大数据应用开发（python）职业技能等级证书（中级），1+x证书考题。
题库就是这些题，博主考试的时候全是下面的原题，总分100等于理论40+实操60，二者相加超过60分即可，建议大家把重点放在实操题上。
文末有百度网盘下载地址，供大家免费下载csv文件。
只要大家把这三套题练会，证书手到擒来，博主随便背背就90了
理论部分
单选题
在Linux系统下安装ntp服务的命令正确的是( A )。
install ntp
remove ntp
update ntp
list
在实际生广环境中获取的数据可能存在缺失值，为了更好地进行数据分析，通常需要对缺失数据进行识别和处理，下列关于()方法说法正确的是( C )。
(axis=1,inplace=True):删除带有空值的行
(axis-0,inplaces=Tnue):删除带有空值的列
(axis=0,‘how=any’,inplace=True):删除带有空值的行
(axis=1,‘how=all’,inplace=True):删除全部为空值的行
下列关于Selenium库的方法和作用不对应的是( C )。
A.element_to_be_clickable()方法：元素可点击
B.element_to_be_selecte()方法：元素可选择，传入元素对象
C.element_located_to_be_selected()方法：元素可选择，传入定位列表
D.invisibility_of_element_located()方法：元素不可见
正确搭建Hadoop集群的步骤是( A )。
①克隆虚拟机
②配置SSH免密码登录
③格式化
④修改配置文件
⑤配置时间同步服务
A.④①②⑤③
B.③②①⑤④
C.⑤①③②④
D.②⑤④①③
若需要构建KNN模型，则在模块中可使用的类是( B )，
在pandas库中，下列关于()方法说法错误的是(C)。
()方法用于数据框分组聚合过程中的分组操作
B.使用()方法分组后的结果并不能直接查看，而是被存在内存中
C.group_keys参数指是否在运行的情况下对返回数据进行降维
D.as_index参数指聚合后的聚合标签是否以DataFrames索引形式输出
下列关于sklearn库的预处理类说法正确的是( B )
:对特征进行标准差标准化
:对特征进行标准差标准化
:对定量特征进行二值化处理
:对特征进行自定义函数变换
在HTTP请求过程中，客户端与服务器间的请求与响应的具体步骤为( C )。
①发送HTTP请求
②释放连接TCP连接
③连接Web服务器
④服务器接受请求并返回HTTP响应
⑤客户端解析HTML内容
A.③②①④⑤
B.①③④②⑤
C.③①④②⑤
D.①②③④⑤
在HTTP请求中，客户端向服务器发送一个请求报文，报文中的内容不包括( D )，
A请求的方法
C.请求头部
D.响应头部
在Matplotlib库中，设置图形的x轴名称的函数是( C )。
()函数
()函数
()函数
()函数
下列代码的输出结果是( D )
result=list(map(lambda x:x*x,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]))
print(result)
A.2,6,12,20,30,42,56,72]
B.[362880]
C.[1,2,3,4.5,6,7,8,9]
D.[1,4,9,16,25,36,49,64,81]
在HTML中，下列状态码表示请求成的是( A )，
A.200
B.400
C.403
D.500
在NumPy库中，下列不属于数组的属性的是( D )。
通过代码from skleam import metrics"导入评价指标模块后，若需要构建真实标签true_labe和模型预测标签predicted_label的混淆矩阵，则下列可使用的代码是( B )。
A.confusion_matrix(predicted_label,true_label)
.confusion_matrix(true_label,predicted_label)
.confusion_matrix(predicted_label,true_label)
D.confusion_matrix(true_label,predicted_label)
在Windows系统下，将数据框(DataFrame)对象text存储为D盘下的Excel文件，下列代码正确的是( B ).
.to_excel(‘D:\’)
.to_excel(‘D:\’)
.to_csv(‘D:\’)
.to_csv(‘D:\’)
16.下列不属于HTTP/1.1协议请求方法的是( D ).
