2026年專升本Python數(shù)據(jù)分析基礎專題卷附答案解析與庫函數(shù)應用

一、單選題（共20題）

1：Python數(shù)據(jù)分析中，以下哪個庫是用來進行數(shù)據(jù)可視化的？

A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.SciPy

答案：C

解析：Matplotlib是一個用于創(chuàng)建靜態(tài)、交互式和動畫圖表的Python庫，非常適合進行數(shù)據(jù)可視化。A選項的NumPy主要用于數(shù)值計算，B選項的Pandas用于數(shù)據(jù)處理，D選項的SciPy是一個科學計算庫。

2：在Pandas中，如何創(chuàng)建一個空的DataFrame？

A.df=pd.DataFrame()B.df=pd.DataFrame(data)C.df=pd.read_csv('file.csv')D.df=pd.DataFrame.from_dict(data)

答案：A

解析：選項A創(chuàng)建了一個空的DataFrame，沒有包含任何數(shù)據(jù)。選項B、D都是用來創(chuàng)建包含數(shù)據(jù)的DataFrame。選項C是讀取CSV文件創(chuàng)建DataFrame。

3：以下哪個函數(shù)可以用來計算DataFrame中列的平均值？

A.mean()B.median()C.sum()D.count()

答案：A

解析：mean()函數(shù)用于計算列的平均值。median()計算中位數(shù)，sum()計算總和，count()計算非空值的數(shù)量。

4：在NumPy中，以下哪個函數(shù)可以用來創(chuàng)建一個一維數(shù)組？

A.array()B.matrix()C.linspace()D.meshgrid()

答案：A

解析：array()函數(shù)可以創(chuàng)建一個NumPy數(shù)組。matrix()創(chuàng)建一個矩陣，linspace()創(chuàng)建一個線性間隔的數(shù)組，meshgrid()創(chuàng)建網(wǎng)格數(shù)據(jù)。

5：以下哪個函數(shù)可以用來計算兩個NumPy數(shù)組的點積？

A.dot()B.prod()C.sum()D.mean()

答案：A

解析：dot()函數(shù)用于計算兩個數(shù)組的點積。prod()計算乘積，sum()計算總和，mean()計算平均值。

6：在Pandas中，如何選擇DataFrame中的特定列？

A.df['column_name']B.df.column_nameC.df.columns['column_name']D.df.get('column_name')

答案：A

解析：df['column_name']是選擇DataFrame中特定列的標準語法。

7：以下哪個函數(shù)可以用來對DataFrame進行排序？

A.sort()B.order()C.sort_values()D.sort_index()

答案：C

解析：sort_values()函數(shù)可以按照列的值對DataFrame進行排序。

8：在NumPy中，以下哪個函數(shù)可以用來生成一個二維數(shù)組？

A.array()B.matrix()C.linspace()D.reshape()

答案：D

解析：reshape()函數(shù)可以將一個一維數(shù)組轉換成二維數(shù)組。

9：以下哪個函數(shù)可以用來計算DataFrame中行的數(shù)量？

A.shape[0]B.shape[1]C.size[0]D.size[1]

答案：A

解析：shape屬性返回數(shù)組的維度，shape[0]表示行數(shù)。

10：在Pandas中，如何刪除DataFrame中的特定列？

A.df.drop('column_name',axis=1)B.df.drop('column_name',axis=0)C.df.remove('column_name')D.df.delete('column_name')

答案：A

解析：df.drop('column_name',axis=1)用于刪除指定列。

11：以下哪個函數(shù)可以用來計算DataFrame中所有元素的總和？

A.sum()B.mean()C.median()D.count()

答案：A

解析：sum()函數(shù)可以計算DataFrame中所有元素的總和。

12：在NumPy中，以下哪個函數(shù)可以用來生成一個隨機數(shù)組？

A.random()B.rand()C.randint()D.randn()

答案：B

解析：rand()函數(shù)生成一個指定范圍內的隨機浮點數(shù)數(shù)組。

13：以下哪個函數(shù)可以用來計算DataFrame中列的最大值？

A.max()B.min()C.sum()D.mean()

答案：A

解析：max()函數(shù)可以計算列中的最大值。

14：在Pandas中，如何將DataFrame中的數(shù)據(jù)類型轉換為字符串？

A.df.astype(str)B.df.convert(str)C.df.to_string()D.df.type(str)

答案：A

解析：df.astype(str)將DataFrame中的數(shù)據(jù)類型轉換為字符串。

15：以下哪個函數(shù)可以用來計算DataFrame中列的最小值？

A.max()B.min()C.sum()D.mean()

