<tfoot id="ojnq6"><optgroup id="ojnq6"><mark id="ojnq6"></mark></optgroup></tfoot>
<var id="ojnq6"><meter id="ojnq6"><ul id="ojnq6"></ul></meter></var>
<var id="ojnq6"><legend id="ojnq6"></legend></var>
<fieldset id="ojnq6"></fieldset>
以下是按順序整理后的題目（已去除答案）:
### 1. pandas中的apply函數(shù)常用于（ ）。
A.對DataFrame進(jìn)行迭代計算
B.對DataFrame進(jìn)行行或列的處理
C.對DataFrame進(jìn)行篩選和過濾
D.對DataFrame進(jìn)行排序和排列
### 2. 對于df=pd.DataFrame({'ID':[3,9,5],'Name':['陳芳','劉佳','方鳴'], 'Marks':[85,92,65], 'Grade':['B','A','D']})，下述說法正確的是（ ）
語句df.insert(2,column='age',value=[18,19,18]):
語句df.rename(columns={'Name':'姓名'},inplace=True):
語句df['ID']=[1,2,3]:
語句df.loc[1,'Name']='劉佳佳':
### 3. 對于Dataframe對象的數(shù)據(jù)合并，下述說法不正確的是（ ）
A.Pandas的concat()方法可實現(xiàn)多個對象的縱向合并和橫向合并。
B.Pandas的concat()方法實現(xiàn)合并時默認(rèn)進(jìn)行橫向合并。
C.Pandas的merge()方法在合并時有參數(shù)能指明合并時左邊或右邊的對象。
D.Pandas中的join()方法只能按照索引進(jìn)行橫向合并。
### 4. 對于df=pd.DataFrame([[1,2],[3,4]])，下述說法不正確的是（ ）
A.df['a']=[5,5]操作后新增加了一列數(shù)據(jù)
B.df[0]=[5,5]操作后將第一行數(shù)據(jù)修改為[0,0]
C.print(df[0:1])操作輸出的是第一行數(shù)據(jù)
D.df.loc['b']=[0,0]操作后新增加了一行數(shù)據(jù)
### 5. 下列說法正確的是（其中df指Dataframe對象）（ ）
A.在默認(rèn)索引下，df.iloc[0:3,:]語句可以用來選取df的前三行
B.在默認(rèn)索引下，df.iloc[1:3,:]語句可以用來選取df的前三行
C.在默認(rèn)索引下，df.iloc[0:2,:]語句可以用來選取df的前三行
D.在默認(rèn)索引下，df.loc[0:4,:]語句可以用來選取df的前四行
### 6. 以下語句可以用來選取DataFrame對象df中'A'列取值大于0的行的是（ ）
A.df[[df.A > 0]]
B.df['A' > 0]
C.df[df['A'] > 0]
D.df[df. 'A'> 0]
### 7. 下列哪個語句可以對DataFrame對象df的前四行進(jìn)行切片（ ）。
A.df[1:4]
B.df[0:3]
C.df[0:4]
D.df([0:4])
### 8. 下列語句可以用來選取DataFrame對象df中列名為'A'和'B'的兩列的是（ ）
A.df['A','B']
B.df(A,B)
C.df(['A','B'])
D.df[['A','B']]
### 9. df.tail( )這個函數(shù)是用來（ ）。
A.用來創(chuàng)建數(shù)據(jù)
B.用來選取數(shù)據(jù)
C.用來分析數(shù)據(jù)
D.用來刪除數(shù)據(jù)
### 10. 下列語句可以用來選取DataFrame對象df前五行的是（ ）。
A.df.tail(5)
B.df.describe( )
C.df.head( )
D.df.index
### 11. pd.csv文件中數(shù)據(jù)包含“姓名”，“學(xué)號”，“語文”，“數(shù)學(xué)”等字段，有若干個數(shù)據(jù)行，將該文件中數(shù)據(jù)讀入一個DataFrame對象df以后，如何選取“姓名”列。（ ）
A.df."姓名"
B.df[姓名]
C.df.姓名
D.df[:1]
### 12. 對于s1=pd.Series(range(5),index=['a','b','a','b','b'])，s2=pd.Series(['A','B','C'],index=['a','b','c'])，下述說法不正確的是（ ）
A.s1.index.intersection(s2.index)計算得到的索引對象的值為['a','b']
B.s2.index.delete(1)操作以后s2的索引對象的值不存在元素'a'
C.s1.index.is_unique操作的結(jié)果為False
D.s1.index.isin(s2.index)操作的結(jié)果為[True True True True True]
### 13.對于DataFrame對象df=pd.DataFrame({'學(xué)號':[1,2,3],'姓名':['張三','李四','王五'],'成績':[90,87,95]})，下述說法不正確的是（ ）
A.姓名'為行標(biāo)簽
B.reindex()方法可重建df的索引對象
C.df.set_index(‘學(xué)號’,inplace=True)能夠?qū)?學(xué)號'設(shè)為行標(biāo)簽