关闭集群的具体步骤为( B )。
①
②
③ stop historyserver
A.①②③
B.②①③
C.③②①
D.①③②
在通过代码"from sklearn import tree"导入决策树模块，并通过代码"clf=()"构造分类器对像后，分类器对象clf在训练时需要调用的方法是( D )，
()
()
()
()
在哑变量处理函数pandas.get_dummies()函数中，若要考虑缺失值的存在价值，则需调整的参数是( C )。
B.prefix_sep
C.dummy_na
Matplotlib库是Python的常用绘图库，下列关于Matplotlib库说法错误的是( D )
():用于限制x轴的显示范围
(figsize=(2,2)):用于创建画布，并设置画布的大小为(2,2)
(231):用于将图表的整个绘图区域分为2行3列的区域，绘制的图表位于区域中的第1行第1列
(x,y,color=‘b’,linewidth=1.0,linestyle=‘_’:用于绘制折线图，其中参数"color=b"是将线的颜色设置为黑色
关于下列代码说法错误的是( D )。
import numpy as np
arr=([0,1,2,3,4])
import pandas as pd
ser=([0,1,2,3,4])
和ser虽然是不同的数据类型，但是同样可以进行加法运算
和ser表达同样的数据内容
和ser都是一维数据
参与运算的执行速度明显比ser快
下列代码的运行结果为( B )。
import re
var = (‘.∗.∗’,’(abc)def)[0]
print(var)
A.（）
B.(abc)
D.(def)
下列关于BeautifulSoup中对象类型描述错误的是( B )
属性可以获取及修改Tag对像名称
属性可获取Tag对象的HTML属性，返回值为列表形式
方法可获取Tag对象中的文本字符串内容
对象无法被编辑
若需要构建逻辑回归模型，则在sklearn.linear_model模块中可使用的类是( A )
下列关于Jupyter Notebook说法错误的是( B )
Notebook可以直接生成一份交互式文档
Notebook不可以安装Python库
Notebook可以导出HTML文件
Notebook可以分享文件
在pandas库中，下列关于缺失值检测说法正确的是( B )。
()方法可以对缺失值进行处理
()方法既可以删除观测记录，也可以删除特征
()方法中用于替换缺失值只能是数据框
()方法能直接对缺失值进行处理
在Matplotlib库中，下列关于柱状图bar函数的参数说法错误的是( B )。
:表示柱状图中每根柱了边框完度
:表示柱状图中每根柱子的高度
:表示柱状图中每根柱子的宽度
:表示柱状图中每根柱子的颜色
在pandas库中，下列不属于()方法的参数是( C )。
下列关于()函数、()方法、()函数和()方法的说法正确的是( D )
()函数是常用的主键合并的函数，能够实现数据框之间的内连接和外连接
()方法只能用于进行纵向堆叠，适用于所有数据框之间的纵向堆叠情况
()函数是常用的主键合并的函数，但不能够实现数据框之间的左连接和右连接
()方法是常用的主键合并方法，但不能够实现数据框之间的左连接和右连接
.下列可以实现导入页面等待相关库的代码是( B )。
selenium import webdriver
import WebDriverWait
import By
import expected_conditions
若要创建一个3×3的数组，则下列代码错误的是( C )。
(0,9).reshape(3,3)
(3)
([3,3,3])
([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
下列表示整型转化为布尔型的代码是( D )。
(‘转化结果为：’，np.f1oat64(42))
(‘转化结果为：’，np.int8(42.0))
(‘转化结果为：’，(True))
(‘转化结果为：’，(42))
多选题
列关于Matplotiib库说法错误的是( CD )
(figsize=(2,2)):用于创建画布，并设置画布的大小为(2,2)
(x,y,color-=‘r’,linewidth=,linestyle=‘-’):用于绘制折线图，其中linewidth参数用于设置线的宽度
(x,=‘b’,linewidth=1.0,linestyle=‘-’):用于绘制折线图，其中参数”colar=b”是将线颜色设置为黑色