答案：B

解析：min()函數(shù)可以計算列中的最小值。

16：在NumPy中，以下哪個函數(shù)可以用來生成一個指定范圍的隨機整數(shù)數(shù)組？

A.random()B.rand()C.randint()D.randn()

答案：C

解析：randint()函數(shù)可以生成指定范圍內的隨機整數(shù)數(shù)組。

17：以下哪個函數(shù)可以用來計算DataFrame中所有元素的平均值？

A.sum()B.mean()C.median()D.count()

答案：B

解析：mean()函數(shù)可以計算DataFrame中所有元素的平均值。

18：在Pandas中，如何將DataFrame中的數(shù)據(jù)類型轉換為整數(shù)？

A.df.astype(int)B.df.convert(int)C.df.to_integer()D.df.type(int)

答案：A

解析：df.astype(int)將DataFrame中的數(shù)據(jù)類型轉換為整數(shù)。

19：以下哪個函數(shù)可以用來計算DataFrame中列的中位數(shù)？

A.max()B.min()C.median()D.sum()

答案：C

解析：median()函數(shù)可以計算列中的中位數(shù)。

20：在NumPy中，以下哪個函數(shù)可以用來生成一個指定范圍和步長的浮點數(shù)數(shù)組？

A.random()B.rand()C.linspace()D.logspace()

答案：C

解析：linspace()函數(shù)可以生成指定范圍和步長的浮點數(shù)數(shù)組。

二、多選題（共10題）

21：在Python數(shù)據(jù)分析中，以下哪些庫是用于數(shù)據(jù)處理的？

A.NumPyB.PandasC.MatplotlibD.SciPyE.Scikit-learn

答案：ABE

解析：A選項的NumPy是一個強大的數(shù)學庫，用于高性能的科學計算；B選項的Pandas是一個強大的數(shù)據(jù)分析工具，提供了快速、靈活、直觀的數(shù)據(jù)結構；E選項的Scikit-learn是一個機器學習庫，常用于數(shù)據(jù)預處理和模型訓練。C選項的Matplotlib用于數(shù)據(jù)可視化，D選項的SciPy是一個科學計算庫，雖然也可以用于數(shù)據(jù)分析，但不是專門針對數(shù)據(jù)處理的。

多選題中，漏選了E選項，可能會誤以為Scikit-learn不是數(shù)據(jù)處理庫；錯選了C和D選項，是因為它們雖然與數(shù)據(jù)分析相關，但不是專門用于數(shù)據(jù)處理的庫。

22：以下哪些操作可以在Pandas的DataFrame中進行？

A.選擇特定列B.刪除特定列C.排序D.轉換數(shù)據(jù)類型E.計算平均值

答案：ABCDE

解析：所有選項都是DataFrame的基本操作。A選項用于選擇列，B選項用于刪除列，C選項用于排序，D選項用于轉換數(shù)據(jù)類型，E選項用于計算平均值。

23：在NumPy中，以下哪些函數(shù)可以用于數(shù)組操作？

A.array()B.reshape()C.linspace()D.concatenate()E.sort()

答案：ABCD

解析：所有選項都是NumPy中用于數(shù)組操作的函數(shù)。A選項用于創(chuàng)建數(shù)組，B選項用于重塑數(shù)組形狀，C選項用于生成線性空間數(shù)組，D選項用于連接數(shù)組，E選項雖然可以用于數(shù)組，但更多用于排序操作。

24：以下哪些是Python中的內置數(shù)據(jù)類型？

A.intB.floatC.listD.dictE.set

答案：ABCDE

解析：所有選項都是Python中的內置數(shù)據(jù)類型。A選項是整數(shù)類型，B選項是浮點數(shù)類型，C選項是列表類型，D選項是字典類型，E選項是集合類型。

25：在Pandas中，以下哪些方法可以用來讀取數(shù)據(jù)？

A.read_csv()B.read_excel()C.read_json()D.read_sql()E.read_html()

答案：ABCDE

解析：所有選項都是Pandas中用于讀取不同類型數(shù)據(jù)的函數(shù)。A選項用于讀取CSV文件，B選項用于讀取Excel文件，C選項用于讀取JSON文件，D選項用于讀取SQL數(shù)據(jù)庫，E選項用于讀取HTML文件。

26：以下哪些是NumPy的數(shù)組函數(shù)？

A.sum()B.mean()C.min()D.max()E.prod()