D.df.reset_index(inplace=True)能夠重置對象的索引，還原到原始狀態(tài)。
### 14. 下列語句可以用來查看DataFrame對象df列名的是（ ）
A.df.columns
B.df.values
C.df.describe()
D.df.index
### 15. 對于Pandas中的索引對象的說法不正確的是（ ）
A.索引對象用于存儲軸標(biāo)簽和其他元數(shù)據(jù)
B.Series對象通過index屬性設(shè)置或返回索引對象
C.DataFrame對象既有行標(biāo)簽索引對象，又有列標(biāo)簽索引對象
D.DataFrame對象只有列索引可以自定義，行索引為自動生成的整數(shù)型索引
### 16. 數(shù)據(jù)采集的目的是（ ）。
A.收集數(shù)據(jù)
B.整理數(shù)據(jù)
C.分析數(shù)據(jù)
D.獲取有價值信息
### 17. 數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析前重要且首要環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)采集需要符合哪些特性（ ）。
A.多維性、靈活性、高延遲
B.全面性、多維性、高效性
C.低維度、高并發(fā)、高速率
D.單一化、低維度、低并發(fā)
### 18. （ ）官網(wǎng)提供我國經(jīng)濟(jì)、民生、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、運輸、旅游、教育、科技、衛(wèi)生等多個方面的數(shù)據(jù)，并且在月度、季度、年度都有覆蓋，較為全面和權(quán)威，有助于社會科學(xué)研究。
A.國家統(tǒng)計局
B.UCI數(shù)據(jù)庫
C.大數(shù)據(jù)導(dǎo)航
D.國家發(fā)改委
### 19. （ ）是客戶在官網(wǎng)http://tushare.pro/注冊，首次登錄后，服務(wù)器生成的一個用戶接口字符串，客戶端帶上這個字符串，即可向服務(wù)器請求數(shù)據(jù)，減少了服務(wù)器頻繁查詢工作。
A.Token
B.Tushn
C.pro_api
D.tushare pro
### 20. 可以從以下四種途徑進(jìn)行數(shù)據(jù)采集:（1）互聯(lián)網(wǎng)公共數(shù)據(jù)采集。部分大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府會向社會開放一些大數(shù)據(jù)，供公眾下載使用。（2）（ ）。（3）大型日志收集系統(tǒng)。（4）其他數(shù)據(jù)采集。
A.網(wǎng)絡(luò)爬蟲數(shù)據(jù)采集
B.移動應(yīng)用程序
C.傳感器
D.互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)站
### 21. 第三方包( ）是一個免費、開源的Python財經(jīng)數(shù)據(jù)接口包，可以采集股票等金融數(shù)據(jù)，為金融分析人員提供樣本。
A.Tushare
B.scipy
C.matplotlib
D.pyecharts
### 22. 麥肯錫全球研究所認(rèn)為:大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和（ ）四大特征。
A.價值密度低
B.價值密度高
C.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
D.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
### 23.調(diào)用xlwt模塊寫入Excel表一般步驟是:
1.導(dǎo)入庫
2.創(chuàng)建一個工作簿對象
3.（
）
4.向工作表中添加數(shù)據(jù)
5.保存數(shù)據(jù)
A.工作簿中添加一個工作表對象worksheet
B.獲取一個工作表對象
C.對行進(jìn)行操作
D.對列進(jìn)行操作
### 24. xlrd模塊中的打開工作簿(book)的操作是（ ）
A.book1=xlrd.open_workbook(filename)
B.book1=xlrd.open(filename)
C.table=book1.sheets()[i]
D.workbook=xlwt.Workbook()
### 25. Python處理Excel文件的軟件包有:xlrd/xlwt、xlutils、openpyxl、xlsxwriter、pandas等。（ ）模塊中的函數(shù)和屬性可直接對Excel文件的工作表、行、列、單元格等數(shù)據(jù)項進(jìn)行讀取操作。
A.xlrd
B.xlwt
C.pandas
D.xlutils
### 26. 當(dāng)使用replace()方法將數(shù)據(jù)中異常值替換成空值或其他值，（ ）參數(shù)是用來表示替換后的值
A.value
B.inplace
C.to_replace
D.thresh
### 27. 當(dāng)使用drop_duplicates()函數(shù)查找并刪除DataFrame中的重復(fù)行，需要確定是否替換原對象數(shù)據(jù)，應(yīng)當(dāng)調(diào)節(jié)其中的（ ）參數(shù)
A.keep
B.inplace
C.subset
D.how