..subplot(2,2,1):用于将图表的整个绘图区域分为2行1列的区域，绘制的图表位于区域中的第2行第1列
下列属于数据清洗的操作是( ABCD )。
A删除噪声数据
B.删除与挖掘主题无关的数据
C.处理缺失值
D.处理异常值
下列属于HDFS保正可靠性的措施的是( ABCD )。
A.冗余备份：每个文件存储成一系列数据块(Block),,为了提高容错率，文件的所有数据块都会有副本
B.副本存放：采用机架感知(Rak-aware)的策略来改进数据的可靠性、高可用和网络带宽的利用率
C.心跳检测：NameNode周期性地从集群中的每一个DataNode接受心跳包和块报告，若收到心跳包则说明该DataNode工作正常
D.数据完整性检测：HDFS客户端软件实现了对HDFS文件内容的校验和检查
下列属于Linux集群系统状态监控指标的是(ABCD )。
利用率
C.磁盘剩余空间
D.内存使用情况
下列关于sklear.model_selection模块中的train_test_split类的参数说法正确舶的是( ABD )
A.test_size:测试集的大小
B.train_size:训练集的大小
C.andom_state:随机种子编号，默认为1
:是否在拆分前对数据进行洗牌
下列属于克隆CentOS6虚拟机之后需要修改的文件的是( ABC )
A./etc/udev//
B./etc/sysconfig/network-scriptd/ifcfg-eth0
C./etc/sysconfig/network
D./etc/sysconfig/network-scriptd/ifcfg
urllib库是Python内置的HTTP请求库,下列关于urllib库说法正确的是( AB )
:请求模块
:异常处理模块
:解析模块
:URL解析模块
现有一个DataFrame格式的数据集data,“col_name”为data中的一个列名，下列关于填充缺失值代码的说去正确的是（ AD ）
(0):用0对缺失值进行填充
[‘ool_name’]fillna(data[‘col_name’].dropna().median(),inplace=True):用均值对缺失值进行填充
[‘col_name’]fillna(method=’pad’):用缺失值的后一个数据对缺失值进行填充
[‘col_name’].fillna(data[‘col_name’].dropna().mode()[0],inplace=True):用众数缺失值进行填充
下列属于HDFS针对数据流失可题提供的保护措施的是( ABC )。
A冗余备份
B.副本存放
C.宕机处理
D.固定副本个数
下列属于使用Pyecharts库可绘制的图表的是( ABCD )。
A.日历图
B.漏斗图
C.仪表盘
D.关系图
聚焦网络爬虫又被称作主题网络爬虫，下列属于聚焦网络爬虫包括的爬行策略的是( ABCDABC )
A.基于内容评价的爬行策略
B.基于链接结构评价的爬行策略
C.基于增强学习的爬行策略
D.基于语境图的爬行策略
在pandas库中的()方法是针对DataFrame对像进行一个检查重复值操作，下列关于()方法中的参数说法正确的是( ABC )
:列标签或标签序列，可选择仅考虑某些列来标识重复项，默认情况下使用所有列
=‘frst’:将重复项标记为"True",第一次出现的重复项除外
=‘last’:将重复项标记为"True"”,最后一次出现的重复项除外
=False:将所有重复项标记方"False"
urllib库是Python内置的HTTP请求库，下列关于urllib库说法正确的是(AB )
:请求模块
:异常处理模块
: 解析模块
:URL解析模块
在Numpy库中，下列关于切割2×2的二维数组arr的代码及其对应作用的说法正确的是( ABC )
(arr,2):实现数组arr的横向分割
(arr,2):实现数组arr的纵向分割
(arr,2,axis=1):实现数组arr的横向分割
(arr,2,axis=2):实现数组arr的纵向分割
下列属于数据的质量相关因素的是( ABCE )
A数据的准确性
B.数据的完整性
C.数据的一致性
D.数据的可解释性
下列属于可以聚合数据的方法的是( ABD )。
()
()
()
()
判断题
使用Python网络爬虫技术可以获取网页、图片和视频数据。（✔ ）
在使用pandas.pivot_table()函数时，若不指定aggfunc参数使用的聚合函数，则会默认使用()函数进行聚合运算。( ✔ )
