2025年大学统计学期末考试题库：统计软件Python与R语言应用试题解析

2025年大学统计学期末考试题库：统计软件Python与R语言应用试题解析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python编程基础要求：熟练运用Python语言进行基本编程操作，包括变量赋值、数据类型转换、条件语句和循环语句等。1.编写一个Python程序，实现以下功能：-输入两个整数a和b，判断a是否是b的倍数。-如果是，输出“a是b的倍数”；如果不是，输出“a不是b的倍数”。2.编写一个Python函数，实现将字符串中的所有小写字母转换为大写字母。3.编写一个Python循环，输出从1到10的整数序列。4.编写一个Python条件语句，判断一个整数的奇偶性，并输出相应的结果。5.编写一个Python函数，实现计算两个数的最大公约数。6.编写一个Python循环，输出从10到1的整数序列。7.编写一个Python程序，实现以下功能：-输入一个字符串，统计其中英文字母、数字和特殊字符的数量。-输出各类字符的数量。8.编写一个Python函数，实现将一个整数列表中的所有元素平方。9.编写一个Python循环，输出一个Fibonacci数列的前10项。10.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的所有素数。二、R语言编程基础要求：熟练运用R语言进行基本编程操作，包括变量赋值、数据类型转换、条件语句和循环语句等。1.编写一个R语言程序，实现以下功能：-输入两个整数a和b，判断a是否是b的倍数。-如果是，输出“a是b的倍数”；如果不是，输出“a不是b的倍数”。2.编写一个R语言函数，实现将字符串中的所有小写字母转换为大写字母。3.编写一个R语言循环，输出从1到10的整数序列。4.编写一个R语言条件语句，判断一个整数的奇偶性，并输出相应的结果。5.编写一个R语言函数，实现计算两个数的最大公约数。6.编写一个R语言循环，输出从10到1的整数序列。7.编写一个R语言程序，实现以下功能：-输入一个字符串，统计其中英文字母、数字和特殊字符的数量。-输出各类字符的数量。8.编写一个R语言函数，实现将一个整数列表中的所有元素平方。9.编写一个R语言循环，输出一个Fibonacci数列的前10项。10.编写一个R语言程序，实现以下功能：-输入一个整数n，输出从1到n的所有素数。三、Python与R语言数据可视化要求：熟练运用Python和R语言进行数据可视化操作，包括散点图、柱状图、折线图等。1.使用Python绘制一个散点图，展示两个变量之间的关系。2.使用R语言绘制一个柱状图，展示不同类别数据的数量。3.使用Python绘制一个折线图，展示数据随时间的变化趋势。4.使用R语言绘制一个散点图，展示两个变量之间的关系。5.使用Python绘制一个柱状图，展示不同类别数据的数量。6.使用R语言绘制一个折线图，展示数据随时间的变化趋势。7.使用Python绘制一个饼图，展示不同类别数据的占比。8.使用R语言绘制一个饼图，展示不同类别数据的占比。9.使用Python绘制一个3D散点图，展示三个变量之间的关系。10.使用R语言绘制一个3D散点图，展示三个变量之间的关系。四、Python与R语言数据处理要求：熟练运用Python和R语言进行数据处理操作，包括数据导入、数据清洗、数据转换等。4.使用Python读取一个CSV文件，并展示文件中的前五行数据。5.使用R语言读取一个Excel文件，并展示文件中的前五行数据。6.使用Python对一组数据进行排序，并输出排序后的结果。7.使用R语言对一组数据进行排序，并输出排序后的结果。8.使用Python计算一组数据的平均值、中位数和众数。9.使用R语言计算一组数据的平均值、中位数和众数。10.使用Python将一组数据中的缺失值填充为0。11.使用R语言将一组数据中的缺失值填充为0。12.使用Python将一组数据中的重复值删除。13.使用R语言将一组数据中的重复值删除。14.使用Python将一组数据中的数值型变量转换为类别型变量。15.使用R语言将一组数据中的数值型变量转换为类别型变量。五、Python与R语言统计分析要求：熟练运用Python和R语言进行统计分析操作，包括描述性统计、假设检验等。4.使用Python对一组数据进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、最大值、最小值等。5.使用R语言对一组数据进行描述性统计分析，包括计算均值、标准差、最大值、最小值等。6.使用Python进行t检验，比较两组数据的均值是否存在显著差异。7.使用R语言进行t检验，比较两组数据的均值是否存在显著差异。8.使用Python进行卡方检验，分析两个类别变量之间的关系。9.使用R语言进行卡方检验，分析两个类别变量之间的关系。10.使用Python进行方差分析（ANOVA），比较三个或以上组数据的均值是否存在显著差异。11.使用R语言进行方差分析（ANOVA），比较三个或以上组数据的均值是否存在显著差异。12.使用Python进行相关分析，计算两个变量之间的相关系数。13.使用R语言进行相关分析，计算两个变量之间的相关系数。14.使用Python进行回归分析，建立线性回归模型，预测因变量。15.使用R语言进行回归分析，建立线性回归模型，预测因变量。六、Python与R语言应用案例要求：运用Python和R语言解决实际问题，包括数据预处理、模型建立、结果解释等。4.使用Python和R语言对一组房价数据进行分析，建立线性回归模型，预测房价。5.使用Python和R语言对一组股票数据进行分析，绘制股票价格走势图，并分析其趋势。6.使用Python和R语言对一组消费者满意度调查数据进行分析，绘制饼图展示不同满意度等级的占比。7.使用Python和R语言对一组社交媒体数据进行分析，提取热门话题，并分析其传播趋势。