### 28. 當(dāng)調(diào)用dropna()方法刪除含有空值的行或列，需要定義要在哪些列中查找缺少的值，應(yīng)當(dāng)調(diào)節(jié)其中的（ ）參數(shù)
A.axis
B.subset
C.axis
D.inplace
### 30. 在數(shù)據(jù)缺失處理中，（ ）方法用來輸出整個表所有列的非空值總數(shù)及數(shù)據(jù)類型
A.inplace
B.notna
C.keep
D.info
### 31. 當(dāng)使用fillna方法填充缺失值時，需要確定填充數(shù)據(jù)的個數(shù)，應(yīng)當(dāng)調(diào)節(jié)fillna方法中的（ ）參數(shù)
A.value
B.limit
C.axis
D.inplace
### 32. 數(shù)據(jù)處理中經(jīng)常需要根據(jù)缺失值的大小、比例或其他特征來進(jìn)行行樣本或列特征的刪除，Pandas中提供了（ ）函數(shù)來進(jìn)行操作
A.drop_duplicates
B.dropna
C.duplicated
D.notna
### 33. 缺失數(shù)據(jù)可以使用哪兩個函數(shù)來查看每個單元格是否缺失（ ）
A.isna()、notnull()
B.notnull()、isnull()
C.info()、isnull()
D.isna()、isnull()
### 35.以下程序的輸出結(jié)果是:（ ）
import
pandas
as
pd
person
{
"name":
['Google',
'Baidu'
,
'Taobao'],
"age":
[50,
40,
42]
}
df
pd.DataFrame(person)
df.loc[2,
'age']
30
print(df.to_string())
### 36. Pandas中的max()和sum(axis=1)表示什么?（ ）
A.每行最大值和每行的總和
B.每行最大值和每列的總和
C.每列最大值和每列的總和
D.每列最大值和每行的總和
### 37. Pandas中的sort_index(axis=1,ascending=False)表示什么?（ ）
A.按行索引升序排序
B.按列索引升序排序
C.按行索引降序排序
D.按列索引降序排序
### 38. Pandas中的sort_index(axis=0,ascending=True)表示什么?（ ）
A.按行索引升序排序
B.按列索引升序排序
C.按行索引降序排序
D.按列索引降序排序
### 39. 下列哪個是DataFrame求解累計值的函數(shù)?（ ）
A.df.quantile
B.df.median
C.df.cumsum
D.df.count
### 40. DataFrame中count(axis=1)表示什么意思?（ ）
A.計算每行NaN的個數(shù)
B.計算每行非NaN的個數(shù)
C.計算每列NaN的個數(shù)
D.計算每列非NaN的個數(shù)
### 41. pandas中DataFrame求解每行最大值所在索引標(biāo)簽的代碼是什么?（ ）
A.df.argmax(axis=0)
B.df.argmax(axis=1)
C.df.idxmax(axis=0)
D.df.idxmax(axis=1)
### 42. pandas中DataFrame求解每列最大值的代碼是什么?（ ）
A.df.argmax(axis=0)
B.df.argmax(axis=1)
C.df.max(axis=0)
D.df.max(axis=1)
### 43. pandas中DataFrame求解每行最大值所在索引位置的代碼是什么?（ ）
A.df.argmax(axis=0)
B.df.argmax(axis=1)
C.df.max(axis=0)
D.df.max(axis=1)
### 44. Pandas按索引排序的函數(shù)是什么?（ ）
A.sort_index
B.sort_values
C.describe
D.sort_cloumns
### 45. Pandas按值排序的函數(shù)是什么?（ ）
A.sort_index
B.sort_values
C.describe
D.sort_cloumns
### 46. 擴(kuò)展庫matplotlib.pyplot中的函數(shù)plot可以繪制（ ）圖形。
A.柱狀圖
B.折線圖
C.餅狀圖
D.雷達(dá)圖
### 47. 關(guān)于pyecharts庫描述不正確的是（ ）。
A.pyecharts可繪制二維圖、地理圖表及3D圖表
B.通過set_global_opts()函數(shù)可配置圖表的標(biāo)題、圖例
C.通過set_series_opts()函數(shù)可配置圖表的文字、點、線樣式
D.set_series_opts()是圖表的全局配置選項函數(shù)
### 48. pyecharts是Python數(shù)據(jù)可視化庫，它的底層技術(shù)是JavaScript的（ ）庫。
A.Echarts
B.D3.js
C.Highcharts
D.Chart.js
### 49. pyecharts庫不能繪制（ ）圖形。
A.詞云圖
B.雷達(dá)圖
C.地圖
D.無向網(wǎng)絡(luò)圖
### 50. wordcloud庫中能根據(jù)詞頻字典生成詞云的庫函數(shù)是（ ）。
A.fit_words()
B.generate_frequencies()
C.generate()
D.generate_from_text()
### 51.下面關(guān)于wordcloud庫描述不正確的是（ ）。
A.wordcloud庫是第三方庫，可以實現(xiàn)詞云繪制、英語分詞、文件讀出及文件存儲等功能