在Python环境中，Seaborn库、Matplotlib库和BeautifulSoup库均主要用于数据可视化分析。( ✔ )
在NumPy库中，使用数组进行简单统计分折的排序方法有直接排序和间接排序。（ ✔ ）
NumPy数组的水平分割采用vsplit函数，其等价于(axis=1).( ✘ )
水球图是一种拟物化的图表，能够直观地表现出某个帽标指标的进度或是实际情况.在pyecharts库中，水球图可以设置波浪颜色，但波浪状态不可以设置为动态，只能是静态的.( ✘ )
在pandas库中，使用pivot_table函数创建透视表时，分组键index有且只能有一个。（✘ ）
在数据可视化报告中只需要包含图形，不需要对图形进行分析。（ ✘ ）
在Linux系统中，为使其它用户可直接使用“cd”命令进入某目录，该目录需预先设置其它用户的读权限。（ ✘ ）
离散属性的值只能是有限个。（ ✘）
K均值聚类是一种基于密度的聚类算法，聚类个数可由算法自动地确定。（ ✘ ）
在MySQL中，拥有最高权限的超级用户的用户名为Administrator。（✘ ）
51.数据挖据的主要任务是从数据中发现潜在的规则，从而能更好地完成描述数据和预测数据等任务。（ ✔ ）
在使用Requests库时，若想修改和添加Request库中的headers对像，则可以使用add_header()方法（ ✔ ）
53.在Python环境中，被三引号包围的一定是字符串（ ✔ ）
54.在train_test_split函数中，test_size参数表示测试集的大小（ ✔ ）
框架是用Java实现的（ ✔ ）
56.在服务端HTTP的响应状态码中，403表示服务器无法找到请求页面。（ ✘ ）
-Means算法一般采用欧式距离作为样本间相似性的度量，即认为两个样本的距离城近，其相以性就越大（ ✔ ）
操作系统的管理员权限和普通用户权限相同（ ✘ ）
()函数的作用是在字符串中找到同正则表达式所匹配的所有子字符串，并返回一个列表，如果没有找到匹配的，则返回空列表。（ ✔ ）
数据可视化旨在借助图形化手段，清晰有效地传达出繁杂数据中的信息。（ ✔）
如果缺失数据太多，可以建立模型，使用插补方式来填充数据。( ✔ )
在Pandas库中，预处理缺失值时可以使用()方法来判断数据框中的元素是否为缺失值.( ✔ )
在Pandas库中DataFrame对象使用duplicated()方法可以删除数据中的重复项。（ ✘ ）
Seaborn库比Matplotlib库功能更多，可以独立于Matplotlib库进行使用（ ✘ ）
网络爬虫是一个自动下载网页的计算机程序或者一个自动化脚本。（ ✔ ）
在使用Seaborn库绘图时，可以输入代码”sns.set_style(‘white’)”将画布背景设置为白色.（ ✔ ）
67.在正则表达式语法中，“.”可以匹配任意字符。（✘ ）
68.在MySQL中，拥有最高权限的超级用户的用户名为Administrator。（ ✘ ）
实操部分
A卷：
因为NumPy数组在数值运算方面的效率优于Python提供的list,所以灵活掌握NumPy中数组的创建和基础的运算是有必要的.请使用NumPy库，编写Python代码完成下列操作！
启动Jupyter Notebook创建一个Notebook。
#(1）启动Jupyter Notebook创建一个Notebook。（2分)
# #(2）创建一个数值从o至1，间隔为e.01的数组arr1。（2分)
import numpy as np
arr1 = (0,1.01,0.01)
#(3）创建一个包含101个服从正态分布的随机数的数组arr2。(注意:数组arr2为一维数组)（2分)
arr2 = (101)
#(4）对数组arr1和数组arr2进行四则运算。(四则运算包括加、减、乘、除运算)(2分)
print('两数组之和为:\n ', arr1 + arr2)
print( '两数组之差为:\n ' , arr1 - arr2)
print( '两数组之积为: \n ', arr1 *arr2)
print( '两o数组之商为:\n ', arr1 / arr2)
#(5）对数组arr2进行简单的统计分析。(统计分析包括对数组进行升序排序、求和、求均值、求标准差和求最小值操作)。
print('排序后数组为: ', ( arr2))
print('数组的和为: ', ( arr2))
print('数组的均值为: ', ( arr2))