8.使用Python和R语言对一组天气数据进行分析，绘制折线图展示温度变化趋势。9.使用Python和R语言对一组电商数据进行分析，分析不同商品的销售情况。10.使用Python和R语言对一组交通事故数据进行分析，分析事故发生的原因和规律。本次试卷答案如下：一、Python编程基础1.```pythona=int(input("请输入整数a:"))b=int(input("请输入整数b:"))ifa%b==0:print("a是b的倍数")else:print("a不是b的倍数")```解析思路：首先，通过输入函数获取用户输入的两个整数a和b，然后使用模运算符`%`判断a是否能够被b整除，如果可以，则输出a是b的倍数，否则输出a不是b的倍数。2.```pythondefto_uppercase(s):returns.upper()input_str=input("请输入字符串:")result=to_uppercase(input_str)print(result)```解析思路：定义一个函数`to_uppercase`，该函数接收一个字符串参数`s`，并使用`upper()`方法将其转换为大写。然后，获取用户输入的字符串，调用函数并输出转换后的结果。3.```pythonforiinrange(1,11):print(i)```解析思路：使用`range()`函数生成一个从1到10的序列，然后使用`for`循环遍历这个序列，并在每次循环中打印当前的数字。4.```pythonnum=int(input("请输入一个整数:"))ifnum%2==0:print("偶数")else:print("奇数")```解析思路：获取用户输入的整数，使用模运算符`%`判断该数是否能被2整除，如果可以，则输出“偶数”，否则输出“奇数”。5.```pythondefgcd(a,b):whileb!=0:a,b=b,a%breturnax=int(input("请输入整数x:"))y=int(input("请输入整数y:"))print(gcd(x,y))```解析思路：定义一个函数`gcd`，该函数使用辗转相除法计算两个整数的最大公约数。然后，获取用户输入的两个整数，调用函数并输出结果。6.```pythonforiinrange(10,0,-1):print(i)```解析思路：使用`range()`函数生成一个从10到1的倒序序列，然后使用`for`循环遍历这个序列，并在每次循环中打印当前的数字。7.```pythoninput_str=input("请输入字符串:")letters=sum(c.isalpha()forcininput_str)digits=sum(c.isdigit()forcininput_str)special_chars=len(input_str)-letters-digitsprint(f"字母数量:{letters},数字数量:{digits},特殊字符数量:{special_chars}")```解析思路：获取用户输入的字符串，使用字符串的`isalpha()`和`isdigit()`方法分别统计字母和数字的数量，然后计算特殊字符的数量，并输出结果。8.```pythondefsquare_numbers(nums):return[num**2fornuminnums]numbers=[1,2,3,4,5]squared_numbers=square_numbers(numbers)print(squared_numbers)```解析思路：定义一个函数`square_numbers`，该函数接收一个整数列表`nums`，并使用列表推导式计算每个元素的平方，返回一个新的列表。然后，定义一个整数列表`numbers`，调用函数并输出结果。9.```pythondeffibonacci(n):fib_seq=[0,1]whilelen(fib_seq)<n:fib_seq.append(fib_seq[-1]+fib_seq[-2])returnfib_seqn=10print(fibonacci(n))```解析思路：定义一个函数`fibonacci`，该函数生成一个Fibonacci数列，直到数列的长度达到用户输入的整数`n`。然后，获取用户输入的整数`n`，调用函数并输出结果。10.```pythonn=int(input("请输入整数n:"))foriinrange(1,n+1):ifall(i%j!=0forjinrange(2,int(i**0.5)+1)):print(i)```解析思路：获取用户输入的整数`n`，使用一个`for`循环遍历从1到n的每个整数，并使用一个`all()`函数和一个生成器表达式来判断该数是否为素数。如果是素数，则打印该数。二、R语言编程基础1.```ra<-eger(readline(prompt="请输入整数a:"))b<-eger(readline(prompt="请输入整数b:"))if(a%%b==0){print("a是b的倍数")}else{print("a不是b的倍数")}```解析思路：使用`readline()`函数获取用户输入的两个整数a和b，然后使用模运算符`%%`判断a是否能够被b整除，如果可以，则输出a是b的倍数，否则输出a不是b的倍数。2.```rto_uppercase<-function(s){return(toupper(s))}input_str<-readline(prompt="请输入字符串:")result<-to_uppercase(input_str)print(result)```解析思路：定义一个函数`to_uppercase`，该函数接收一个字符串参数`s`，并使用`toupper()`函数将其转换为大写。然后，获取用户输入的字符串，调用函数并输出转换后的结果。3.```rfor(iin1:10){print(i)}```解析思路：使用`for`循环遍历从1到10的整数，并在每次循环中打印当前的数字。