B.庫函數(shù)WordCloud返回一個詞云對象
C.詞云圖的形狀、尺寸、顏色不可以修改
D.wordcloud庫可以根據(jù)文本中詞語出現(xiàn)的頻率等參數(shù)繪制詞云
### 52以下關(guān)于wordcloud庫描述正確的是（ ）。
A.wordcloud庫是專用于根據(jù)文本生成詞云的Python第三方庫
B.wordcloud庫是網(wǎng)絡(luò)爬蟲方向的Python第三方庫
C.wordcloud庫是機(jī)器學(xué)習(xí)方向的Python第三方庫
D.wordcloud庫是中文分詞方向的Python第三方庫
### 53關(guān)于jieba庫的全模式分詞，以下選項中描述正確的是（ ）。
A.適合用于搜索引擎分詞
B.將句子最精確地切開，適合文本分析
C.在精確模式基礎(chǔ)上，對長詞再次切分，提高召回率
D.把句子中所有可以成詞的詞語都掃描出來，速度非?？?/label>
### 54關(guān)于jieba庫的函數(shù)lcut(x)，以下選項中描述正確的是（ ）。
A.精確模式，返回中文文本x分詞后的列表變量
B.全模式，返回中文文本x分詞后的列表變量
C.搜索引擎模式，返回中文文本x分詞后的列表變量
D.向分詞詞典中增加新詞x
### 55關(guān)于下面代碼敘述不正確的是（ ）。
import
jieba
s=我愛Python編程
words=jieba.lcut(s)
print(words)
A.jieba庫是Python標(biāo)準(zhǔn)庫
B.jieba庫是Python第三方庫，須先下載安裝
C.變量words是一個列表
D.變量words包含4個元
### 56下列jieba庫的函數(shù)不能實現(xiàn)中文分詞的是（ ）
A.cut()
B.cut_for_search()
C.lcut()
D.cuts()
### 57pie函數(shù)中的explode屬性用于:（ ）
A.放大圖
B.繪制爆炸圖
C.使部分圖突出顯示
D.是圖的各個部分分離
### 58matplotlib保存圖片的函數(shù)是:（ ）
A.save
B.savefig
C.imsave
D.savefile
### 59matplob中設(shè)置中文字體，pyplot模塊可以使用的屬性是:（ ）
A.font
B.rcParams
C.property
D.fontParams
### 60繪制2行3列的多個子圖采用的函數(shù)是:（ ）
A.subplot(1,2)
B.subplot(2,1)
C.sbupllot(3,2)
D.subplot(2,3)
### 61subplot(2,2,1)表示在當(dāng)前第幾個子圖區(qū)域繪圖:（ ）
A.1
B.2
C.3
D.4
### 62在plot函數(shù)中繪制點線圖需設(shè)置linestyle屬性的值是:（ ）
A.‘_ .’
B.‘_ ’
C.‘:’
D.‘-..’
### 63繪制直方圖或質(zhì)量分布圖的函數(shù)是:（ ）
A.bar
B.hist
C.histogram
D.boxplot
### 64scatter函數(shù)繪制的圖形是:（ ）
A.折線圖
B.直方圖
C.散點圖
D.柱形圖
### 65下面語句中figsize參數(shù)在默認(rèn)情況下的意思是:（ ）
plt.figure(figsize(10,15))
A.寬度10像素，高度15像素
B.高度10像素，寬度15像素
C.寬度10英寸，高度15英寸
D.高度10英寸，寬度15英寸
### 66將matplotlib中plot函數(shù)的繪圖顏色設(shè)為黑色的字符是:（ ）
A.c'
B.b'
C.k'
D.33ff00'
### 67下列關(guān)于DataFrame說法不正確的是（ ）。
A.DataFrame是一個類似二維數(shù)組的對象
B.DataFrame是由數(shù)據(jù)和索引組成
C.DataFrame有行索引與列索引
D.默認(rèn)情況下DataFrame的行索引在最右側(cè)
### 68下列關(guān)于DataFrame說法正確的是（ ）。
A.DataFrame結(jié)構(gòu)是由索引和數(shù)據(jù)組成
B.DataFrame的行索引位于最右側(cè)
C.創(chuàng)建一個DataFrame對象時需要指定索引
D.DataFrame每列的數(shù)據(jù)類型必須是相同的
### 69關(guān)于讀寫excel文件的說法中，下列描述正確的是（ ）。
A.to_excel()方法表示將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)寫入到Excel文件中
B.to_excel()方法表示將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)讀取到DataFrame中
C.read_excel()函數(shù)表示將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)讀取到excel中
D.read_excel()函數(shù)表示將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)寫入到DataFrame中
### 70下列關(guān)于Series說法不正確的是（ ）。
A.Series是一個類似一維數(shù)組的對象
B.Series可以保存任何類型的數(shù)據(jù)
C.Series由數(shù)據(jù)和索引構(gòu)成
D.Series結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)位于索引的左側(cè)
