Python图表与数据展示技巧试题及答案

Python图表与数据展示技巧试题及答案姓名：____________________

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.以下哪个函数不能用于生成柱状图？

A.matplotlib.pyplot.bar()

B.matplotlib.pyplot.pie()

C.matplotlib.pyplot.hist()

D.matplotlib.pyplot.scatter()

2.在使用matplotlib库绘制图表时，以下哪个函数用于设置图表标题？

A.plt.title()

B.plt.xlabel()

C.plt.ylabel()

D.plt.legend()

3.以下哪个函数用于在图表中添加文本注释？

A.plt.annotate()

B.plt.text()

C.plt.figtext()

D.plt.grid()

4.在使用matplotlib库时，以下哪个参数可以用于设置图表的字体大小？

A.fontsize

B.fontweight

C.fontstyle

D.fontname

5.以下哪个函数可以用于绘制折线图？

A.plt.plot()

B.plt.bar()

C.plt.pie()

D.plt.hist()

6.在使用matplotlib库绘制散点图时，以下哪个参数可以用于设置散点的大小？

A.s

B.marker

C.color

D.edgecolor

7.以下哪个函数可以用于在图表中绘制网格线？

A.plt.grid()

B.plt.gridlines()

C.plt.plotgrid()

D.plt.gridplot()

8.在使用pandas库处理数据时，以下哪个函数可以用于绘制时间序列图？

A.plot()

B.bar()

C.pie()

D.scatter()

9.以下哪个函数可以用于在图表中添加图例？

A.plt.legend()

B.plt.figlegend()

C.plt.legendlabels()

D.plt.legendfig()

10.在使用seaborn库绘制图表时，以下哪个函数可以用于绘制热力图？

A.sns.heatmap()

B.sns.barplot()

C.sns.scatterplot()

D.sns.lineplot()

二、多项选择题（每题3分，共10题）

1.在使用matplotlib库绘制图表时，以下哪些属性可以用于自定义图表的外观？

A.color

B.fontsize

C.marker

D.linestyle

E.edgecolor

2.以下哪些方法可以用于调整matplotlib图表的布局？

A.plt.tight_layout()

B.plt.subplots_adjust()

C.plt.figure()

D.plt.subplot()

E.plt.savefig()

3.在使用pandas库时，以下哪些函数可以用于数据可视化？

A.plot()

B.bar()

C.pie()

D.boxplot()

E.violinplot()

4.以下哪些是seaborn库中用于绘制图表的函数？

A.sns.lineplot()

B.sns.barplot()

C.sns.scatterplot()

D.sns.histplot()

E.sns.kdeplot()

5.以下哪些是pandas库中用于数据筛选的方法？

A.loc

B.iloc

C.query

D.filter

E.isin()

6.在使用matplotlib库时，以下哪些参数可以用于设置坐标轴的范围？

A.xlim

B.ylim

C.xticks

D.yticks

E.axes()

7.以下哪些是seaborn库中用于统计图表的函数？

A.sns.boxplot()

B.sns.violinplot()

C.sns.swarmplot()

D.sns.regplot()

E.sns.countplot()

8.以下哪些是pandas库中用于数据聚合的方法？

A.sum()

B.mean()

C.median()

D.mode()

E.std()

9.在使用matplotlib库绘制图表时，以下哪些函数可以用于添加图例？

A.plt.legend()

B.plt.figlegend()

C.plt.legendlabels()

D.plt.legendfig()

E.plt.legendhandles()

10.以下哪些是pandas库中用于数据排序的方法？

A.sort_values()

B.ascending()

C.descending()

D.sort_index()

E.order()