4.```rnum<-eger(readline(prompt="请输入一个整数:"))if(num%%2==0){print("偶数")}else{print("奇数")}```解析思路：获取用户输入的整数，使用模运算符`%%`判断该数是否能被2整除，如果可以，则输出“偶数”，否则输出“奇数”。5.```rgcd<-function(a,b){while(b!=0){a<-bb<-a%%b}return(a)}x<-eger(readline(prompt="请输入整数x:"))y<-eger(readline(prompt="请输入整数y:"))print(gcd(x,y))```解析思路：定义一个函数`gcd`，该函数使用辗转相除法计算两个整数的最大公约数。然后，获取用户输入的两个整数，调用函数并输出结果。6.```rfor(iin10:1){print(i)}```解析思路：使用`for`循环遍历从10到1的倒序序列，并在每次循环中打印当前的数字。7.```rinput_str<-readline(prompt="请输入字符串:")letters<-sum(grepl("[a-zA-Z]",input_str))digits<-sum(grepl("[0-9]",input_str))special_chars<-nchar(input_str)-letters-digitscat("字母数量:",letters,",数字数量:",digits,",特殊字符数量:",special_chars,"\n")```解析思路：获取用户输入的字符串，使用`grepl()`函数和正则表达式分别统计字母和数字的数量，然后计算特殊字符的数量，并输出结果。8.```rsquare_numbers<-function(nums){return(sapply(nums,function(num)num**2))}numbers<-c(1,2,3,4,5)squared_numbers<-square_numbers(numbers)print(squared_numbers)```解析思路：定义一个函数`square_numbers`，该函数接收一个整数列表`nums`，并使用`sapply()`函数和匿名函数计算每个元素的平方，返回一个新的向量。然后，定义一个整数列表`numbers`，调用函数并输出结果。9.```rfibonacci<-function(n){fib_seq<-c(0,1)while(length(fib_seq)<n){fib_seq<-c(fib_seq,sumtail(fib_seq,2))}return(fib_seq)}n<-10print(fibonacci(n))```解析思路：定义一个函数`fibonacci`，该函数生成一个Fibonacci数列，直到数列的长度达到用户输入的整数`n`。然后，获取用户输入的整数`n`，调用函数并输出结果。10.```rn<-eger(readline(prompt="请输入整数n:"))for(iin1:n){if(all(i%%j!=0forjin2:(floor(sqrt(i))+1))){print(i)}}```解析思路：获取用户输入的整数`n`，使用一个`for`循环遍历从1到n的每个整数，并使用一个`all()`函数和一个生成器表达式来判断该数是否为素数。如果是素数，则打印该数。三、Python与R语言数据可视化1.Python代码示例（使用matplotlib库）：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')#绘制散点图plt.scatter(data['variable1'],data['variable2'])plt.xlabel('Variable1')plt.ylabel('Variable2')plt.title('ScatterPlot')plt.show()```解析思路：首先，使用pandas库读取CSV文件。然后，使用matplotlib库的`scatter()`函数绘制散点图，其中`variable1`和`variable2`是CSV文件中的列名。最后，设置坐标轴标签和标题，并显示图表。2.R语言代码示例（使用ggplot2库）：```rlibrary(ggplot2)#读取Excel文件data<-readxl::read_excel('data.xlsx')#绘制柱状图ggplot(data,aes(x=category,y=count))+geom_bar(stat="identity")+xlab("Category")+ylab("Count")+ggtitle("BarChart")```解析思路：首先，使用readxl包的`read_excel()`函数读取Excel文件。然后，使用ggplot2库的`ggplot()`函数创建一个图表，指定数据框`data`、映射`aes()`和柱状图的几何对象`geom_bar()`。最后，设置坐标轴标签和标题。3.Python代码示例（使用matplotlib库）：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')#绘制折线图plt.plot(data['date'],data['value'])plt.xlabel('Date')plt.ylabel('Value')plt.title('LineChart')plt.show()```解析思路：首先，使用pandas库读取CSV文件。然后，使用matplotlib库的`plot()`函数绘制折线图，其中`date`和`value`是CSV文件中的列名。最后，设置坐标轴标签和标题，并显示图表。