.然后，我们可以使用NumPy提供的各种数学函数来处理这个数组。

例如，我
们可以计算这个数组的平均值：mean = np.mean(arr)。

4.我们还可以使用NumPy的矩阵运算功能。

例如，我们可以创建一个2x2的矩
阵，并计算其转置：matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])，transpose
= np.transpose(matrix)。

实训结果：
1.我们成功导入了NumPy库，并为其指定了别名np。

2.我们创建了一个包含数字1到5的NumPy数组。

3.我们计算了这个数组的平均值，结果为3.0。

4.我们创建了一个2x2的矩阵，并计算了其转置。

结果为一个2x2的矩阵，其
转置矩阵的主对角线元素与原矩阵相同，其他元素互换。

通过这次实训，我们深入了解了NumPy的基本用法，并掌握了一些基本的数学函数和矩阵运算方法。

这对于我们进一步学习和应用Python语言非常有帮助。

Python模拟试题与答案

Python模拟试题与答案一、单选题（共50题，每题1分，共50分）1、下列关于Python的说法中,错误的是()A、Python是从ABC语言发展起来的B、Python是一门高级的计算机语言C、Python是一门只面向对象的语言D、Python是一种代表简单主义思想的语言正确答案：C2、"下面代码的输出结果是( ) a = [1,2,3] if isinstance(a,float): print("{} is float". format(a)) else: print("{} is not float".format(a))"A、a isB、[1, 2, 3] is not floatC、a is floatD、出错正确答案：B3、下列( )类型数据是不可变化的:A、字典B、元组C、集合D、列表正确答案：B4、关于列表的说法,描述错误的是:A、list是一个有序集合,没有固定大小B、list可以存放Python中任意类型的数据C、使用list时其下标可以是负数D、list是不可变数据类型正确答案：D5、当需要在字符串中使用特殊字符时,Python使用( )作为转义字符的起始符号A、%B、/C、#D、\正确答案：D6、给定字典d,以下选项中对d.get(x, y)的描述正确的是( )A、返回字典d中键为x的值,如果不存在,则返回yB、返回字典d中键值对为x:y的值C、返回字典d中键为y的值,如果不存在,则返回yD、返回字典d中值为y的值,如果不存在,则返回x正确答案：A7、以下关于Python自带数据结构的运算结果中正确的是( )项?A、basket = [‘apple’, ‘banana’, ‘apple’, ‘orange’] ; fruit = set(basket);Fruit2 = set([‘apple’, ‘melo’]); len(fruit | fruit2) 的结果是5。

numpy库实验报告

numpy库实验报告《探索数据科学：numpy库实验报告》在当今数据科学领域，处理和分析大规模数据已经成为一项重要的工作。

为了更高效地处理数据，许多数据科学家和分析师都依赖于强大的Python库来进行数据处理和分析。

其中，numpy库作为Python中最常用的数值计算库之一，被广泛应用于数据处理、科学计算和机器学习等领域。

本实验报告将通过实验来探索numpy库在数据科学中的应用。

首先，我们将使用numpy库来进行基本的数组操作。

通过创建数组、改变数组形状、切片和索引数组等操作，我们可以快速了解numpy库在数据处理中的便利之处。

同时，numpy库还提供了丰富的数学函数和统计函数，能够帮助我们进行各种数值计算和数据分析。

其次，我们将利用numpy库来进行数据处理和清洗。

通过加载外部数据文件，如CSV文件，我们可以使用numpy库来快速读取和处理数据。

同时，numpy 库还提供了丰富的函数和方法来进行数据清洗和预处理，如去除缺失值、标准化数据等操作，使得数据分析变得更加高效。

最后，我们将利用numpy库进行数据可视化。

通过将numpy数组转换为matplotlib库所需的数据格式，我们可以使用numpy库来快速绘制各种图表和图形，如折线图、散点图、直方图等。

这些可视化操作能够帮助我们更直观地理解数据，发现数据的规律和特点。

总的来说，通过本实验报告的探索，我们深刻认识到了numpy库在数据科学中的重要性和应用价值。

作为Python中的重要数值计算库，numpy库不仅提供了丰富的数学函数和统计函数，还能够帮助我们进行高效的数据处理、清洗和可视化。

因此，对于从事数据科学工作的人员来说，熟练掌握numpy库的使用将极大地提高工作效率和数据分析能力。

希望本实验报告能够对大家对numpy 库的学习和应用有所帮助。

numpy填空题

numpy填空题NumPy是Python中一个重要的数值计算库，它提供了丰富的功能和工具，方便进行数组操作和数值计算。

本文将对NumPy中的填空题进行解答和说明，帮助读者更好地理解和应用NumPy。

填空题1：```import numpy as nparr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])result = np.____(arr, 2)print(result)```解答1：```reshape```该题中，我们通过`np.array`创建了一个2维的数组`arr`，然后通过调用NumPy 的函数填空，将`arr`重塑为2行2列的数组，存储到`result`变量中。

最后打印`result`的值。

填空题2：```import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])result = np.____(arr, 2, 2)print(result)```解答2：```reshape```该题中，我们同样使用`np.array`创建了一个一维数组`arr`，然后通过调用NumPy的函数填空，将`arr`重塑为2行2列的数组，存储到`result`变量中。

最后打印`result`的值。

填空题3：```import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])result = np.____(arr, (5,))print(result)```解答3：```reshape```该题中，我们同样使用`np.array`创建了一个一维数组`arr`，然后通过调用NumPy的函数填空，将`arr`重塑为一个维度为(5,)的数组，存储到`result`变量中。

最后打印`result`的值。

填空题4：```import numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3])arr2 = np.array([4, 5, 6])result = np.____((arr1, arr2))print(result)```解答4：```stack```该题中，我们使用`np.array`创建了两个一维数组`arr1`和`arr2`，然后通过调用NumPy的函数填空，将`arr1`和`arr2`沿着新的轴连接起来，存储到`result`变量中。