print( '数组的标准差为: ', (arr2))
print('数组的最小值为: ', ( arr2))
#(6）将数组arr1和数组arr2存储为当前工作路径下的一个二进制格式的文件。(2分)
( ' ' , arr1, arr2)
2.请编写Python代码，对鸢尾花数据完成下列操作:
# (1）读取数据文件，储存为数据框iris，并将数据框的列名称从左至右依次改修为"“sepal_length""sepal_width""petal_length""petal_width""class”。(3分)
import pandas as pd
iris = pd .read_csv( ' ' , header=None)
= [ 'sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length' , 'petal_width ', 'class']
#(2）将数据框iris中“petal_length”列的第o行至第9行设置为缺失值。(注意:在Python中，索引为e开始。) (3分)
[0: 9, 'petal_length' ] = None
#(3）将数据框iris中"petal_length”列的缺失值全部替换为1.0。(3分)
iris[ 'petal_length ' ].fillna(1.0,inplace=True)
#(4）册删除数据框iris中"class”列。（2分)
del iris[ 'class']
#(5）将数据框iris的前3行设置为缺失值。（2分)
[0: 3,: ] = None
#(6）册除数据框iris中存在缺失值的行。（2分)
(how= 'any ' , inplace=True)
#(7）重新设置数据框iris的行索引。（3分)
iris.reset_index(drop=True,inplace=True)
#（8）将数据框iris保存到当前工作路径下并命名为iris_new.csv。（2分)
iris.to_csv( 'iris_new.csv ')3.葡萄酒是以葡萄为原料酿造的一种果酒。葡萄酒的品种很多，因葡萄的栽培、葡萄酒生产工艺条件的不同，产品风格各不相同。Wine数据集包含3种不同的葡萄酒的记录共178条。其中，每个特征对应葡萄酒的每种化学成分，并且都属于连续型数据，诵过对wine数据集的数据进行聚类，实现葡萄酒的类别划分.
请依据wine数据集，编写Python代码完成下列操作:
#(1）读取数据文件，并储存为数据框wine。（1分)
import pandas as pd
wine = pd.read_csv( ' ' , encoding='gb18030 ')
# (2）查询据框wine中是否存在缺失值。若存在缺失值，则需对其进行处理，反之，则无需处理。(2分)
print(().sum())# 由此可知无空值，无需处理
# (3）在wine数据集中，“Class”列为葡萄酒的类别，分别为1、2、3。绘制各类别的数量占比饼图。(4分)
wine_class = wine[ 'Class '].value_counts()#各类别数量
import as plt
[ '-serif' ] = 'SimHei' # 正常显示中文
[ 'axes.unicode_minus '] = False# 正常显示符号
(wine_class,labels=wine_class.index,autopct='%.2f%%')#小数点个数
( '各红酒类别占比图')
()
#(4）将数据框wine的数据和标签进行拆分，分别储存至数据框wine_data和数据框wine_label。(3分)
wine_data = [ : , 1: 14]#数据
wine_label = [ : , 0]#标签
#(5）将数据划分为训练集和测试集，训练集和测试集样本数比例为8:2，并将训练集数据、测试集数据、训练集标签和测试集标签分别储存至数据框wine_train、数据框wine_test、数据框wine_train_label和数据框wine_test_label。(3分)
from sklearn.model_selection import train_test_split
wine_train,wine_test,wine_train_label,wine_test_label = train_test_split\
(wine_data,wine_label,test_size=6.2,random_state=42)
