《数据分析与可视化技术(在AWS上进行开发》期末考试试卷带答案.docx

序号 学号 姓名 考试科目 Python数据分析技术 -装-订-线-期 末 考 试 试 卷（ 学年第 学期期末考试）考试科目 数据分析与可视化技术（在AWS上进行开发 适用专业 班级 得分 命题人： 审阅人： 一、单项选择题（以下各题只有一项为正确答案，每小题2分，共40分）(1) 使用python3命令在当前路径创建虚环境“prjVenv”，正确的命令是（ ）。A. python3 prjVenvB. python3 -m theVenvC. python3 -m venv prjVenvD. python3 -m venvprjVenv(2) 以下哪一项不是现代主流的云服务计算模型。（ ）A. 基础设施即服务(IaaS，Infrastructure as a Service)B. 硬件即服务(HaaS，Hardware as a Service)C. 平台即服务 (PaaS，Platform as a Service)D. 软件即服务(SaaS，Software as a Service)(3) 运行如下flask代码后，使用浏览器访问“localhost:5000/index”页面输出结果是（ ）。from flask import Flaskapp = Flask(_name_)app.route(/index)def index(): return Hello World!A. app.routeB. app.routeC. Hello World!D. Hello World!(4) 需要在代码中引入pyecharts包的options成员，应该使用（ ）命令实现。A. import pyecharts and optionsB. from pyecharts import optionsC. import pyecharts optionsD. import options from pyecharts(5) 开发人员可以远程访问运行在aws平台linux2虚机上的jupyter-notebook服务。访问jupyter-notebook服务默认的网络端口是（ ）。A. 80B. 8080C. 5000D. 8888(6) 启动flask服务的开发模式，通过如下命令实现（ ）。A. export FLASK_Mode=developmentB. export FLASK = developmentC. export FLASK_ENV=developmentD. export FLASK = debug(7) 执行如下代码创建一个DataFrame对象aDf，在这里，aDf对象的列名称是（ ）。import pandas as pdaDict = decimal:A:64,B:65, C:66,D:67,E:68, lower:A:a,B:b,D:d, octal:B:102,C:103,D:104, E:105,F:106aDf = pd.DataFrame(aDict)A. “decimal”、”lower”、”octal”B. “A”、”B”、”C”C. “A”、”B”、”C”、“D”、”E”、”F”D. “decimal”、”lower”、”octal”、“A”、”B”、”C”(8). 运行如下flask代码后，使用浏览器访问“localhost:5000/user/lily”，页面输出结果是（ ）。from flask import FlaskMyApp = Flask(_name_)MyApp.route(/user/)def show_user (username): return User %s % usernameA. User %sB. User %s lilyC. User lilyD. User lily %(9). 运行如下flask代码后，使用浏览器访问“localhost:5000/port/8888”，页面输出结果是（ ）。from flask import FlaskMyApp = Flask(_name_)MyApp.route(/post/)def show_post(user_id): return Port %d % user_idA. port 8888B. port/8888C. Port 8888D. Port/8888(10). 运行如下flask代码后，使用浏览器访问“localhost:5000/path/MyPath1/MyPath2/MyPath3”，页面输出结果是（ ）。from flask import FlaskMyApp = Flask(_name_)MyApp.route(/path/)def show_path(userpath): return Subpath %s % userpathA. path/MyPath1/MyPath2/MyPath3 B. Subpath /MyPath1/MyPath2/MyPath3C. Subpath MyPath1/MyPath2/MyPath3D. Subpath path:userpath选择题第（11）（15）小题基于如下程序和要求。使用flask创建一个web应用程序，如下代码给出了该项目的设计。要求使用浏览器访问路由地址“localhost:5000/”时，页面输出显示“Welcome to Flask!”。访问路由地址“localhost:5000/hello1”时，页面输出显示“Hello, World”。访问路由地址“localhost:5000/ hello2”时，页面输出显示“Hello, China”。在（11）（15）题中，选择正确的答案，使得如下程序可以完成上述功能。