《计算金融与Python实践》习题库 第九章 数据分析Matplotlib.pyplot类库

第九章数据分析Matplotlib.pyplot类库练习题一、选择题（每题只有一个正确答案）在Matplotlib中，以下哪个函数用于创建包含多个子图的画布和轴对象？（）

A.plt.figure()

B.plt.subplot()

C.plt.subplots()

D.plt.axes()答案：C以下哪个函数用于在图形中添加图例？（）

A.plt.xlabel()

B.plt.title()

C.plt.legend()

D.plt.grid()答案：C关于Matplotlib的中文显示问题，以下哪种设置可以正确显示中文？（）

A.plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

B.plt.rcParams['font.family']='TimesNewRoman'

C.plt.rcParams['axes.unicode_minus']=True

D.plt.rcParams['font.size']=12答案：A以下哪个函数用于绘制散点图？（）

A.plt.plot()

B.plt.scatter()

C.

plt.bar()

D.plt.hist()答案：B以下代码片段的功能是（）。pythonfig,ax=plt.subplots(2,2)A.创建一个包含2行2列共4个子图的图形

B.创建一个包含2行2列共4个独立窗口

C.创建一个图形，其中包含2个子图

D.创建一个包含2个轴的图形答案：A在Matplotlib中，plt.plot(x,y,'r--')中的'r--'表示（）。

A.红色实线

B.红色虚线

C.红色点线

D.绿色虚线答案：B

('r'表示红色，'--'表示虚线)以下哪个函数用于设置x轴的刻度标签？（）

A.plt.xticks()

B.plt.xlabel()

C.plt.xlim()

D.plt.set_xticklabels()答案：A以下哪个图形适合展示数据的分布情况？（）

A.折线图

B.条形图

C.直方图

D.饼图答案：C以下哪个方法可以调整子图之间的间距，防止重叠？（）

A.plt.subplot_adjust()

B.plt.tight_layout()

C.plt.auto_layout()

D.plt.grid()答案：B在Matplotlib中，要绘制堆积面积图，应该使用哪个函数？（）

A.plt.stackplot()

B.plt.area()

C.plt.fill_between()

D.

plt.bar(stacked=True)答案：A二、判断题（正确打“√”，错误打“×”）Matplotlib默认支持中文显示，无需额外设置。（×）解析：Matplotlib默认字体不支持中文，需要设置中文字体。plt.figure()用于创建一个新的图形窗口。（√）plt.plot()既可以绘制折线图，也可以绘制散点图（通过指定标记符号）。（√）使用plt.subplot(2,3,5)创建的子图位于2行3列网格中的第5个位置（从左到右、从上到下编号）。（√）plt.hist()绘制直方图时，bins参数用于指定数据分组的个数。（√）在Matplotlib中，通过plt.rcParams可以全局设置图形的默认参数。（√）plt.boxplot()绘制箱线图时，可以展示数据的最大值、最小值、中位数和异常值等信息。（√）plt.pie()绘制饼图时，默认显示每个扇区的百分比标签。（×）解析：需要设置autopct参数才会显示百分比。plt.twinx()用于创建一个共享x轴的新的y轴，常用于绘制双y轴图。（√）使用面向对象方式绘图时，需要通过plt.show()来显示图形，而函数式绘图则不需要。（×）解析：无论哪种方式，都需要plt.show()才能显示图形。三、简答题简述Matplotlib图形的主要组成部分有哪些？参考答案：Matplotlib图形的主要组成部分包括：图形（Figure）、坐标系区域（Axes）、图标题（Title）、x轴标签（xlabel）、y轴标签（ylabel）、x轴刻度（xticks）和刻度标签（xticklabels）、y轴刻度（yticks）和刻度标签（yticklabels）、图例（Legend）、网格线（Grid）以及实际绘制的图形元素（如线条、标记等）。Matplotlib中如何设置中文字体以正常显示中文标签？请写出两种方法。参考答案：方法一：在绘图前设置全局字体，plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']（黑体）或['SimFang']（宋体），同时设置plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False以正常显示负号。方法二：在具体绘图函数中指定fontproperties参数，如plt.xlabel('x轴',fontproperties='SimHei')。plt.subplots()和plt.subplot()有什么区别？参考答案：plt.subplots()用于一次性创建包含多个子图的图形，返回一个Figure对象和一个Axes数组（或单个Axes），适合批量创建和管理子图。plt.subplot()用于在当前图形中添加单个子图，每次调用返回一个Axes对象，适合逐个添加子图。plt.subplots()是更高级的封装，通常用于快速创建网格布局的子图。如何绘制双y轴图形？请简述步骤。参考答案：首先使用plt.subplots()或plt.gca()获取当前Axes对象ax1，用ax1.plot()绘制第一个数据集，设置ax1的y轴标签。然后使用ax2=ax1.twinx()创建一个共享x轴的新Axes对象ax2，用ax2.plot()绘制第二个数据集，设置ax2的y轴标签。最后添加图例、标题等。plt.plot()函数的fmt参数的作用是什么？请举例说明常用的格式符号。参考答案：fmt参数用于快速设置线条的颜色、线型和标记符号，是一个字符串，由颜色、标记、线型三部分组成，顺序任意。例如：'r--'表示红色虚线，'go'表示绿色圆圈标记，'b-.'表示蓝色点划线。常用颜色：b蓝、g绿、r红、c青、m紫红、y黄、k黑、w白；常用线型：-实线、--虚线、-.点划线、:点线；常用标记：o圆圈、s正方形、^上三角、v下三角、*星形、+加号、x叉号。直方图（hist）和条形图（bar）的主要区别是什么？参考答案：直方图用于展示连续型数据的分布，x轴表示数据的分组区间，y轴表示频数或频率，条形之间通常没有间隙。条形图用于展示分类数据的比较，x轴表示不同的类别，y轴表示数值，条形之间有间隙。直方图需要指定bins参数来划分区间，条形图需要指定类别标签。如何在Matplotlib中绘制多子图并共享x轴或y轴？参考答案：使用plt.subplots()创建子图时，可以通过sharex和sharey参数实现轴共享。例如，fig,axes=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)使所有子图共享x轴和y轴。共享轴后，只有最下面一行的子图显示x轴刻度，最左边一列显示y轴刻度。也可以使用ax.sharex(other_ax)等方法在创建后设置。简述面向对象绘图和函数式绘图的主要区别，并说明各自的使用场景。参考答案：函数式绘图（pyplot）直接调用plt.plot()、plt.xlabel()等函数，操作当前图形和轴对象，适合快速绘图和简单场景。面向对象绘图显式创建Figure和Axes对象，然后调用对象的方法进行绘图，适合需要精细控制多个子图、复杂布局、自定义属性的场景。面向对象方式更灵活，推荐在复杂绘图时使用。Matplotlib中如何保存图形到文件？参考答案：使用plt.savefig()函数，在plt.show()之前调用。例如，plt.savefig('figure.png',dpi=300,bbox_inches='tight')将当前图形保存为PNG文件，dpi参数设置分辨率，bbox_inches='tight'可以去除图形周围的多余空白。也可以使用Figure对象的savefig方法。请简述绘制一张完整图形的常用步骤。参考答案：绘制图形的常用步骤