2025年统计学期末考试：统计软件Python应用与数据可视化试题集

2025年统计学期末考试：统计软件Python应用与数据可视化试题集考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python编程基础要求：掌握Python基本语法，能够编写简单的Python程序，并实现数据的基本操作。1.编写一个Python程序，实现以下功能：-输入一个整数n，输出从1到n的所有整数。-输入一个字符串s，输出s中所有字母的个数。2.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个整数n，返回n的阶乘。-输入一个整数n，返回n的平方根。3.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个整数n，输出n的斐波那契数列的前n项。-输入一个整数n，输出n的素数分解。4.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个整数n，输出n的阶乘的阶乘。-输入一个整数n，输出n的平方根的平方根。5.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个整数n，输出n的斐波那契数列的前n项的累加和。-输入一个整数n，输出n的素数分解的素数乘积。6.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个整数n，输出n的阶乘的阶乘的阶乘。-输入一个整数n，输出n的平方根的平方根的平方根。7.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个整数n，输出n的斐波那契数列的前n项的累加和的累加和。-输入一个整数n，输出n的素数分解的素数乘积的乘积。8.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个整数n，输出n的阶乘的阶乘的阶乘的阶乘。-输入一个整数n，输出n的平方根的平方根的平方根的平方根。9.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个整数n，输出n的斐波那契数列的前n项的累加和的累加和的累加和。-输入一个整数n，输出n的素数分解的素数乘积的乘积的乘积。10.编写一个Python函数，实现以下功能：-输入一个整数n，输出n的阶乘的阶乘的阶乘的阶乘的阶乘。-输入一个整数n，输出n的平方根的平方根的平方根的平方根的平方根。二、数据可视化要求：掌握Python中数据可视化的基本方法，能够使用matplotlib等库绘制各种图表。1.使用matplotlib绘制一个柱状图，展示以下数据：-学科：数学、语文、英语、物理、化学、生物-成绩：90、85、88、92、86、892.使用matplotlib绘制一个折线图，展示以下数据：-时间：1月、2月、3月、4月、5月-温度：-5℃、-3℃、0℃、5℃、8℃3.使用matplotlib绘制一个散点图，展示以下数据：-x轴：年龄-y轴：收入-数据点：[(20,2000),(25,3000),(30,4000),(35,5000),(40,6000)]4.使用matplotlib绘制一个饼图，展示以下数据：-部门：研发、销售、财务、人力资源-人数：100、150、80、705.使用matplotlib绘制一个热力图，展示以下数据：-x轴：时间-y轴：温度-数据：[[20,21,22,23,24],[25,26,27,28,29],[30,31,32,33,34],[35,36,37,38,39],[40,41,42,43,44]]6.使用matplotlib绘制一个雷达图，展示以下数据：-x轴：速度、油耗、舒适度-y轴：性能、安全、经济-数据：[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]7.使用matplotlib绘制一个气泡图，展示以下数据：-x轴：年龄-y轴：收入-数据：[(20,2000,50),(25,3000,60),(30,4000,70),(35,5000,80),(40,6000,90)]8.使用matplotlib绘制一个箱线图，展示以下数据：-数据：[10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]9.使用matplotlib绘制一个堆叠柱状图，展示以下数据：-学科：数学、语文、英语、物理、化学、生物-成绩：[90,85,88,92,86,89]-年级：一年级、二年级、三年级10.使用matplotlib绘制一个分组柱状图，展示以下数据：-部门：研发、销售、财务、人力资源-人数：[100,150,80,70]-项目：项目一、项目二、项目三四、Python数据分析与处理要求：运用Python进行数据分析，能够处理和分析数据集，并使用适当的统计方法。4.以下是一个包含学生成绩的数据集，请使用Python编写代码完成以下任务：-导入数据集。-计算每个学生的平均成绩。-找出成绩最高的学生和成绩最低的学生。-计算所有学生的平均成绩。-统计每个学科（数学、语文、英语）的平均成绩。-生成成绩分布图，包括直方图和箱线图。-输出以上所有统计结果。五、数据清洗与预处理要求：了解数据清洗和预处理的基本步骤，能够使用Python进行数据清洗和预处理。5.假设你从网络上获取了一个包含用户评论的数据集，但数据中存在以下问题：-部分评论包含无效字符。-部分评论过长，需要截断。-部分评论包含重复内容。-部分评论缺少必要的信息。请使用Python编写代码完成以下任务：-清洗数据，移除无效字符。-截断过长的评论，保留前50个字符。-删除重复的评论。-填补缺少信息的评论，使用默认文本“无评论内容”。-输出清洗后的数据集前10条记录。本次试卷答案如下：一、Python编程基础1.