from flask import MyApp = Flask(_name_)MyApp.route( )def welcome(): return Welcome to Flask!MyApp.route(/hello1)def hello1(): return MyApp. (/hello2) hello2(): return Hello, China(11). A. flask B. pandas C. Flask D. flask(12). A. route B. / C. slash D. /(13). A. Hello, China B. Hello, China C. Hello, World D. Hello, World (14). A. switch B. return C. route D. luoyou(15). A. flask B. pandas C. list D. def选择题第（16）（20）小题基于如下程序和要求。使用numpy的函数poly1d( )创建多项式y=x3+2x2+3x+4，并将该对象赋值给变量aPoly，求解该多项式的一阶导数bPoly和二阶导数cPoly。通过numpy的arange( )函数创建数组X，做为直角坐标系的横轴，其取值范围是-20,20。在同一幅图上按列创建三个子图，分别绘制aPoly、bPoly和cPoly。输出的图形如下图所示。在（16）（20）题中，选择正确的答案，使得如下程序可以完成上述功能。import numpy as npimport .pyplot as pltaPoly = np.poly1d(1,2,3,4)bPoly = aPoly.deriv(m=1)cPoly = aPoly.deriv(m= )X = np.arange(0，20)Y1 = aPoly(X)Y2 = bPoly(X)Y3 = cPoly(X)plt.subplot(311)plt.plot(X,Y1,r-)plt.xlabel(X)plt.ylabel(Y1)plt. (Polynomial)plt.subplot(312)plt.plot(X,Y2,go)plt.xlabel(X)plt.ylabel(Y2)plt.title(First-order Derivative)plt.subplot( )plt.plot(X,Y3,b*)plt.xlabel(X)plt.ylabel(Y3)plt.title(Second-order Derivative)plt. ()(16). A. matplot B. plotlib C. matplotlib D. echarts(17). A. 1 B. 2 C. 3 D. 4(18). A. title B. name C. coordinate D. axis(19). A. 311 B. 312 C. 313 D. 314(20). A. imshow B. plot C. figure D. show二、判断题（每空2分，共20分。正确的用表示，错误的用X表示。）(1). S3存储桶具有广泛的应用场景，存储在存储桶中的对象不能超过500Mb。（ ）(2). Echarts是百度公司开发的，已经成为Apache基金会的孵化项目。（ ）(3). Flask是一个微框架，这就导致其功能弱、性能差，无法应用于企业项目。（ ）(4). 对序列对象进行切片操作，切片的数值不可以是负数。（ ）(5). Pyecharts支持将图像以多种方式导出，例如html文件、jpg图像等。（ ）(6). 可以使用索引的方式，操作Series对象的一个或一组元素。（ ）(7). 如果为DataFrame对象指定了索引，则不能对该对象进行切片操作，因为其默认的整数索引不存在了。（ ）(8). Flask默认使用的网页模板是webpy。（ ）(9). 只能使用python或者numpy、pandas等工具进行数据分析，其他编程语言都不能够进行数据分析工作。（ ）(10). 相关系数是研究变量或数据之间线性相关程度的量。（ ）三、简单题（每小题5分，共20分）(1). 列举pyecharts中全局配置项可以配置的三个内容。(2). 简述柱状图的特点及其适用场景。(3). 简述饼图的特点及其适用场景。(4). 简述词云图的特点及其适用场景。四、编程题（每题10分，共20分）1. 下表列出了2020年11月4日到11月8日，哈尔滨、北京、西安三座城市的最高温度（单位：）。使用柱状图进行可视化。 日期 城市哈尔滨北京西安11月4日2151611月5日7151611月6日11181911月7日7192111月8日015182. 下表给出了某个班级的考试成绩，使用饼图可视化优秀（90-100分）、良好（80-90分）、一般（70-80分）、及格（60-70分）和不及格（0-60分）的人数。序号 学号 姓名 考试科目 Python数据分析技术 -装-订-线-深圳信息职业技术学院试卷答案（A卷）（2020 2021 学年第 1 学期期末考试）考试科目 数据分析与可视化 适用专业 软件工程 班级 18软件工程4-2班 得分 一、单项选择题（以下各题只有一项为正确答案，每小题2分，共20分）题12345678910答CBCBDCACCC题11121314151617181920答CDDCDCBACD二、判断题（每空2分，共20分。正确的用表示，错误的用表示。）题12345678910答XXXXXX三、简单题（每小题5分，共20分）(1). 列举pyecharts中全局配置项可以配置的三个内容。 答：工具箱配置项、区域选择组件配置项、初始化配置项、工具箱保存图片配置项等等任意三项。(2). 简述柱状图的特点及其适用场景。答：柱状图是一种以长方形的长度为变量的统计图表，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列，或用多维方式表达。(3). 简述饼图的特点及其适用场景。答：饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比。(4). 简述词云图的特点及其适用场景。答：词云图对文本中出现频率较高的“关键词”在视觉上突出，过滤掉大量的文本信息，使用户只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。 四、程序题（每题10分，共20分）第11页，共11页