三、判断题（每题2分，共10题）

1.使用matplotlib库绘制的图表可以导出为多种格式的文件，如PDF、PNG、SVG等。（）

2.在matplotlib中，可以通过设置`plt.style.use()`来改变图表的默认风格。（）

3.在pandas中，`plot()`方法默认绘制折线图，但也可以通过参数修改为其他图表类型。（）

4.seaborn库中的`heatmap()`函数可以生成颜色编码的热力图，适合展示高维数据的密度。（）

5.使用matplotlib库时，`plt.show()`函数是必须的，用于显示绘制的图表。（）

6.在pandas中，`query()`方法可以用于创建复杂的数据查询。（）

7.seaborn库中的`countplot()`函数用于绘制直方图，展示了数据的分布情况。（）

8.在matplotlib中，`xlim()`和`ylim()`函数可以设置图表坐标轴的显示范围。（）

9.使用pandas的`sort_values()`方法可以对数据帧进行排序，而`sort_index()`方法则只能根据索引排序。（）

10.在seaborn库中，`regplot()`函数用于绘制散点图与回归线，适用于探索变量之间的关系。（）

四、简答题（每题5分，共6题）

1.简述在使用matplotlib库绘制图表时，如何调整图表的布局以避免标签重叠？

2.解释pandas库中的`plot()`方法与`DataFrame.plot()`方法的区别，并说明在何种情况下应该使用哪种方法。

3.描述如何使用seaborn库中的`pairplot()`函数来展示多个变量之间的关系。

4.说明如何在pandas中创建一个新的DataFrame，该DataFrame包含原始数据的一个子集，其中子集根据某些条件筛选。

5.简要介绍如何使用matplotlib库中的`scatter()`函数绘制散点图，并说明如何设置散点的大小和颜色。

6.解释在seaborn库中，`factorplot()`函数与`catplot()`函数的区别，并给出一个使用`factorplot()`函数绘制条形图的示例代码。

试卷答案如下

一、单项选择题答案及解析：

1.B.matplotlib.pyplot.pie()：pie()函数用于绘制饼图，而非柱状图。

2.A.plt.title()：title()函数用于设置图表的标题。

3.A.plt.annotate()：annotate()函数用于在图表中添加文本注释。

4.A.fontsize：fontsize参数用于设置图表中字体的大小。

5.A.plt.plot()：plot()函数用于绘制折线图。

6.A.s：s参数用于设置散点的大小。

7.A.plt.grid()：grid()函数用于在图表中添加网格线。

8.A.plot()：plot()函数可以用于绘制时间序列图。

9.A.plt.legend()：legend()函数用于在图表中添加图例。

10.A.sns.heatmap()：heatmap()函数用于绘制热力图。

二、多项选择题答案及解析：

1.A.color,B.fontsize,C.marker,D.linestyle,E.edgecolor：这些属性可以用于自定义图表的外观。

2.A.plt.tight_layout(),B.plt.subplots_adjust()：这些方法可以用于调整图表的布局。

3.A.plot(),B.bar(),C.pie(),D.boxplot(),E.violinplot()：这些函数可以用于数据可视化。

4.A.sns.lineplot(),B.sns.barplot(),C.sns.scatterplot(),D.sns.histplot(),E.sns.kdeplot()：这些是seaborn库中用于绘制图表的函数。

5.A.loc,B.iloc,C.query,D.filter,E.isin()：这些是pandas库中用于数据筛选的方法。

6.A.xlim,B.ylim,C.xticks,D.yticks：这些参数可以用于设置坐标轴的范围。

7.A.sns.boxplot(),B.sns.violinplot(),C.sns.swarmplot(),D.sns.regplot(),E.sns.countplot()：这些是seaborn库中用于统计图表的函数。

8.A.sum(),B.mean(),C.median(),D.mode(),E.std()：这些是pandas库中用于数据聚合的方法。

9.A.plt.legend()：legend()函数可以用于添加图例。

10.A.sort_values(),B.ascending(),C.descending(),D.sort_index(),E.order()：这些是pandas库中用于数据排序的方法。

三、判断题答案及解析：

1.√：matplotlib库可以导出为多种格式的文件。

2.√：通过设置`plt.style.use()`可以改变图表的默认风格。

3.√：`plot()`方法默认绘制折线图，但可以通过参数修改为其他图表类型。

4.√：seaborn库中的`heatmap()`函数可以生成颜色编码的热力图，适合展示高维数据的密度。

5.×：`plt.show()`函数不是必须的，根据需要选择是否显示图表。

6.√：`query()`方法可以用于创建复杂的数据查询。

7.×：`countplot()`函数用于绘制条形图，展示了数据的分布情况，而非直方图。

8.√：`xlim()`和`ylim()`函数可以设置图表坐标轴的显示范围。

9.√：`sort_values()`方法可以对数据帧进行排序，而`sort_index()`方法则只能根据索引排序。

10.√：`regplot()`函数用于绘制散点图与回归线，适用于探索变量之间的关系。

四、简答题答案及解析：

1.调整图表布局以避免标签重叠的方法包括：使用`plt.tight_layout()`自动调整子图参数，使用`plt.subplots_adjust()`手动调整子图间距，以及调整标签的位置和大小。

2.`plot()`方法直接作用于Series或DataFrame，而`DataFrame.plot()`方法返回一个matplotlibAxes.Axes对象，可以用于进一步自定义图表。

3.使用`pairplot()`函数可以一次性绘制出多个变量的散点图和相关统计信息，通过参数可以自定义散点图