4.R语言代码示例（使用ggplot2库）：```rlibrary(ggplot2)#读取CSV文件data<-read.csv('data.csv')#绘制散点图ggplot(data,aes(x=variable1,y=variable2))+geom_point()+xlab('Variable1')+ylab('Variable2')+ggtitle('ScatterPlot')```解析思路：首先，使用read.csv()函数读取CSV文件。然后，使用ggplot2库的`ggplot()`函数创建一个图表，指定数据框`data`、映射`aes()`和散点图的几何对象`geom_point()`。最后，设置坐标轴标签和标题。5.Python代码示例（使用matplotlib库）：```pythonimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')#绘制柱状图plt.bar(data['category'],data['count'])plt.xlabel('Category')plt.ylabel('Count')plt.title('BarChart')plt.show()```解析思路：首先，使用pandas库读取CSV文件。然后，使用matplotlib库的`bar()`函数绘制柱状图，其中`category`和`count`是CSV文件中的列名。最后，设置坐标轴标签和标题，并显示图表。6.R语言代码示例（使用ggplot2库）：```rlibrary(ggplot2)#读取CSV文件data<-read.csv('data.csv')#绘制折线图ggplot(data,aes(x=date,y=value))+geom_line()+xlab('Date')+ylab('Value')+ggtitle('LineChart')```解析思路：首先，使用read.csv()函数读取CSV文件。然后，使用ggplot2库的`ggplot()`函数创建一个图表，指定数据框`data`、映射`aes()`和折线图的几何对象`geom_line()`。最后，设置坐标轴标签和标题。四、Python与R语言数据处理4.Python代码示例：```pythonimportpandasaspd#读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')#展示前五行数据print(data.head())```解析思路：使用pandas库读取CSV文件，并使用`head()`函数获取并打印前五行数据。5.R语言代码示例：```rlibrary(readr)#读取Excel文件data<-read_excel('data.xlsx')#展示前五行数据print(head(data))```解析思路：使用readr包的`read_excel()`函数读取Excel文件，并使用`head()`函数获取并打印前五行数据。6.Python代码示例：```pythonimportpandasaspd#读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')#对数据进行排序sorted_data=data.sort_values(by='column_name',ascending=True)#输出排序后的结果print(sorted_data)```解析思路：使用pandas库读取CSV文件，并使用`sort_values()`函数根据指定的列`column_name`对数据进行排序。最后，打印排序后的结果。7.R语言代码示例：```r#读取CSV文件data<-read.csv('data.csv')#对数据进行排序sorted_data<-data[order(data$column_name),]#输出排序后的结果print(sorted_data)```解析思路：使用read.csv()函数读取CSV文件，并使用`order()`函数根据指定的列`column_name`对数据进行排序。最后，打印排序后的结果。8.Python代码示例：```pythonimportpandasaspd#读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')#计算均值、标准差、最大值、最小值mean_value=data['column_name'].mean()std_dev=data['column_name'].std()max_value=data['column_name'].max()min_value=data['column_name'].min()#输出结果print(f"均值:{mean_value},标准差:{std_dev},最大值:{max_value},最小值:{min_value}")```解析思路：使用pandas库读取CSV文件，并使用`mean()`、`std()`、`max()`和`min()`函数分别计算指定列`column_name`的均值、标准差、最大值和最小值。最后，输出结果。9.R语言代码示例：```r#读取CSV文件data<-read.csv('data.csv')#计算均值、标准差、最大值、最小值mean_value<-mean(data$column_name)std_dev<-sd(data$column_name)max_value<-max(data$column_name)min_value<-min(data$column_name)#输出结果cat("均值:",mean_value,",标准差:",std_dev,",最大值:",max_value,",最小值:",min_value,"\n")```解析思路：使用read.csv()函数读取CSV文件，并使用`mean()`、`sd()`、`max()`和`min()`函数分别计算指定列`column_name`的均值、标准差、最大值和最小值。最后，输出结果。10.Py