答案：ABCDE

解析：所有選項都是NumPy的數(shù)組函數(shù)。A選項用于計算總和，B選項用于計算平均值，C選項用于計算最小值，D選項用于計算最大值，E選項用于計算乘積。

27：在Python中，以下哪些是常用的數(shù)據(jù)可視化庫？

A.MatplotlibB.SeabornC.PlotlyD.BokehE.Tableau

答案：ABCD

解析：A、B、C和D選項都是Python中常用的數(shù)據(jù)可視化庫。E選項的Tableau是一個獨立的數(shù)據(jù)可視化工具，不是Python庫。

28：以下哪些是Pandas的索引方法？

A.reset_index()B.set_index()C.index()D.loc[]E.iloc[]

答案：ABCDE

解析：所有選項都是Pandas的索引方法。A選項用于重置索引，B選項用于設置索引，C選項用于獲取索引，D和E選項用于通過標簽或整數(shù)位置進行數(shù)據(jù)選擇。

29：在NumPy中，以下哪些是隨機數(shù)生成函數(shù)？

A.random()B.rand()C.randint()D.randn()E.seed()

答案：ABCD

解析：所有選項都是NumPy中的隨機數(shù)生成函數(shù)。A選項和B選項用于生成浮點數(shù)，C選項用于生成整數(shù)，D選項用于生成標準正態(tài)分布的浮點數(shù)，E選項用于設置隨機數(shù)生成器的種子。

30：以下哪些是Python中的序列類型？

A.intB.floatC.listD.tupleE.str

答案：CDE

解析：C選項的list、D選項的tuple和E選項的str都是Python中的序列類型。A選項的int和B選項的float是數(shù)值類型，不是序列類型。

三、判斷題（共5題）

31：Pandas庫中的DataFrame是一個二維的、大小固定的表格。

正確（）錯誤（）

答案：錯誤

解析：在Pandas中，DataFrame是一個二維的表格，但它的大小是動態(tài)的，可以根據(jù)需要進行擴展或收縮。因此，DataFrame不是一個大小固定的表格。

32：NumPy庫中的array()函數(shù)只能創(chuàng)建一維數(shù)組。

正確（）錯誤（）

答案：錯誤

解析：NumPy的array()函數(shù)可以創(chuàng)建一維數(shù)組，但它也可以創(chuàng)建多維數(shù)組。通過指定合適的參數(shù)，可以創(chuàng)建二維、三維甚至更高維的數(shù)組。

33：Python中的所有變量在使用前都必須先聲明其數(shù)據(jù)類型。

正確（）錯誤（）

答案：錯誤

解析：Python是一種動態(tài)類型語言，這意味著在運行時，變量的類型可以改變。因此，不需要在使用變量之前聲明其數(shù)據(jù)類型。

34：在Pandas中，使用loc[]和iloc[]方法選擇數(shù)據(jù)時，它們的索引可以是標簽或者整數(shù)。

正確（）錯誤（）

答案：正確

解析：loc[]和iloc[]方法都是Pandas中用于選擇數(shù)據(jù)的索引方法。loc[]可以接受標簽或整數(shù)作為索引，而iloc[]只接受整數(shù)索引。

35：Matplotlib庫的pyplot模塊可以用來創(chuàng)建交互式的圖表。

正確（）錯誤（）

答案：錯誤

解析：Matplotlib的pyplot模塊主要用于創(chuàng)建靜態(tài)圖表。雖然可以通過一些方法使圖表具有交互性，但pyplot模塊本身并不直接支持交互式圖表。交互式圖表通常需要使用其他模塊，如matplotlib.widgets。

四、材料分析題（共1題）

【給定材料】

近年來，隨著城市化進程的加快，我國城市交通擁堵問題日益嚴重。據(jù)統(tǒng)計，我國大城市交通擁堵時長已占日常通勤時間的20%以上，嚴重影響市民出行和生活質量。為緩解這一現(xiàn)狀，各地政府采取了多種措施，包括增加公共交通設施、優(yōu)化交通信號、發(fā)展智慧交通等。然而，城市交通擁堵問題仍然沒有得到根本解決。

【問題】

1.分析城市交通擁堵問題產(chǎn)生的原因。

2.針對城市交通擁堵問題，提出切實可行的解決方案。

答案要點及解析：

1.城市交通擁堵問題產(chǎn)生的原因：

-城市人口密集，車輛保有量增長迅速。

-交通規(guī)劃不合理，道路建設滯后。

-公共交通發(fā)展不足，吸引力有限。

-交通