2026年數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域Python編程考試題一、選擇題（每題2分，共20題，合計40分）說明：下列每題只有一個正確選項。1.在Python中，以下哪個語句用于導(dǎo)入`numpy`庫的標(biāo)準(zhǔn)方式？A.`importnumpyasnp`B.`requirenumpyasnp`C.`includenumpyasnp`D.`loadnumpyasnp`2.以下哪個函數(shù)可以用來計算列表中所有元素的總和？A.`sum()`B.`total()`C.`avg()`D.`count()`3.在Pandas中，讀取CSV文件的正確函數(shù)是？A.`read_csv()`B.`load_csv()`C.`open_csv()`D.`fetch_csv()`4.以下哪個是Python中用于數(shù)據(jù)框（DataFrame）排序的函數(shù)？A.`sort()`B.`order()`C.`sort_values()`D.`arrange()`5.在NumPy中，創(chuàng)建一個5x5全零矩陣的正確方法是？A.`np.zeros((5,5))`B.`np.zero((5,5))`C.`np.zeroes((5,5))`D.`np.array([[0]5]5)`6.以下哪個是Python中用于數(shù)據(jù)框（DataFrame）選擇列的語法？A.`df['column_name']`B.`df.column_name`C.`df.column_name()`D.`df.get('column_name')`7.在Pandas中，處理缺失值的函數(shù)是？A.`dropna()`B.`fillna()`C.`replacena()`D.`cleanna()`8.在NumPy中，計算數(shù)組中所有元素的平均值的函數(shù)是？A.`mean()`B.`avg()`C.`average()`D.`std()`9.以下哪個是Python中用于數(shù)據(jù)框（DataFrame）分組并聚合的函數(shù)？A.`groupby()`B.`aggregate()`C.`pivot()`D.`summarize()`10.在Python中，用于創(chuàng)建交互式數(shù)據(jù)可視化的庫是？A.`matplotlib`B.`seaborn`C.`plotly`D.`bokeh`二、填空題（每題2分，共10題，合計20分）說明：請將正確答案填入橫線處。1.在Python中，用于數(shù)據(jù)科學(xué)最常用的科學(xué)計算庫是______。2.讀取JSON文件的Pandas函數(shù)是______。3.在NumPy中，創(chuàng)建一個1x10的隨機數(shù)組可以使用______函數(shù)。4.刪除Pandas數(shù)據(jù)框中重復(fù)行的函數(shù)是______。5.在Python中，用于數(shù)據(jù)框（DataFrame）重命名列的函數(shù)是______。6.計算NumPy數(shù)組標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)是______。7.在Pandas中，用于篩選數(shù)據(jù)框中滿足條件的行的函數(shù)是______。8.在Python中，用于創(chuàng)建熱力圖的庫是______。9.讀取Excel文件的Pandas函數(shù)是______。10.在NumPy中，用于按條件篩選數(shù)組的函數(shù)是______。三、簡答題（每題5分，共4題，合計20分）說明：請簡要回答下列問題。1.簡述Python中NumPy數(shù)組和Python原列表的區(qū)別。2.解釋Pandas數(shù)據(jù)框（DataFrame）與SQL表的對應(yīng)關(guān)系。3.如何使用Matplotlib繪制折線圖？4.描述Pandas中`groupby()`函數(shù)的常用參數(shù)及其作用。四、編程題（每題10分，共3題，合計30分）說明：請根據(jù)要求完成代碼編寫。1.數(shù)據(jù)讀取與處理假設(shè)有一個名為`sales.csv`的文件，包含以下列：`date`（日期）、`product`（產(chǎn)品）、`quantity`（銷量）。請編寫Python代碼讀取該文件，并篩選出`product`為“手機”的記錄，然后計算每天的手機銷量總和，并將結(jié)果保存為新的CSV文件`phone_sales.csv`。2.數(shù)據(jù)可視化使用Matplotlib繪制一個包含以下內(nèi)容的條形圖：-X軸為“產(chǎn)品A”“產(chǎn)品B”“產(chǎn)品C”“產(chǎn)品D”，-Y軸為對應(yīng)產(chǎn)品的銷量（假設(shè)銷量分別為：100,150,200,130）。要求：條形圖帶有標(biāo)題、X軸和Y軸標(biāo)簽，并使用不同顏色區(qū)分各產(chǎn)品。3.NumPy數(shù)組操作編寫Python代碼完成以下任務(wù)：-創(chuàng)建一個10x10的隨機整數(shù)矩陣（范圍1-100）；-計算矩陣的每行最大值；-將矩陣中的所有負數(shù)替換為0；-輸出處理后的矩陣。答案與解析一、選擇題答案1.A2.A3.A4.C5.A6.A7.A8.A9.A10.C解析：-選擇題主要考察對Python基礎(chǔ)庫和Pandas、NumPy核心功能的掌握。選項設(shè)計避免歧義，突出行業(yè)常用操作。二、填空題答案1.NumPy2.`read_json()`3.`np.random.rand(1,10)`4.`drop_duplicates()`5.`rename()`6.`std()`7.`query()`或`loc[]`8.Seaborn9.`read_excel()`10.`np.where()`解析：-填空題覆蓋數(shù)據(jù)讀取、處理和可視化常用函數(shù)，確?？忌煜ず诵牟僮?。三、簡答題答案1.NumPy數(shù)組和Python原列表的區(qū)別-性能：NumPy數(shù)組使用連續(xù)內(nèi)存，計算效率更高；列表是動態(tài)數(shù)組，性能較低。-數(shù)據(jù)類型：NumPy數(shù)組元素類型統(tǒng)一；列表支持混合類型。-支持操作：NumPy提供廣播、矩陣運算等高級操作；列表功能有限。2.Pandas數(shù)據(jù)框與SQL表的對應(yīng)關(guān)系-列：SQL表的列對應(yīng)Pandas的列（DataFrame）。-行：SQL表的行對應(yīng)Pandas的行。-索引：SQL的主鍵對應(yīng)Pandas的索引。-聚合：SQL的`GROUPBY`對應(yīng)Pandas的`groupby()`。3.Matplotlib繪制折線圖pythonimportmatplotlib.pyplotaspltx=[1,2,3,4]y=[10,20,15,25]plt.plot(x,y,label='折線圖')plt.title('示例折線圖')plt.xlabel('X軸')plt.ylabel('Y軸')plt.legend()plt.show()4.Pandas`groupby()`函數(shù)常用參數(shù)-`by`：指定分組依據(jù)的列或列列表。-`as_index`：是否將分組列設(shè)為索引（默認`True`）。-`agg`：自定義聚合函數(shù)。-`dropna`：是否刪除分組后的空值。四、編程題答案1.數(shù)據(jù)讀取與處理pythonimportpandasaspddf=pd.read_csv('sales.csv')phone_df=df[df['product']=='手機'].groupby('date')['quantity'].sum().reset_index()phone_df.to_csv('phone_sales.csv',index=False)2.數(shù)據(jù)可視化pythonimportmatplotlib.pyplotaspltproducts=['產(chǎn)品A','產(chǎn)品B','產(chǎn)品C','產(chǎn)品D']sales=[100,150,200,130]plt.bar(products,sales,color=['blue','green','red','purple'])plt.title('產(chǎn)品銷量條形圖')plt.xlabel('產(chǎn)品')plt.ylabel('銷量')plt.show()3.NumPy數(shù)組操