Python数据分析 习题及答案汇总 项目1--6 Python数据分析基础 ---- 数据分析库SciPy.docx

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1、项目一 PythOn数据分析基础一、数据分析的分类有哪些？1 .按分析的方法和目的分类：（1）描述性分析（2）预测性分析（3）规范性分析2 .按分析的方法，以及收集和分析的数据类型分类：（1）定性分析（2）定量分析3 .按照研究者的目的分类：（1）统计（2）预测（3）数据挖掘（4）文本挖掘（5）优 化（6）实验设计二、数据分析的过程是什么？数据分析过程的主要活动由（1）识别信息需求（2）收集数据（3）分析数据（4）评价 并改进数据分析的有效性。三、数据分析工具有哪些？1 .ExcelMiCroSoftEXCel是微软办公套装软件的一个重要组成部分，是一种用于现代理财、数据 分析的流行软件。它能

2、够集文字、数据、图形、图表及其他多媒体对象于一体，以电子表格 的形式完成各种计算、分析和管理性工作，常被称为电子表格软件。它广泛地应用于管理统 计、财经、金融等众多领域。2.SmartbiSmartbi是一款商业智能工具，集数据链接、数据处理、可视化分析展现于一体，除了 拥有数据分析功能，还拥有完善的企业级数据管控、数据分析挖掘等功能。Smartbi是面向 部门/企业的数据应用产品，一般在企业中被用作大数据前端展现的工具，对接HadoopSpark 等平台，IT部门只需将数据按照业务模块分类准备好，业务部门就可以在前端进行自助分 析。3.SQLSOL被称为“数据分析的关键是用于从称为关系数据库

3、的有组织数据源中检索数据 的数据库语言。在数据分析中，SOL用于更新、查询和操作数据库。SOL是数据分析的“辅 助武器”，具有多种实现，如MySQL、SQLite、PoStgreSQL等。4.MATLAB数据分析和处理是各种理工学科应用中非常关键、重要的问题。MATLAB是一套高性 能的数值计算和可视化软件，是实现数据分析与处理的有效工具。5.R语言对于面向统计的任务，R语言是理想的语言。与PythOn相比，有抱负的大数据分析师 可能不得不面对陡峭的学习曲线。R语言专门用于统计分析。因此，它在统计学家中非常受 欢迎。如果读者想深入了解数据分析和统计信息，那么R语言是不错的选择。R语言的唯缺 点

4、是它不是通用编程语言，这意味着它不用于统计编程以外的任务。6.PythonPython丰富的第三方库（包括NumPy Panda等）为开发提供便利处理标准更加规范 PythOn结合了 R语言的快速、处理复杂数据采集的能力，以及更务实的语言等各个特质， 迅速成为主流。PythOn比起R语言，学起来更加简单、直观，而且其生态系统近几年来不 可思议地快速成长，在统计分析方面，其功能更强。四、简述PythOn。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van RoSSUm（吉多范罗苏姆）于20 世纪90年代初设计,作为一门叫作ABC语言的替代品。PythOn提供了高效的高级数据结构, 还

5、能简单、有效地面向对象编程。项目二PythOn数据分析开发环境五、Python数据的类型有哪些？按照数据的结构进行分类Python中的数据主要包括NUmber（数值）、String（字符串）、 list（列表）、range（区间）、tuple（元组）、set（集合）、dictionary（字典）。六、简述常量与变量的定义。1 .常量常量是程序运行中值不改变的量，如身份证号、出生年月等固定不变的量。在PythOn中 并没有提供定义常量的保留字，不过在PEP8中定义了常量的命名规范，是由大写字母和下 画线组成的。2 .变量变量是任何程序设计语言的基本元素之一，PythOn语言当然也不例外。与常规的

6、程序设 计语言不同的是，PVthOn并不要求事先对所使用的变量进行声明，也不需要指定变量类型它 会自动依据所赋予变量的值或对变量进行的操作来识别变量的类型。在赋值过程中，如果赋 值变量已存在，则PythOn将使用新值代替旧值，并以新值类型代替旧值类型。七、变量的命名应该遵循哪些规则？1 .变量名必须以字母或下划线开头，之后可以是任意的字母、数字或下划线。2 .变量名区分字母的大小写3 .应选择有意义的单词作为变量名。4 .变量名不超过31个字符，第31个字符以后的字符将被忽略。5 .不能把变量赋值给变量，只能把常量赋值给变量。例如，a=b是错误表达。变量的命名规则建议尽量使用能描述变量作用的英

7、文单词，并遵循驼峰命名法。八、简述Python支持的数值类型有哪些?1 .有符号整型int属于整型数据的一种，占用4字节2 .长整型long(长整型)属于整型数据的一种，占用4字节。长整型也可以使用小写字母1表示但 是还是建议使用大写字母L表示，避免与数字1混淆。PythOn使用L显示长整型3 .浮点型浮点型数据只采用十进制形式，有两种形式:十进制数形式和指数形式。4 .复数类型另外，PythOn还支持复数，把形如a+bi(a和b均为实数)的数称为复数，其中a称为实 部，b称为虚部，i称为虚数单位。当虚部等于零时，这个复数可以视为实数；当Z的虚部不等于零且实部等于零时，常称 Z为纯虚数。复数中

8、的实数a称为复数z的实部(realpart),记作Re(Z)=a;实数b为复数的虚部 (imaginarypart)， i己作 Im(z)=b。九、简述Python程序结构有哪些?分别能实现什么功能？1 .表达式语句：在PythOn程序中，广泛使用表达式与表达式语句。另外，用户还可以 通过交互式指令协调Python程序的执行，通过使用不同的交互式指来不同程度地响应程序 运行过程中出现的各种提示。2 .顺序结构：顺序结构是最简单、最易学的一种程序结构，由多个PythOn语句顺序构 成，各语句之间用分号“，”隔开，若不加分号，则必须分行编写，程序执行时也是由上至 下顺序进行的。3 .选择结构：选择

