2025年統(tǒng)計(jì)學(xué)期末考試題庫(kù)——統(tǒng)計(jì)軟件Python數(shù)據(jù)分析與可視化試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題要求：從下列選項(xiàng)中選擇一個(gè)最符合題意的答案。1.在Python中，以下哪個(gè)模塊是用來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化的？A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.Scikit-learn2.在使用Pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，如何讀取一個(gè)CSV文件？A.pd.read_csv('filename.csv')B.pd.read_excel('filename.csv')C.pd.read_json('filename.csv')D.pd.read_html('filename.csv')3.以下哪個(gè)函數(shù)可以用來創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖？A.plt.scatter()B.plt.plot()C.plt.pie()D.plt.bar()4.在Python中，如何計(jì)算一個(gè)DataFrame列的平均值？A.df.mean()B.df.max()C.df.min()D.df.sum()5.以下哪個(gè)命令可以用來安裝Pandas庫(kù)？A.pipinstallnumpyB.pipinstallpandasC.pipinstallmatplotlibD.pipinstallscikit-learn二、簡(jiǎn)答題要求：簡(jiǎn)要回答下列問題。1.簡(jiǎn)述Python在統(tǒng)計(jì)學(xué)中的優(yōu)勢(shì)。2.請(qǐng)簡(jiǎn)要說明Pandas庫(kù)中的DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。3.如何使用Matplotlib庫(kù)繪制柱狀圖？4.請(qǐng)列舉Python在數(shù)據(jù)分析中常用的可視化庫(kù)。5.簡(jiǎn)述統(tǒng)計(jì)軟件Python數(shù)據(jù)分析與可視化的應(yīng)用場(chǎng)景。三、編程題要求：請(qǐng)根據(jù)以下要求，編寫Python代碼完成相應(yīng)任務(wù)。1.編寫一個(gè)Python函數(shù)，該函數(shù)接收一個(gè)列表作為輸入，返回該列表中所有偶數(shù)的平均值。2.使用Pandas庫(kù)讀取一個(gè)CSV文件，然后篩選出年齡大于30歲且收入大于50000的記錄，并輸出這些記錄的數(shù)量。四、案例分析題要求：根據(jù)以下案例，使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。案例：某電商平臺(tái)收集了用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買數(shù)據(jù)，包括用戶ID、購(gòu)買商品ID、購(gòu)買時(shí)間、購(gòu)買金額等字段。請(qǐng)使用Python對(duì)以下問題進(jìn)行分析：1.統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶購(gòu)買商品的種類數(shù)量，并輸出購(gòu)買商品種類數(shù)量最多的前10位用戶。2.分析用戶的購(gòu)買行為，統(tǒng)計(jì)每天的銷售金額，并使用Matplotlib繪制折線圖展示每天的銷售趨勢(shì)。3.根據(jù)購(gòu)買金額，將用戶分為高消費(fèi)用戶、中消費(fèi)用戶和低消費(fèi)用戶，并統(tǒng)計(jì)每個(gè)消費(fèi)層次用戶的數(shù)量。使用條形圖展示不同消費(fèi)層次用戶的分布情況。本次試卷答案如下：一、單選題1.答案：B.Pandas解析：NumPy是Python中進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的基礎(chǔ)庫(kù)，主要用于處理數(shù)組；Matplotlib是Python的繪圖庫(kù)，用于數(shù)據(jù)可視化；Scikit-learn是Python的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。Pandas是專門用于數(shù)據(jù)分析的庫(kù)，提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能。2.答案：A.pd.read_csv('filename.csv')解析：Pandas庫(kù)中的read_csv函數(shù)用于讀取CSV文件，這是最常見的文件格式之一。3.答案：A.plt.scatter()解析：plt.scatter()是Matplotlib庫(kù)中用于繪制散點(diǎn)圖的函數(shù)。4.答案：A.df.mean()解析：df.mean()是Pandas庫(kù)中用于計(jì)算DataFrame列平均值的函數(shù)。5.答案：B.pipinstallpandas解析：pipinstallpandas命令用于在Python環(huán)境中安裝Pandas庫(kù)。二、簡(jiǎn)答題1.解析：Python在統(tǒng)計(jì)學(xué)中的優(yōu)勢(shì)包括：強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、豐富的數(shù)據(jù)分析庫(kù)（如Pandas、NumPy）、良好的可擴(kuò)展性、簡(jiǎn)潔的語法以及龐大的社區(qū)支持。2.解析：Pandas庫(kù)中的DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是一個(gè)表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它可以存儲(chǔ)多列數(shù)據(jù)，每一列可以有不同的數(shù)據(jù)類型。DataFrame具有行索引和列索引，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)操作和分析。3.解析：使用Matplotlib繪制柱狀圖的代碼示例：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#假設(shè)有一個(gè)DataFramedf，包含數(shù)據(jù)#df=pd.DataFrame({'categories':['Category1','Category2','Category3'],'values':[10,20,30]})#繪制柱狀圖plt.bar(df['categories'],df['values'])plt.xlabel('Categories')plt.ylabel('Values')plt.title('BarChartExample')plt.show()```4.解析：Python在數(shù)據(jù)分析中常用的可視化庫(kù)包括：Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等。5.解析：統(tǒng)計(jì)軟件Python數(shù)據(jù)分析與可視化的應(yīng)用場(chǎng)景包括：市場(chǎng)分析、金融分析、生物信息學(xué)、社會(huì)科學(xué)研究、機(jī)器學(xué)習(xí)等。三、編程題1.解析：```pythondefaverage_even_numbers(numbers):even_numbers=[numfornuminnumbersifnum%2==0]returnsum(even_numbers)/len(even_numbers)ifeven_numberselse0#示例使用numbers=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]print(average_even_numbers(numbers))```2.解析：```pythonimportpandasaspd#假設(shè)csv文件名為'purchase_data.csv'df=pd.read_csv('purchase_data.csv')#篩選年齡大于30歲且收入大于50000的記錄filtered_df=df[(df['age']>30)&(df['income']>50000)]#輸出這些記錄的數(shù)量print(filtered_df.shape[0])```四、案例分析題1.解析：```python#假設(shè)有一個(gè)DataFramedf，包含用戶購(gòu)買數(shù)據(jù)#df=pd.DataFrame({'user_id':[...],'product_id':[...],'purchase_time':[...],'amount':[...]})#統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶購(gòu)買商品的種類數(shù)量user_product_counts=df.groupby('user_id')['product_id'].nunique()#輸出購(gòu)買商品種類數(shù)量最多的前10位用戶top_users=user_product_counts.sort_values(ascending=False).head(10)print(top_users)```2.解析：```python#統(tǒng)計(jì)每天的銷售金額daily_sales=df.groupby(df['purchase_time'].dt.date)['amount'].sum()#繪制折線圖importmatplotlib.pyplotaspltplt.plot(daily_sales.index,daily_sales.values)plt.xlabel('Date')plt.ylabel('SalesAmount')plt.title('DailySalesTrend')plt.show()```3.解析：```python#將用戶分為高消費(fèi)用戶、中消費(fèi)用戶和低消費(fèi)用戶defcategorize_user(income):ifincome>100000:return'High'elifincome>50000:return'Medium'else:return'Low'#應(yīng)用函數(shù)并將結(jié)果存儲(chǔ)在新列中df['income_category']=df['income'].apply(categorize_user)#統(tǒng)計(jì)每個(gè)消費(fèi)層次用戶的數(shù)量income_category_counts=df['income_category'].value_counts()#使用條形圖展示不同消費(fèi)層次用戶的分布情況importmatplotlib.py