2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析库PyTorch应用试题

2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据分析库PyTorch应用试题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python编程基础要求：考察学生对Python基础语法和常用库的了解，包括变量、数据类型、运算符、函数、文件操作等。1.请编写一个Python程序，实现以下功能：a.输入一个字符串，输出该字符串的长度。b.输入一个字符串，输出该字符串的每个字符出现的次数。c.输入两个字符串，判断它们是否相等。2.编写一个Python函数，实现以下功能：a.输入一个整数n，输出1到n的整数序列。b.输入一个整数n，输出n的阶乘。二、PyTorch基本操作要求：考察学生对PyTorch库的基本操作，包括张量（Tensor）、神经网络（NeuralNetwork）等。3.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个形状为(3,4)的张量，并初始化为全0。b.对该张量进行切片操作，提取第一行和第三行的数据。c.创建一个形状为(2,2)的张量，并初始化为[1,2,3,4]。4.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个形状为(5,5)的张量，并初始化为全1。b.对该张量进行转置操作。c.计算该张量的trace（迹）。5.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个神经网络，包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。b.输入层有10个神经元，隐藏层有5个神经元，输出层有2个神经元。c.使用随机梯度下降法（SGD）训练该神经网络，输入数据为[1,2,3,4,5]，输出数据为[6,7]。三、PyTorch可视化要求：考察学生对PyTorch可视化库（如Matplotlib、Seaborn等）的应用。6.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个形状为(100,1)的张量，并初始化为[0,1,2,...,99]。b.使用Matplotlib绘制该张量的图像，x轴表示索引，y轴表示值。7.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个形状为(10,10)的张量，并初始化为随机数。b.使用Seaborn绘制该张量的热图，x轴表示行索引，y轴表示列索引。四、PyTorch深度学习应用要求：考察学生对PyTorch在深度学习中的应用，包括神经网络搭建、损失函数、优化器等。8.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个包含两个隐藏层的神经网络，输入层有10个神经元，第一个隐藏层有20个神经元，第二个隐藏层有10个神经元，输出层有1个神经元。b.定义均方误差（MeanSquaredError,MSE）损失函数。c.选择Adam优化器，学习率为0.001。9.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个包含一个隐藏层的神经网络，输入层有5个神经元，隐藏层有10个神经元，输出层有3个神经元。b.使用随机梯度下降法（SGD）训练该神经网络，输入数据为[1,2,3,4,5]，输出数据为[6,7,8]。c.训练过程中，每5个epoch打印一次损失值。10.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个包含两个隐藏层的神经网络，输入层有8个神经元，第一个隐藏层有16个神经元，第二个隐藏层有8个神经元，输出层有1个神经元。b.使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）和Adam优化器训练该神经网络，输入数据为[1,2,3,4,5]，输出数据为[0,1,0,1,0]。c.训练过程中，每10个epoch保存一次模型参数。五、PyTorch数据处理要求：考察学生对PyTorch数据处理功能的应用，包括数据加载、预处理、归一化等。11.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.使用torchvision.datasets模块加载MNIST数据集。b.对加载的数据进行预处理，包括转换为torch.Tensor类型，并归一化到[0,1]范围内。12.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个自定义数据集，包含100个样本，每个样本包含一个形状为(28,28)的灰度图像和一个标签。b.使用torch.utils.data.DataLoader类进行数据加载，设置batchsize为10。13.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个包含100个样本的数据集，每个样本包含一个形状为(10,10)的张量和一个标签。b.对数据集进行归一化处理，将张量的值缩放到[0,1]范围内。14.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.使用torchvision.transforms模块对加载的MNIST数据集进行预处理，包括转换为灰度图、随机旋转、随机裁剪等。b.预处理后的数据用于训练神经网络。六、PyTorch模型评估要求：考察学生对PyTorch模型评估方法的应用，包括准确率、召回率、F1分数等。15.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.使用训练好的神经网络对测试数据进行预测。b.计算准确率（Accuracy）。16.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.使用训练好的神经网络对测试数据进行预测。b.计算召回率（Recall）。17.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.使用训练好的神经网络对测试数据进行预测。b.计算F1分数（F1Score）。本次试卷答案如下：一、Python编程基础1.请编写一个Python程序，实现以下功能：a.输入一个字符串，输出该字符串的长度。b.输入一个字符串，输出该字符串的每个字符出现的次数。c.输入两个字符串，判断它们是否相等。```python#a.输出字符串长度defstring_length(s):returnlen(s)#b.输出字符串每个字符出现的次数defcharacter_count(s):count={}forcharins:count[char]=count.get(char,0)+1returncount#c.判断两个字符串是否相等defstrings_equal(s1,s2):returns1==s2```解析思路：-使用内置函数`len()`获取字符串长度。-使用字典记录每个字符的出现次数，遍历字符串，更新字典。-使用比较运算符`==`判断两个字符串是否相等。2.编写一个Python函数，实现以下功能：a.输入一个整数n，输出1到n的整数序列。b.输入一个整数n，输出n的阶乘。```python#a.输出1到n的整数序列definteger_sequence(n):returnlist(range(1,n+1))#b.输出n的阶乘deffactorial(n):ifn==0:return1returnn*factorial(n-1)```解析思路：-使用`range()`函数生成从1到n的整数序列。-使用递归实现阶乘计算。二、PyTorch基本操作3.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个形状为(3,4)的张量，并初始化为全0。b.对该张量进行切片操作，提取第一行和第三行的数据。c.创建一个形状为(2,2)的张量，并初始化为[1,2,3,4]。```pythonimporttorch#a.创建形状为(3,4)的张量，并初始化为全0tensor_3x4=torch.zeros(3,4)#b.切片操作，提取第一行和第三行的数据tensor_rows=tensor_3x4[0:2,:]#[0,2)表示包含0和2，不包含3#c.创建形状为(2,2)的张量，并初始化为[1,2,3,4]tensor_2x2=torch.tensor([1,2,3,4]).view(2,2)```解析思路：-使用`torch.zeros()`创建全0张量。-使用切片操作提取指定行和列的数据。-使用`view()`方法调整张量的形状。4.请编写一个PyTorch程序，实现以下功能：a.创建一个形状为(2,2)的张量，并初始化为[1,2,3,4]。b.对该张量进行转置操作。c.计算该张量的trace（迹）。```python#a.创建形状为(2,2)的张量，并初始化为[1,2,3,4]tensor_2x2=torch.tensor([1