### 71關(guān)于Pandas數(shù)據(jù)讀寫的說法中，下列描述錯誤的是（ ）。
A.read_csv()能夠讀取所有文本數(shù)據(jù)
B.read_sql()可以讀取數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)
C.to_csv()能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)寫入到csv文件中
D.to_excel()能夠?qū)⒔Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)寫入到excel文件中
### 72下列選項中，不能創(chuàng)建一個Series對象的是（ ）
A.ser_obj = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
B.ser_obj = pd.Series({2001: 17.8, 2002: 20.1, 2003: 16.5})
C.ser_obj = pd.Series((1,2,3,4))
D.ser_obj = pd.Series(1,2)
### 73關(guān)于Series結(jié)構(gòu)，下列描述正確的是（ ）。
A.Series是一個類似于二維數(shù)組的對象
B.Series由一組數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的索引兩部分構(gòu)成
C.Series只能保存整數(shù)和字符串類型的數(shù)據(jù)
D.Series的索引默認(rèn)是從1開始
### 74關(guān)于pandas數(shù)據(jù)讀寫，下列說法錯誤的是( )
A.read_excel能夠讀取擴(kuò)展名為.xls的文件
B.read_csv能夠讀取數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)
C.to_csv方法能夠?qū)?DataFrame寫出到csv中
D.to_sql方法能夠?qū)?DataFame寫出到數(shù)據(jù)庫中
### 75Series能夠接收的數(shù)據(jù)類型不包括( )
A.dict
B.list
C.array
D.set
### 81從下面的數(shù)組中打印數(shù)字 8 的正確語法是什么:
arr
np.array([[1,2,3,4,5],
[6,7,8,9,10]])
A.print(arr[1,2])
B.print(arr[2,3])
C.print(arr[0,7])
D,print(arr[2
3])
### 82以下四個選項中不能成功創(chuàng)建數(shù)組的是（ ）
A.a=np.zeros((2,3))
B.a=np.linspace(1,10,4)
C.a=np.random.rand(2,3)
D.a=[[1 2 3]
[2 3 4]]
### 83以數(shù)學(xué)方式將數(shù)組arr1的數(shù)字與數(shù)組arr2的數(shù)字相加的正確語法是什么?
A.np.append(arr1,arr2)
B.np.sum(arr1,arr2)
C.np.add(arr1,arr2)
D.np.substract(arr1,arr2)
### 84關(guān)于NumPy的說法中錯誤的是（ ）
A.NumPy庫的核心是ndarray對象
B.sum(a, axis=None)函數(shù)的功能是根據(jù)給定軸axis計算數(shù)組a相關(guān)元素之和，axis省略則對全部元素進(jìn)行計算
C.數(shù)組之間進(jìn)行比較運算，返回值為布爾型數(shù)組
D.resize函數(shù)不改變原來數(shù)組的形狀
### 85Python語言中常用的科學(xué)計算庫是:( )
A.matplotlib
B.pandas
C.numpy
D.scikit-learn
### 86下程序的輸出結(jié)果是:（ ）
from
bs4
import
BeautifulSoup
s='''<html><head><title>招生</title></head><body
bgcolor='red'
style='font-size:20px'><p
class='c1'>歡迎訪問</p></body></html>'''
soup=BeautifulSoup(s,'html.parser')
tag=soup.body
print(tag['bgcolor'])
A.font-size:20px
B.20px
C.red
D.c1
### 87下程序的輸出結(jié)果是:（ ）
from
bs4
import
BeautifulSoup
s='''<html><head><title>招生</title></head><body
bgcolor='black'
style='font-size:20px'><p
class='c1'>歡迎訪問</p></body></html>'''
soup=BeautifulSoup(s,'html.parser')
tag=soup.body
print(tag.attrs)
A.{bgcolor='black'}
B.{style='font-size:20px'}
C.{class='c1'}
D.{bgcolor='black'
style='font-size:20px'}
### 88下程序的輸出結(jié)果是:（ ）
from
bs4
import
BeautifulSoup
s='''<html><head><title>招生</title></head><body