#(6）构建聚类数目为3的K-Means模型，并命名为kmeans。(4分)
from import KMeans# 导入分类器库
kmeans = KMeans(n_clusters = 3,random_state=123).fit(wine_train)#构建并训练模型#(7）对比真实标签和聚类标签，求取FMI （FMI为聚类模型的评价指标)，并输出其结果。(4分)
from import fowlkes_mallows_score
score = fowlkes_mallows_score(wine_train_label.tolist(),kmeans.labels_)
print( 'wine数据集的类中心为3时，其FMI的评价分值为:%f '%score)
#(8）当聚类数目为2~10类时，确定最优聚类数目。(4分)
for i in range(2,11):
kmeans = KMeans(n_clusters=i,random_state = 123).fit(wine_train)
score = fowlkes_mallows_score(wine_train_label,kmeans.labels_)
print('wine数据聚%d类FMI评价分值为:%f' % (i, score))
# 由此可知，最优聚类数目为2B卷：
4.国际象棋棋盘是个正方形，由横纵向各8格、颜色一深一浅交错制排列的64个小方格组成，深色格为黑格，浅色格为白格，棋子就在这些格子中移动。接下来创建一个与国际象棋棋盘相似的8×8矩阵。
# （1）启动Jupyter Notebook创建一个Notebook。
# （2）创健一个8×8的全0数组，并储存至数组arr。
import numpy as np
arr =((8,8))
# (3).将数组arr的奇数行奇数列和偶数行偶数列的元素设置为1。
for i in range(8):
for j in range(8):
if(i+j)%2 ==0:
arr[i][j] =1
# (4).将数组arr转换为矩阵matr1。
matr1 =(arr)
# (5).将矩阵matr1转置为矩阵matr2,并判断矩阵mate1与矩阵matr2是否完全相同。
matr2=
print((matr1 ==matr2).all())
# （6）将柜阵matr2存储为当前工作路径下的一个二进制格式的文件。
('',matr2)5.招聘数据探索与分析。
# （1）读取数据文件job_info.csv,并储存为数据框job_info.
import pandas as pd
import re
job_info =pd.read_csv('job_info.csv',encoding='GBK',header=None)
job_info.head()
# （2）将数据框job_info的列名称从左至右依次修改为”公司”“岗位”"工作地点”“工资”“发布日期”。
job_info.columns=['公司','岗位','工作地点','工资','发布日期']
job_info.head()
# （3）统计数据中需求最多的岗位招聘，并输出其结果。
print(job_info['岗位'].value_counts().index[0])
# (4).获取数据中9月3日发布的招聘信息，并输出其结果。
print(job_info[job_info['发布日期']=='09-03'])
# (5).获取工作地点在深圳的数据分析师招聘信息，并输出其结果。
job_info.loc[(job_info['工作地点'].apply(lambda x:'深圳' in x ))&(job_info['岗位']=='数据分析师'),:]
# （6）获取在“工资”列中，以“千/月”或“千/年”或“万/月”或“万/年”结尾的数据所在的行的数据，并储存至数据框ob_info_new。
job_info['工资'].str[-1].value_counts()
job_info['工资'].str[-3].value_counts()
index1=job_info['工资'].str[-1].apply(lambda x:x in ['月','年'])
index2=job_info['工资'].str[-3].apply(lambda x:x in ['千','万'])
job_info_new =job_info[index1 & index2]
