2025年统计学期末考试题库：Python在数据可视化中的应用试题试卷

2025年统计学期末考试题库：Python在数据可视化中的应用试题试卷考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python数据可视化基础要求：掌握Python中常用的数据可视化库，并能根据数据类型选择合适的可视化方法。1.下列哪些是Python中常用的数据可视化库？（）A.MatplotlibB.SeabornC.PandasD.NumPyE.JupyterNotebook2.以下哪些是Matplotlib中的基本绘图方法？（）A.plot()B.bar()C.hist()D.scatter()E.pie()3.Seaborn库中，以下哪些是用于绘制散点图的函数？（）A.scatter()B.regplot()C.lmplot()D.hexbin()E.kdeplot()4.以下哪些是用于绘制条形图的函数？（）A.bar()B.histogram()C.boxplot()D.violinplot()E.swarmplot()5.在Matplotlib中，如何设置坐标轴的标题和标签？（）A.ax.set_xlabel('X轴标题')B.ax.set_ylabel('Y轴标题')C.ax.set_title('图表标题')D.ax.set_xticks(ticks)E.ax.set_yticks(ticks)6.在Seaborn中，如何设置图表的标题和标签？（）A.sns.set_title('图表标题')B.sns.set_xlabel('X轴标题')C.sns.set_ylabel('Y轴标题')D.sns.set_xticks(ticks)E.sns.set_yticks(ticks)7.以下哪些是用于绘制直方图的函数？（）A.hist()B.kdeplot()C.boxplot()D.violinplot()E.swarmplot()8.在Matplotlib中，如何设置坐标轴的范围？（）A.ax.set_xlim(xmin,xmax)B.ax.set_ylim(ymin,ymax)C.ax.set_xrange(xmin,xmax)D.ax.set_yrange(ymin,ymax)E.ax.set_xticks(ticks)F.ax.set_yticks(ticks)9.在Seaborn中，如何设置图表的标题和标签？（）A.sns.set_title('图表标题')B.sns.set_xlabel('X轴标题')C.sns.set_ylabel('Y轴标题')D.sns.set_xticks(ticks)E.sns.set_yticks(ticks)10.以下哪些是用于绘制饼图的函数？（）A.pie()B.bar()C.scatter()D.hist()E.kdeplot()四、Python数据可视化实战要求：根据给定数据，使用Python进行数据可视化，并分析结果。1.使用Matplotlib绘制一个包含正态分布数据的直方图，并设置标题、坐标轴标签和范围。2.使用Seaborn绘制一个包含时间序列数据的折线图，并添加一个趋势线。3.使用Matplotlib绘制一个包含两组数据关系的散点图，并添加合适的图例。4.使用Seaborn绘制一个包含分类数据的箱线图，并突出显示中位数。5.使用Matplotlib绘制一个包含两组数据关系的条形图，并添加合适的图例。6.使用Seaborn绘制一个包含两组数据关系的散点图，并添加回归线。五、数据清洗与预处理要求：根据给定数据集，进行数据清洗和预处理。1.给定一个包含缺失值的DataFrame，使用pandas库中的函数填充缺失值。2.给定一个包含重复行的DataFrame，使用pandas库中的函数删除重复行。3.给定一个包含异常值的DataFrame，使用pandas库中的函数识别并删除异常值。4.给定一个包含文本数据的DataFrame，使用pandas库中的函数进行文本清洗，如去除空格、转换为大写等。5.给定一个包含日期数据的DataFrame，使用pandas库中的函数进行日期格式化。6.给定一个包含时间数据的DataFrame，使用pandas库中的函数进行时间转换。六、数据可视化项目实战要求：根据实际项目需求，设计并实现一个数据可视化项目。1.描述一个实际数据可视化项目，包括项目背景、数据来源、目标用户和可视化需求。2.设计项目中的数据可视化方案，包括使用的可视化库、图表类型和布局。3.编写Python代码实现数据可视化方案，包括数据获取、处理和可视化展示。4.分析项目中的数据可视化结果，讨论可视化方案的有效性和改进空间。5.设计项目报告，包括可视化结果展示、分析结论和项目总结。6.评估项目在目标用户中的效果，包括用户反馈和实际应用价值。本次试卷答案如下：一、Python数据可视化基础1.A,B,E解析：Matplotlib、Seaborn和JupyterNotebook都是Python中常用的数据可视化库。2.A,B,C,D,E解析：plot()、bar()、hist()、scatter()和pie()都是Matplotlib库中用于基本绘图的方法。3.B,C,D解析：scatter()、regplot()、lmplot()、hexbin()和kdeplot()都是Seaborn库中用于绘制散点图的函数。4.A,B,C解析：bar()、histogram()、boxplot()、violinplot()和swarmplot()都是用于绘制条形图的函数。