bgcolor='black'
style='font-size:20px'><p
class='c1'>歡迎訪問</p></body></html>'''
soup=BeautifulSoup(s,'html.parser')
tag=soup.body
print(tag.name)
A.body
B.body
p
C.p
D.html
### 89一個網(wǎng)頁的基本組成是:（ ）
A.頭部、主體
B.標(biāo)簽、主體
C.頭部、標(biāo)簽、主體
D.頭部、標(biāo)簽
### 90HTML文件擴(kuò)展名為:（ ）
A..html
B..htm
C..xml
D..html或.htm
### 91HTML元素的屬性以“屬性名=屬性值”的形式寫在標(biāo)簽中，正確格式是:（ ）
A.<開始標(biāo)簽 屬性名=屬性值>內(nèi)容</結(jié)束標(biāo)簽>
B.<開始標(biāo)簽 >內(nèi)容<屬性名=屬性值 /結(jié)束標(biāo)簽>
C.<開始標(biāo)簽 屬性名=屬性值>內(nèi)容<屬性名=屬性值 /結(jié)束標(biāo)簽>
D.<開始標(biāo)簽>屬性名=屬性值 內(nèi)容</結(jié)束標(biāo)簽>
### 92BeautifulSoup支持Python標(biāo)準(zhǔn)庫中的html解析器包括:（ ）
A.html.parser
B.lxml
C.html5lib
D.html.parser、lxml、html5lib
### 93爬蟲中構(gòu)造用戶請求的headers屬性的類型是:（ ）
A.列表
B.元素
C.字典
D.集合
### 94使用爬蟲程序采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)一般經(jīng)過四個過程:發(fā)送請求、（ ）、解析內(nèi)容、保存數(shù)據(jù)
A獲取內(nèi)容
B請求連接
C數(shù)據(jù)清洗
D數(shù)據(jù)分析
### 95HTML元素的基本組成結(jié)構(gòu)是:（ ）
A.<標(biāo)簽></標(biāo)簽>
B.<標(biāo)簽>內(nèi)容<標(biāo)簽>
C.<標(biāo)簽>內(nèi)容
D.<標(biāo)簽>內(nèi)容</標(biāo)簽>
### 96使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的pie()函數(shù)繪制餅狀圖時，下面哪個參數(shù)用來設(shè)置餅狀圖的圓心( )。
A.explode
B.center
C.shadow
D.radius
### 97使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的pie()函數(shù)繪制餅狀圖時，下面哪個參數(shù)用來設(shè)置餅狀圖是否顯示陰影( )。
A.explode
B.center
C.shadow
D.startangle
### 98使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的pie()函數(shù)繪制餅狀圖時，下面哪個參數(shù)用來設(shè)置每個扇形區(qū)域的填充顏色( )。
A.radius
B.colors
C.shadow
D.center
### 99使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的xlabel()函數(shù)設(shè)置x軸標(biāo)簽時，下面哪個參數(shù)可以用來設(shè)置字號( )。
A.size
B.font
C.prop
D.fontsize
### 100使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的bar()函數(shù)繪制柱狀圖時，下面哪個參數(shù)可以用來設(shè)置柱的邊框線寬( )。
A.hatch
B.lw
C.width
D.fill
### 101使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的bar()函數(shù)繪制柱狀圖時，下面哪個參數(shù)可以用來設(shè)置柱的內(nèi)部填充符號( )。
A.hatch
B.lw
C.width
D.fill
### 102使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的bar()函數(shù)繪制柱狀圖時，下面哪個參數(shù)可以用來設(shè)置柱的顏色( )。
A.color
B.c
C.width
D.fillcolor
### 103使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的scatter()函數(shù)繪制散點圖時，下面哪個參數(shù)可以用來設(shè)置散點符號的大小( )。
A.size
B.s
C.marker
D.alpha
### 104擴(kuò)展庫matplotlib.pyplot中的函數(shù)bar()可以用來繪制哪種圖形( )。
A.柱狀圖
B.折線圖
C.餅狀圖
D.雷達(dá)圖
### 105在讀寫文件之前，打開文件使用的函數(shù)是( )。
A.openfile
B.open
C.file
D.fopen
### 106關(guān)于Python文件的'+'打開模式，以下選項正確的描述是( )。
A.追加寫模式
B.與r/w/a/x一同使用，在原功能基礎(chǔ)上增加同時讀寫功能
C.只讀模式