9、结构也叫分支结构，即根据表达式值的情况来选择执行哪些语句。 在编写较复杂的算法时，一般都会用到此结构。4 .循环结构：在利用Python进行数值实验或工程计算时，用得最多的便是循环结构了。 在循环结构中,被重复执行的语句组称为循环体，常用的循环结构有两种:for循环与while循 环。5 .条件表达式：在进行程序设计时，经常会根据表达式的结果有条件地赋值，可以使 用循环结构的紧凑形式进行设计。这种方式适用于简单表达式，是程序结构的简化形式。6 .程序的流程控制：在利用PythOn编程解决实际问题时，可能会需要提前终止for与 while等循环结构，有时可能需要显示必要的出错或警告信息和批处理文

10、件的执行过程等， 而这些特殊要求的实现就需要本节所讲的程序的流程控制命令，如break、COntinUe等。7 .程序调试：在程序执行过程中发生影响程序的正常执行的情况时，PyChaniI会弹出 报错信息，表示程序出现错误。项目三 数组计算库NUmPy十 简述NumPy的数组对象ndarray描述了数据哪几个方面的内容?NumPy的数组对象ndarray是存储数据和有关如何处理数据的信息的数据类型，描述了数 据以下几个方面的内容。4 .数据的类型（整数、浮点数或PythOn对象）。5 .数据的大小（如整数使用多少字节进行存储）。6 .数据的字节顺序（小端法或大端法）。7 .如果数据类型是结构化

11、类型，则描述的是字段的名称、每个字段的数据类型和每个 字段所取的内存块的部分。8 .如果数据类型是子数组，则描述的是其形状和数据类型验设计。十一、创建数组的具体方法是什么？在NUmPy中，每个线性的数组称为一个轴（axis）,即维度（dimension）。根据数组中元素 的维度将数组分为一维数组、二维数组、多维数组。十二、NUmPy创建新数组的函数有哪些？1. asarray 函数asarray函数类似于array,可用来创建数组。2. frombuffer 函数frombuffer函数用于实现动态数组，通过buffer输入参数，以流的形式读入并转化成 ndarray 对象。3. fromit

12、er 函数fromiter函数从可迭代对象中建立ndarray对象，返回一维数组。4. 初始化数组函数数组的初始化就是为其赋初值，即向这个数组中装入有意义的数据，在程序设计中，数 组初始化很重要。十三、分别介绍NumPy提供的一系列元素为同一数值的数组函数。1 .空数组在NumPy中,空数组使用empty命令表示。2 .全。数组在NumPy中，全0组使用ZeroS命令表示。3 .全1数组在NumPy中，全1数组使用ones命令表示。4 .指定数值数组在NUmPy中，使用full函数创建数值数组，该数组元素均为指定数值。十四、矩阵的生成主要有哪两种方法？分别简述。分别为采用matrix函数创建矩

13、阵和采用mat函数创建矩阵。matrix函数：在NumPy中，matrix函数用于创建矩阵。mat函数：用来创建一个矩阵。该函数中的数据可以为字符串，以分号隔开；或者为列 表形式，以逗号隔开。十五、简述向量运算有哪些？1 .向量生成由有限个向量组成的向量组可以构成矩阵，如果4=（an）是mXn矩阵或数组，那么4有 m个n维行向量或n个m维列向量。2 .向量乘法一个行向量乘以一个列向量称为向量的内积，又叫作点积，结果是一个数值;一个列向 量乘以一个行向量称为向量的外积，结果是一个矩阵。项目四数据分析库PandaS十六、简述PandaS和NUmPy的区另Ij。Pandas和NumPy都是Pytho

14、n中数据处理的支持库。Pandas是基于NumPy数组构建的 一种工具，但它是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NUmPy更适合处理统一的数值数 组数据。PandaS提供了大量能快速、便捷地处理数据的函数和方法，是使PythOn成为强大 而高效的数据分析环境的重要因素之一。十七、PandaS数据结构有哪些?如何定义？1 . 一维数组SeriesSeries是一种类似于一维数组的对象，由一组数据（NUmPy中的数据类型）及一组与之相 关的数据标签（索弓I）组成。2 .二维数组 DataFrameDataFrame是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数 值、字符串、布

15、尔值等）。DataFrame既有行索引又有列索引，可以看作由SerieS组成的字典 （使用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的，而不是列表、字典 或别的一维数据结构。十八、PandaS导入的文件有哪些？Pandas导入文件数据采用何种函数取决于文件的格式。根据以下标准确定使用的文件 格式。二进制文件可用来保存数值数据并访问文件中的指定数字,或者随机访问文件中的数字。 与人可识别的文本文件不同，二进制文件只能通过机器读取。二进制文件是存储数据最为紧 凑和快速的格式。如果需要随机读/写文件或读取速度及磁盘空间有限，就使用二进制文件。在磁盘空间 利用和读取速度方面，二进制文件优于文本文件。如果需要在其他应用程序（如Microsoft EXCel）中访问这些数据，就使用最常见且便于存 取的xls或xlsx文件。CSV文件是为了实现简单的数据存储而设计的，是一个纯文本的文件，最广泛的应用 是在程序之间转移表格数据，能够兼容各类程序。十九、简述什么是数据处理？主要包括什么？数据处理是指从大量杂乱无章、难以理解、缺失的数据中抽取有意义的数据。数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据合并等。二十、数据如何进行统计？1 .数据提取2 .数据分类3 .数据排序4 .统计分组。二十一、数据统计分析包括什么？