job_info_new.shape
# （7）根据“工资”列，在数据框job_info_new中，新增最低工资和最高工资两列，列名分别设置为“最低工资（元/月）”和“最高工资（元/月）”。(
# 注意：这两列数据的单位是“元/月”，例如：若2-2.5万/月，则最低工资为20000，最高工资为25000.)
def get_max_min_value(x):
try:
if x[-3] == '万':
a = [float(i)* 10000 for i in ('\c+\.?\c*',x)]
elif x[-3]== '千':
a = [float(i)* 1000 for i in ('\c+\.?\c*',x)]
if x[-1] == '年':
a = [i/12 for i in a ]
except:
pass
return a
salary = job_info_new['工资'].apply(get_max_min_value)
job_info_new['最低工资'] = [0]
job_info_new['最高工资'] = [1]库不仅囊括了很多机器学习的算法，而但也自带了许多经典的数据集，鸢尾花数据集就是其中之一。鸢尾花数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个特征，分别为SepalLength(花萼长度)、SepaIWidth(花萼宽度)、PetalLength(花瓣长度)、PetalWidth(花瓣宽度)，通过这4个特征可划分鸢尾花的美的类别。
请根据鸢尾花数据，编写Python代码完成下列操作：
# （1）使用sklearn库加载鸢尾花数据和数据标签，将鸢尾花数据储存至数据框data,数据标签储存至数据框label。
from import load_iris
iris =load_iris()
data =iris['data']
label=iris['target']
# （2）统计数据中鸢尾花的类别数，并输出其结果。
print(len(set(label)))
# （3）以花萼长度为x轴，花萼宽度为y轴，绘制并展示散点图。
import as plt
(data[:,0],data[:,1])
()
# (4).将加载好的鸢尾花数据集划分成训练集和测试集两部分，训练集和测试集样本数比例为8：2，井将训练集数据、测试集数据
# .训练集标签和测试集标签分别储存至数据框x_train,数据框x_test,数据框y_train和数据框y_tes.
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test =train_test_split(data,label,test_size=0.2)
# (5)对数据框x_train和数据框x_test进行离差标准化，将标准化后的训练集和测试集数据分别储存至数据框scaler_x_train和数据
# 框scler_x_test(注意：测试集数据需使用和训练集数据相同的规职则进行标准化。)
from import MinMaxScaler
scaler =MinMaxScaler().fit(x_train)
scaler_x_train =(x_train)
scaler_x_test = (x_test)
# (6).构建决策树分类模型，命名为model,并进行模型训练.
from import DecisionTreeClassifier
model=DecisionTreeClassifier()
(scaler_x_train,y_train)
# （7）对构建的模型进行性能评估，并输出其结果。（性能评估包括计算精确率、召回率和F1值等分类评估指标、)
from import classification_report
pre=(scaler_x_test)
res=classification_report(y_test,pre)
print(res)
C卷：
是用于数据科学计算的库。请使用NumPy库，编写Python代码求解各坐标点之间的距离。
# （1）启动Jupyter Notebook创建一个Notebook。
# (2).随机生成100个二维坐标点，并储存至数组arr1。
import numpy as np
x =(0,10,100)
y =(10,20,100)
arr1 =((x,y)).T
# (3)计算各样本点之间的欧氏距离，并储存至数组arr2。
arr2 =[]
for i in range(len(arr1)):
for j in range(len(arr1)):
a = ((arr1[i,0] - arr1[j,0]) ** 2 +(arr1[i,1])** 2)
(a)
arr2 =(arr2)
# （4）将数组arr2的形状转换为（100,100)。
arr2=(100,100)
# （5）将数组arr2存储为当前工作路径下的一个二进制格式的文件。
('',arr2)8.用户用电量数据探索与分析。
data数据集为用户用电量数据，其中包含3个字段，具体特征说明如下:
特征名称
特征说明
CONS_NO表示用户编号1-200的200位电力用户
DATA_DATE表示时间，如2015/1/1表示2015年1月1日
KWE表示用户电量请根据用户用电量数据，编写Python代码完城下列操作:
# （1）读取数据文件,并储存为数据框data。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('',parse_dates=['DATA_DATE'],encoding='gbk')
# 将数据框data转换为行索引为用户编号、列索引为时间、值为用户用电量的数据透视表data_new。
data_new = pd.pivot_table(data=data,values='KWH',index='CONS_NO',columns='DATA_DATE')
# （3）采用四分位法对透视表data_new中的异常数据进行识别并处理。
def clear_(x=None):
QL=(0.25)
QU=(0.75)
IQR = QU -QL
x[((x > QU +1.5 * IQR)| (x < QU -1.5 * IQR))] = None
return x
data_new.apply(clear_,axis=0)
# （4）构造持证1：统计每个用户用电数据的基本统计量（基本统计量包括最大值、最小值、均值、中位数），并将结果储存至数据框feature1。
feature1 = data_new.agg(['max','min','mean','median'],axis=1)
# （5）构造特证2：将每个用户用电数据按日差分后，求取基本统计量（基本统计量包括最大值、最小值、均值.中位数），将结果储存至数据框feature2。
feature2 =data_new.diff(axis=1).agg(['max','min','mean','median'],axis=1)