D.覆蓋寫模式
### 107以下關(guān)于文件的描述錯誤的選項是( )。
A.readlines() 函數(shù)讀入文件內(nèi)容后返回一個列表，元素劃分依據(jù)是文本文件中的換行
B.read() 一次性讀入文本文件的全部內(nèi)容后，返回一個字符串
C.readline() 函數(shù)讀入文本文件的一行，返回一個字符串
D.二進(jìn)制文件和文本文件都是可以用文本編輯器編輯的文件
### 108以下選項中不是 Python 對文件的寫操作方法的是( )。
A.writelines
B.write 和 seek
C.writetext
D.write
### 109Python 文件讀取方法 read(size) 的含義是( )。
A.從頭到尾讀取文件所有內(nèi)容
B.從文件中讀取一行數(shù)據(jù)
C.從文件中讀取多行數(shù)據(jù)
D.從文件中讀取指定 size 大小的數(shù)據(jù),如果 size 為負(fù)數(shù)或者空，則讀取到文件結(jié)束。
### 111關(guān)于Python文件處理，以下選項中描述錯誤的是( )。
A.Python能處理JPG圖像文件
B.Python不可以處理PDF文件
C.Python能處理CSV文件
D.Python能處理Excel文件
### 112文件 book.txt 在當(dāng)前程序所在目錄內(nèi)，其內(nèi)容是一段文本:book，下面代碼的輸出結(jié)果是( )。
txt
open("book.txt",
"r")
print(txt)
txt.close()
A.book.txt
B.txt
C.book
D.以上答案都不對
### 114以下文件操作方法中，打開后能讀取 CSV 格式文件的選項是( )。
A.fo = open("123.csv","w")
B.fo = open("123.csv","x")
C.fo = open("123.csv","a")
D.fo = open("123.csv","r")
### 115文件data.csv里的內(nèi)容如下:
1,三軸機(jī),17,5
2,殼體熱套,10,2
3,泵體安裝,19,3
關(guān)于以下程序在屏幕上輸出結(jié)果的描述，正確的選擇是(
)。
with
open('data.csv',
'r')
as
f:
print(f.readlines())
A.輸出三行列表，每行列表里面有一個字符串元素
B.輸出一行列表，里面包括一個字符串元素
C.輸出三行字符串
D.輸出一行列表，里面包括三個字符串元素
### 116執(zhí)行下述代碼，描述錯誤的選項是( )。
fp
open("test01.csv","w")
ls
[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
for
item
in
ls:
fp.write(",".join(map(str,item))
+"\n")
fp.close()
A.ls
是一個二維列表
B.\n
表示換行
C.fp
可以用于讀取文件
D.test01.csv文件用記事本打開后，一共有3行
### 117在Python語言中，將二維數(shù)據(jù)寫入CSV文件，最可能使用的函數(shù)是( )。
A.join()
B.strip()
C.split()
D.exists()
### 119以下選項中，對文件的描述錯誤的是( )。
A.文件中可以包含任何數(shù)據(jù)內(nèi)容
B.文本文件和二進(jìn)制文件都是文件
C.文本文件不能用二進(jìn)制文件方式讀入
D.文件是一個存儲在輔助存儲器上的數(shù)據(jù)序列
### 120以下選項中，不是Python對文件的打開模式的是( )。
A.'w'
B.'+'
C.'c'
D.'r'
### 121使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的pie()函數(shù)繪制餅狀圖時，下面哪個參數(shù)用來設(shè)置餅狀圖的半徑( )。
A.radius
B.explode
C.startangle
D.center
### 122使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的pie()函數(shù)繪制餅狀圖時，下面哪個參數(shù)用來設(shè)置餅狀圖中第一個扇形區(qū)域的起始角度( )。
A.radius
B.center
C.shadow
D.startangle
### 123使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的pie()函數(shù)繪制餅狀圖時，下面哪個參數(shù)用來設(shè)置每個扇形區(qū)域偏離圓心的程度( )。
A.explode
B.colors
C.shadow
D.startangle
### 124使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的xlabel()函數(shù)設(shè)置x軸標(biāo)簽時，下面哪個參數(shù)可以用來設(shè)置字體( )。
A.fontproperties
B.font
C.prop
D.fontsize
### 125使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的bar()函數(shù)繪制柱狀圖時，下面哪個參數(shù)可以用來設(shè)置柱的位置( )。
A.color
B.left
C.width
D.top
### 126使用可視化擴(kuò)展庫matplotlib的模塊pyplot中的scatter()函數(shù)繪制散點圖時，下面哪個參數(shù)可以用來設(shè)置散點的符號( )
A.c