答案：```pythonn=int(input("请输入一个整数n："))foriinrange(1,n+1):print(i)s=input("请输入一个字符串s：")print(len(s))```解析思路：首先通过输入函数获取用户输入的整数n和字符串s，然后使用for循环输出1到n的整数，并使用len函数计算字符串s的长度。2.答案：```pythondeffactorial(n):ifn==0:return1else:returnn*factorial(n-1)defsquare_root(n):returnn**0.5n=int(input("请输入一个整数n："))print(factorial(n))print(square_root(n))```解析思路：定义一个递归函数factorial来计算n的阶乘，使用递归调用自身。定义另一个函数square_root来计算n的平方根，使用幂运算符和0.5作为指数。获取用户输入的整数n，然后调用这两个函数并输出结果。3.答案：```pythondeffibonacci(n):a,b=0,1for_inrange(n):a,b=b,a+breturnadefprime_factors(n):factors=[]i=2whilei*i<=n:ifn%i:i+=1else:n//=ifactors.append(i)ifn>1:factors.append(n)returnfactorsn=int(input("请输入一个整数n："))print(fibonacci(n))print(prime_factors(n))```解析思路：定义一个函数fibonacci来生成斐波那契数列的前n项，使用循环和变量a、b来迭代计算。定义另一个函数prime_factors来计算n的素数分解，使用循环和除法来寻找因子。获取用户输入的整数n，然后调用这两个函数并输出结果。二、数据可视化1.答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#柱状图data={'学科':['数学','语文','英语','物理','化学','生物'],'成绩':[90,85,88,92,86,89]}学科=data['学科']成绩=data['成绩']plt.bar(学科,成绩)plt.xlabel('学科')plt.ylabel('成绩')plt.title('学科成绩柱状图')plt.show()```解析思路：使用matplotlib库的bar函数创建柱状图，其中学科作为x轴，成绩作为y轴。设置x轴标签、y轴标签和图表标题，然后显示图表。2.答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#折线图time=['1月','2月','3月','4月','5月']temperature=[-5,-3,0,5,8]plt.plot(time,temperature)plt.xlabel('时间')plt.ylabel('温度')plt.title('月度温度变化折线图')plt.show()```解析思路：使用matplotlib库的plot函数创建折线图，其中时间作为x轴，温度作为y轴。设置x轴标签、y轴标签和图表标题，然后显示图表。3.答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#散点图age=[20,25,30,35,40]income=[2000,3000,4000,5000,6000]plt.scatter(age,income)plt.xlabel('年龄')plt.ylabel('收入')plt.title('年龄与收入散点图')plt.show()```解析思路：使用matplotlib库的scatter函数创建散点图，其中年龄作为x轴，收入作为y轴。设置x轴标签、y轴标签和图表标题，然后显示图表。三、Python数据分析与处理4.答案：```pythonimportpandasaspd#假设数据集名为students.csvdata=pd.read_csv('students.csv')#计算每个学生的平均成绩average_scores=data.mean()#找出成绩最高的学生和成绩最低的学生highest_score_student=data.loc[data['数学':'生物'].idxmax()]lowest_score_student=data.loc[data['数学':'生物'].idxmin()]#计算所有学生的平均成绩overall_average_score=data['数学':'生物'].mean()#统计每个学科的平均成绩subject_averages=data[['数学','语文','英语','物理','化学','生物']].mean()#输出以上所有统计结果print("每个学生的平均成绩：",average_scores)print("成绩最高的学生：",highest_score_student)print("成绩最低的学生：",lowest_score_student)print("所有学生的平均成绩：",overall_average_score)print("每个学科的平均成绩：",subject_averages)```解析思路：使用pandas库读取CSV文件中的数据集，然后使用mean函数计算每个学生的平均成绩。使用idxmax和idxmin函数找到成绩最高和最低的学生。使用mean函数计算所有学生的平均成绩和每个学科的平均成绩。最后输出所有统计结果。四、数据清洗与预处理5.答案：```python#假设数据集名为comments.csvdata=pd.read_csv('comments.csv')#清洗数据，移除无效字符data['评论']=data['评论'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9\s]','',regex=True)#截断过长的评论，保留前50个字符data['评论']=data['评论'].str.slice(