5.A,B,C,D,E解析：ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()、ax.set_title()、ax.set_xticks(ticks)和ax.set_yticks(ticks)都是Matplotlib中设置坐标轴标题和标签的方法。6.A,B,C,D,E解析：sns.set_title()、sns.set_xlabel()、sns.set_ylabel()、sns.set_xticks(ticks)和sns.set_yticks(ticks)都是Seaborn中设置图表的标题和标签的方法。7.A,B,C,D解析：hist()、kdeplot()、boxplot()、violinplot()和swarmplot()都是用于绘制直方图的函数。8.A,B,C,D,E,F解析：ax.set_xlim(xmin,xmax)、ax.set_ylim(ymin,ymax)、ax.set_xrange(xmin,xmax)、ax.set_yrange(ymin,ymax)、ax.set_xticks(ticks)和ax.set_yticks(ticks)都是Matplotlib中设置坐标轴范围的方法。9.A,B,C,D,E解析：sns.set_title()、sns.set_xlabel()、sns.set_ylabel()、sns.set_xticks(ticks)和sns.set_yticks(ticks)都是Seaborn中设置图表的标题和标签的方法。10.A,B,C,D,E解析：pie()、bar()、scatter()、hist()和kdeplot()都是用于绘制饼图的函数。四、Python数据可视化实战1.使用Matplotlib绘制一个包含正态分布数据的直方图，并设置标题、坐标轴标签和范围。解析：首先生成正态分布数据，然后使用Matplotlib的hist()函数绘制直方图，并通过ax.set_title()、ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()和ax.set_xlim()、ax.set_ylim()设置标题、坐标轴标签和范围。2.使用Seaborn绘制一个包含时间序列数据的折线图，并添加一个趋势线。解析：首先导入时间序列数据，然后使用Seaborn的lineplot()函数绘制折线图，并通过回归线参数添加趋势线。3.使用Matplotlib绘制一个包含两组数据关系的散点图，并添加合适的图例。解析：首先导入两组数据，然后使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图，并通过legend()函数添加图例。4.使用Seaborn绘制一个包含分类数据的箱线图，并突出显示中位数。解析：首先导入分类数据，然后使用Seaborn的boxplot()函数绘制箱线图，并通过medianprops参数突出显示中位数。5.使用Matplotlib绘制一个包含两组数据关系的条形图，并添加合适的图例。解析：首先导入两组数据，然后使用Matplotlib的bar()函数绘制条形图，并通过legend()函数添加图例。6.使用Seaborn绘制一个包含两组数据关系的散点图，并添加回归线。解析：首先导入两组数据，然后使用Seaborn的scatterplot()函数绘制散点图，并通过regline=True参数添加回归线。五、数据清洗与预处理1.给定一个包含缺失值的DataFrame，使用pandas库中的函数填充缺失值。解析：使用DataFrame的fillna()函数，根据需要选择填充策略，如前填充、后填充或填充特定值。2.给定一个包含重复行的DataFrame，使用pandas库中的函数删除重复行。解析：使用DataFrame的drop_duplicates()函数，根据需要选择是否保留索引。3.给定一个包含异常值的DataFrame，使用pandas库中的函数识别并删除异常值。解析：可以使用多种方法识别异常值，如使用描述性统计、Z-score或IQR方法，然后使用DataFrame的dropna()函数删除异常值。4.给定一个包含文本数据的DataFrame，使用pandas库中的函数进行文本清洗，如去除空格、转换为大写等。解析：使用DataFrame的str.strip()、str.upper()等函数进行文本清洗。5.给定一个包含日期数据的DataFrame，使用pandas库中的函数进行日期格式化。解析：使用DataFrame的dt.strftime()函数进行日期格式化。6.给定一个包含时间数据的DataFrame，使用pandas库中的函数进行时间转换。解析：使用DataFrame的dt.tz_convert()或dt.tz_localize()函数进行时间转换。六、数据可视化项目实战1.描述一个实际数据可视化项目，包括项目背景、数据来源、目标用户和可视化需求。解析：根据实际项目经验，描述项目的基本信息，包括项目背景、数据来源、目标用户和可视化需求。2.设计项目中的数据可视化方案，包括使用的可视化库、图表类型和布局。解析：根据项目需求，选择合适的可视化库（如Matplotlib、Seaborn等），确定图表类型（如折线图、散点图等）和布局设计。3.编写Python代码实现数据可视化方案，包括数据获取、处理和可视化展示。解析：根