2025年高職第二學(xué)年（郵政快遞智能技術(shù)）Python數(shù)據(jù)分析綜合測試試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）本卷共20題，每題2分。在每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析庫的說法，正確的是（）A.NumPy主要用于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析B.Pandas用于高效地進行數(shù)據(jù)處理和分析C.Matplotlib是專門用于機器學(xué)習(xí)的庫D.Seaborn只能繪制簡單的圖表2.在Python中，讀取CSV文件最常用的庫是（）A.requestsB.jsonC.pandasD.os3.若要對一個列表進行排序，Python中可以使用的方法是（）A.sort()B.reverse()C.append()D.pop()4.以下哪個函數(shù)可以用于計算數(shù)組的平均值（）A.sum()B.mean()C.median()D.std()5.當(dāng)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時，為了提高效率，通常會采用（）A.多線程編程B.單線程順序執(zhí)行C.減少數(shù)據(jù)量D.不做處理6.以下哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在Pandas中常用于存儲表格數(shù)據(jù)（）A.SeriesB.DataFrameC.DictionaryD.Tuple7.在Python中，要將一個列表轉(zhuǎn)換為數(shù)組，需要使用（）A.np.array()B.pd.Series()C.list()D.tuple()8.若要對數(shù)據(jù)進行分組統(tǒng)計，Pandas中可以使用的函數(shù)是（）A.groupby()B.merge()C.concat()D.pivot()9.以下哪個庫常用于數(shù)據(jù)可視化中的交互式圖表制作（）A.matplotlibB.seabornC.plotlyD.numpy10.在Python中，要讀取Excel文件的數(shù)據(jù)，需要導(dǎo)入（）A.xlrdB.openpyxlC.以上兩者都可以D.兩者都不行11.對于數(shù)據(jù)清洗，以下操作中不屬于處理缺失值的是（）A.刪除含有缺失值的行B.填充缺失值C.對缺失值進行插值D.對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化12.若要對數(shù)據(jù)進行降維處理，常用的方法是（）A.主成分分析B.聚類分析C.回歸分析D.關(guān)聯(lián)分析13.在Python中，計算兩個數(shù)組的點積可以使用（）A.dot()B.multiply()C.add()D.subtract()14.以下哪種數(shù)據(jù)類型在Pandas中可以表示日期時間（）A.datetimeB.dateC.timeD.以上都可以15.當(dāng)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性時，常用的方法是計算（）A.方差B.協(xié)方差C.標(biāo)準(zhǔn)差D.中位數(shù)16.在Python中，要繪制直方圖可以使用（）A.plt.hist()B.plt.bar()C.plt.plot()D.plt.scatter()17.若要對數(shù)據(jù)進行分類預(yù)測，常用的機器學(xué)習(xí)算法是（）A.決策樹B.線性回歸C.聚類算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘18.以下哪個庫是Python中用于機器學(xué)習(xí)的主流庫（）A.sklearnB.tensorflowC.pytorchD.以上都是19.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，對數(shù)據(jù)進行歸一化的目的是（）A.使數(shù)據(jù)具有相同的尺度B.提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性C.減少數(shù)據(jù)量D.增強數(shù)據(jù)的可讀性20.若要從數(shù)據(jù)中提取特征，常用的方法是（）A.特征工程B.模型評估C.模型選擇D.數(shù)據(jù)可視化第II卷（非選擇題共60分）21.（10分）簡述Python中Pandas庫的主要功能及特點。22.（10分）請寫出Python代碼實現(xiàn)讀取一個CSV文件，并計算某一列數(shù)據(jù)的平均值。23.（10分）在數(shù)據(jù)可視化中，如何使用Matplotlib繪制折線圖，并添加標(biāo)題、坐標(biāo)軸標(biāo)簽等。24.（15分）材料：有一份快遞訂單數(shù)據(jù)，包含訂單號、收件人姓名、收件地址、下單時間、快遞重量等信息。問題：請描述如何使用Pandas對這份數(shù)據(jù)進行清洗和預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。25.（15分）材料：在快遞業(yè)務(wù)分析中，發(fā)現(xiàn)某地區(qū)一段時間內(nèi)的快遞量呈現(xiàn)一定的規(guī)律。問題：請運用數(shù)據(jù)分析方法，建立一個簡單的模型來預(yù)測該地區(qū)未來一段時間的快遞量，并說明模型的選擇依據(jù)和評估指標(biāo)。答案：1.B2.C3.A4.B5.A6.B7.A8.A9.C10.C11.D12.A13.A14.A15.B16.A17.A18.D19.A20.A21.Pandas主要功能包括數(shù)據(jù)的讀取、處理、分析和可視化等。特點有：提供高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame和Series，方便處理表格數(shù)據(jù)；支持多種數(shù)據(jù)格式的讀取，如CSV、Excel等；具備強大的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理功能，如處理缺失值、重復(fù)值等；方便進行數(shù)據(jù)的分組、聚合、排序等操作；能夠與其他數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)庫無縫集成。22.```pythonimportpandasaspddata=pd.read_csv('your_file.csv')column_mean=data['your_column'].mean()print(column_mean)```23.```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4,5]y=[10,15,7,12,9]plt.plot(x,y)plt.title('LineChart')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()```24.首先，讀取數(shù)據(jù)到Pandas的DataFrame中。然后檢查數(shù)據(jù)類型是否正確，對于日期時間類型進行正確的解析。接著處理缺失值，可以刪除含有缺失值的行，或者使用合適的方法填充，如均值、中位數(shù)等。再檢查重復(fù)值，刪除重復(fù)行。最后，確保數(shù)據(jù)的一致性，比如地址格式的統(tǒng)一等。25.可以選擇線性回歸模型。依據(jù)是快遞量可能隨著時間呈現(xiàn)線性變化趨勢。收集歷史快遞量