Python程序设计教程 习题及答案 习题13-习题解答

·PAGE208··PAGE221·习题13一、选择题1．关于模块、包和库，下列说法正确的是（）。A．模块必须由多个文件构成 B．包一定是第三方库C．库可以由多个模块组成 D．模块和包没有区别2．使用pip安装第三方库的正确命令是（）。A．installpipnumpy B．pipinstallnumpyC．pythonnumpyinstall D．pipdownloadnumpy3．下列哪个random库函数用于生成[0,1)之间的随机小数？（）A．randint() B．random() C．choice() D．uniform(a,b)4．time.sleep(2)的作用是（）。A．获取当前系统时间 B．格式化时间C．使程序暂停2秒 D．输出当前日期5．NumPy中的ndarray是（）。A．Python内置的列表类型 B．一种高效的多维数组结构C．只能存储字符串的数据结构 D．仅用于统计分析的方法6．Pandas中用于二维表格数据的核心结构是（）。A．list B．ndarray C．DataFrame D．set7．在Matplotlib中用于绘图的常用模块是（）。A．pyplot B．graphs C．draw D．painter8．使用requests.get(url)后，若要读取JSON数据，应使用（）。A．r.read() B．r.json() C．r.load() D．r.text()二、编程题1．使用math模块计算圆的面积，输入半径r，使用math.pi计算圆面积并输出结果。2．使用random模块生成10个1～100的随机整数，并存入列表，要求打印列表内容。3．使用time模块测量一段代码的运行时间，如统计foriinrange(1000000)的耗时。4．创建一个NumPy数组并计算平均值和标准差，创建数组[1,2,3,4,5]，输出mean和std。5．使用Pandas统计某列（如“score”）的平均值和最大值，要求输出结果。6．使用Matplotlib绘制简单折线图，x为0～10，y为x的平方，绘制折线并保存为line.png。7．使用urllib.request打开网页并读取前200个字符，可使用百度首页。一、选择题答案+解析答案：C解析：单个.py文件就是模块；包是包含多个模块的文件夹；库可由多个模块/包组成。答案：B解析：pipinstall库名是标准安装第三方库命令。答案：B解析：random.random()生成[0,1)随机小数；randint生成整数，choice随机选元素，uniform生成指定区间小数。答案：C解析：time.sleep(n)让程序暂停n秒。答案：B解析：ndarray是NumPy专属多维数组，运算效率远高于普通列表。答案：C解析：Pandas中DataFrame是二维表格结构，Series为一维结构。答案：A解析：Matplotlib常用绘图子模块为matplotlib.pyplot。答案：B解析：response.json()自动解析JSON数据；text获取原始文本，无load()方法。二、编程题（Python完整代码）1.math模块计算圆面积importmathr=float(input("请输入圆的半径："))area=math.pi*r**2print(f"圆的面积：{area:.2f}")2.random生成10个1~100随机整数importrandomnum_list=[]for_inrange(10):num=random.randint(1,100)num_list.append(num)print("随机整数列表：",num_list)3.time模块统计代码运行耗时importtimestart=time.time()#待测代码foriinrange(1000000):passend=time.time()print(f"代码运行耗时：{end-start:.4f}秒")4.NumPy数组求平均值、标准差importnumpyasnparr=np.array([1,2,3,4,5])print("平均值：",arr.mean())print("标准差：",arr.std())5.Pandas统计列平均值、最大值importpandasaspd#构造测试表格数据data={"name":["Tom","Jack","Lily"],"score":[85,92,78]}df=pd.DataFrame(data)print("score列平均值：",df["score"].mean())print("score列最大值：",df["score"].max())6.Matplotlib绘制折线图并保存importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpx=np.arange(0,11)#0~10y=x**2plt.plot(x,y)plt.title("y=x²")plt.savefig("line.png")#保存图片plt.show()7.urllib.request读取网页前200字符fromurllibimportrequesturl=""resp