B.s
C.marker
D.alpha
### 127擴(kuò)展庫matplotlib.pyplot中的函數(shù)polar()可以用來繪制哪種圖形( )。
A.折線圖
B.餅狀圖
C.散點圖
D.雷達(dá)圖
### 128擴(kuò)展庫matplotlib.pyplot中的函數(shù)pie()可以用來繪制哪種圖形( )。
A.散點圖
B.折線圖
C.餅狀圖
D.雷達(dá)圖
### 129擴(kuò)展庫matplotlib.pyplot中的函數(shù)scatter()可以用來繪制哪種圖形( )。
A.柱狀圖
B.餅狀圖
C.雷達(dá)圖
D.散點圖
### 130以下不是Python文件讀寫方法的是( )。
A.writeline()
B.readline()
C.read()
D.readlines()
### 131Python 文件只讀打開模式是( )。
A.w
B.x
C.b
D.r
### 132文件的追加寫入模式是( )。
A.r
B.+
C.a
D.x
### 133關(guān)于打開文件函數(shù)open(,)中打開模式的描述，正確的選項是( )。
A.'w'表示寫模式打開文件，如果文件存在，就會在文件尾繼續(xù)寫
B.'a'表示追加模式打開文件，如果文件不存在，就返回異常
C.'r'表示只讀模式打開文件，如果文件不存在，就會返回異常
D.'b'表示二進(jìn)制文件模式打開文件，可以單獨作為open函數(shù)的參數(shù)
### 134關(guān)于Python文件打開模式的描述，以下選項中描述錯誤的是( )。
A.覆蓋寫模式w
B.追加寫模式a
C.創(chuàng)建寫模式n
D.只讀模式r
### 135以下選項中不是Python文件讀操作方法的是( )。
A.readline
B.readall
C.readtext
D.read
### 136文件book.txt在當(dāng)前代碼所在目錄內(nèi)，其內(nèi)容是一段文本:pythonbook，以下代碼的輸出結(jié)果是( )。
txt
open(book.txt,r)
print(txt)
txt.close()
A.book.txt
B.txt
C.pythonbook
D.其他選項都不對
### 137關(guān)于下面代碼中的變量下,以下選項中描述正確的是( )。
fo
open(fname,
r)
for
x
in
fo:
print(x)
fo.close()
A.變量x表示文件中的一個字符
B.變量x表示文件中的一組字符
C.變量x表示文件中的全體字符
D.變量x表示文件中的一行字符
### 139文件dat.txt里的內(nèi)容如下:
QQ&Wechat
Google
&
Baidu
以下程序的輸出結(jié)果是(
)。
fo
open(tet.txt,r)
fo.seek(2)
print(fo.read(8))
fo.close()
A.Wechat
B.&Wechat
G
C.Wechat
Go
D.&Wechat
### 140設(shè)a.txt的內(nèi)容是:
a,
b,
c,
d
with open('a.txt','r') as f:
### 142以下關(guān)于Python文件對象f的描述，錯誤的選項是( )。
A.f.closed文件關(guān)閉屬性，當(dāng)文件關(guān)閉時，值為False
B.f.writable()用于判斷文件是否可寫
C.f.readable()用于判斷文件是否可讀
D.f.seekable()判斷文件是否支持隨機(jī)訪問
### 143關(guān)于以下代碼的描述，錯誤的選項是( )。
with
open('abc.txt','r+')
as
f:
lines
f.readlines()
for
item
in
lines:
print(item)
A.執(zhí)行代碼后，abc.txt文件未關(guān)閉，必須通過close()函數(shù)關(guān)閉
B.打印輸出abc.txt文件內(nèi)容
C.item是字符串類型
D.lines是列表類型
### 144以下關(guān)于 Python 文件的描述，錯誤的是( )。
A.open 函數(shù)的參數(shù)處理模式 ' b ' 表示以二進(jìn)制數(shù)據(jù)處理文件
B.open 函數(shù)的參數(shù)處理模式 ' + ' 表示可以對文件進(jìn)行讀和寫操作
C.readline 函數(shù)表示讀取文件的下一行，返回一個字符串
D.open 函數(shù)的參數(shù)處理模式 ' a ' 表示追加方式打開文件，刪除已有內(nèi)容
### 145執(zhí)行如下代碼:
fname
input(請輸入要寫入的文件:
)
fo
open(fname,
w+)
ls
[清明時節(jié)雨紛紛，,路上行人欲斷魂，,借問酒家何處有?,牧童遙指杏花村。]
fo.writelines(ls)
fo.seek(0)
for
line
in
fo:
print(line)
fo.close()
以下選項中描述錯誤的是(
)。
A.fo.writelines(ls)將元素全為字符串的ls列表寫入文件
B.fo.seek(0)這行代碼如果省略，也能打印輸出文件內(nèi)容
C.代碼主要功能為向文件寫入一個列表類型，并打印輸出結(jié)果
D.執(zhí)行代碼時，從鍵盤輸入清明.txt，則清明.txt被創(chuàng)建
如果需要進(jìn)一步整理或補(bǔ)充其他內(nèi)容，請隨時告知！
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