# 构造特征3：求每个用户的5%分位数，并将结果储存至数据框feature3.
feature3 =data_new.quantile(0.05 ,axis=1)
# (7)构造特征4：统计每个用户的日用电量在其最大值0.9倍以上的次数，并将结果储存至数据框feature3.
feature4 =data_new.apply(lambda x: sum(x> () *0.9),axis=1)
# 合井特征1、特征2、特征3和特征4，并储存孕数据框feature4。
feature=([feature1,feature2,feature3,feature4],axis=0)
# 将数据框feature保存到当前工作路径下并命名为。
feature.to_csv('')9.泰坦尼克号是英国白星航运公司下辖的一搜奥林匹克级HYPERLINK游轮，1909年在哈兰德与沃尔夫造船厂动工建造.1911年下水，1912年完工试航
泰坦尼克号是当时世界上体积最庞大、内部设施最豪华的客运轮船，有“永l不沉没”的美誉。然而不幸的是，在它的处女航中，泰坦尼克号便遭厄运。1912年4月14日，泰坦尼克号与一座冰山相撞，造成右舷船艏至船中部破裂，五间水密舱进水.4月15日，泰坦尼克船体断裂成两截后沉入大西洋底3700米处。2224名船员及乘客中，1517人丧生。经过探究发现，似乎有些人比其他人更有生存的可能。接下来通过其生存与遇难的人的数据，预测乘客生还人数。
数据文件为,具体特征说明如下：
特征名称
特征说明
PassengerId乘客编号Survived是否生还。1为生还，0为未生还Pclass船舱号Sex性别Fare船票价格SibSp兄妹个数Parch父母子女个数请根据数据，编写Python代码完成下列要求：
# (1)读取数据文件,并储存为数据框titanic.
import numpy as np
import pandas as pd
titanic =pd.read_csv('')
# 计算乘客生还人数，并输出其结果.
titanic['Survived'].sum()
# 绘制男女乘客比例饼图，并添加标题”男女乘客比例饼图”。
import as plt
['-serif']='SimHei'
['axes.unicode_minus']=False
sex_=titanic['Sex'].value_counts()
(sex_.values,labels=['Male','Female'],autopct='%1.1f%%',startangle=90)
('男女乘客比例饼图')
()
# 绘制船票价格直方图，并添加x轴标题”船票价格”和y轴标题”频次”。（注意：需先对”船票价格”进行升序排序）
df =titanic['fare'].sort_values(ascending=False)
()
(df,bins=((0,550,10)))
('船票价格')
('频次')
('船票价格直方图')
()
# （5）在数据框titanic中，新增一列为家庭人数，并将列名设置为familysize"。
titanic['familysize']=[:,'SibSp']+[:,'Parch']+1
# （6)修改数据框titanic的”Sex”列，使用数值”1”和”0”分别代替”Sex”列中的”male”和”female”。
titanic['Sex']=titanic['Sex'].map({'female':0,'male':1}).astype(int)
# （7）根据“Pclass”、“Sex”和“familysize”这三个特征预测乘客是否生还。将数据集划分成训练集和测则试集两部分，训练集和测试集样本数比例为8:2
from sklearn.model_selection import train_test_split
x= [:,['Pclass','Sex','familysize']]
y= [:,['Survived']]
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=42)
# 构建KNN模型，命名为clf,并进行模型训练。
from sklearn import neighbors
clf = (n_neighbors=20)
(x_train,y_train)
# 使用测试集数据进行模型预测，并将结果储存至数组pre。
pre =(x_test)
# 对构建的模型进行性能评估，并输出其结果。(性能评估包括计算精确率、召回率和F1值等分类评估指标。）
from import classification_report
res = classification_report(y_test,pre)csv文件下载地址：
/s/1O4pln7Dq8JaDXDv-n-Y0ZQ?pwd=hhh3