2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据可视化库应用试题集

2025年大数据分析师职业技能测试卷：Python数据可视化库应用试题集考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、Python数据可视化库Matplotlib应用要求：请使用Matplotlib库完成以下任务，并提交代码。1.创建一个条形图，展示以下数据：-部门：A、B、C、D-销售额：100、200、150、2502.在第一题的基础上，添加X轴标签和Y轴标签，并设置图表标题为“部门销售额对比”。3.创建一个散点图，展示以下数据：-横坐标：年龄-纵坐标：工资-数据点：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]4.在第三题的基础上，设置X轴标签为“年龄”，Y轴标签为“工资”，并添加图表标题为“员工年龄与工资关系图”。5.创建一个折线图，展示以下数据：-横坐标：月份-纵坐标：销售额-数据点：[(1,200),(2,250),(3,300),(4,350),(5,400)]6.在第四题的基础上，设置X轴标签为“月份”，Y轴标签为“销售额”，并添加图表标题为“销售额随月份变化图”。7.创建一个饼图，展示以下数据：-数据：[10,20,30,40]-标签：['A','B','C','D']8.在第五题的基础上，添加图表标题为“各部分占比饼图”。9.创建一个箱线图，展示以下数据：-数据：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]10.在第六题的基础上，添加图表标题为“数据分布箱线图”。二、Python数据可视化库Seaborn应用要求：请使用Seaborn库完成以下任务，并提交代码。1.使用Seaborn库中的lmplot函数，绘制一个线性回归图，展示以下数据：-横坐标：年龄-纵坐标：工资-数据点：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]2.在第一题的基础上，设置图表标题为“年龄与工资线性回归图”。3.使用Seaborn库中的catplot函数，绘制一个分组柱状图，展示以下数据：-分组：性别-数据：[(男,50),(女,60),(男,45),(女,55),(男,60),(女,70)]4.在第二题的基础上，设置X轴标签为“性别”，Y轴标签为“人数”，并添加图表标题为“性别分组柱状图”。5.使用Seaborn库中的regplot函数，绘制一个散点图和回归线，展示以下数据：-横坐标：年龄-纵坐标：工资-数据点：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]6.在第三题的基础上，设置X轴标签为“年龄”，Y轴标签为“工资”，并添加图表标题为“散点图与回归线”。7.使用Seaborn库中的boxplot函数，绘制一个箱线图，展示以下数据：-数据：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]8.在第四题的基础上，添加图表标题为“数据分布箱线图”。9.使用Seaborn库中的histplot函数，绘制一个直方图，展示以下数据：-数据：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]10.在第五题的基础上，添加图表标题为“数据分布直方图”。三、Python数据可视化库Pandas应用要求：请使用Pandas库完成以下任务，并提交代码。1.使用Pandas库读取以下CSV文件，并将数据存储在DataFrame对象中。-文件名：data.csv-数据：|name|age|salary||----|---|------||张三|25|3000||李四|30|3500||王五|35|4000||赵六|40|4500||孙七|45|5000|2.在第一题的基础上，计算年龄和工资的均值、标准差、最大值、最小值。3.使用Pandas库筛选出年龄在25岁到40岁之间的数据。4.在第二题的基础上，计算筛选后的年龄和工资的均值、标准差、最大值、最小值。5.使用Pandas库对数据按年龄进行排序。6.在第三题的基础上，展示排序后的数据。7.使用Pandas库对数据按工资进行分组，并计算每个组的均值。8.在第四题的基础上，展示分组后的结果。9.使用Pandas库将数据按年龄分组，并计算每个年龄组的最大工资。10.在第五题的基础上，展示每个年龄组的最大工资。四、Python数据可视化库Plotly应用要求：请使用Plotly库完成以下任务，并提交代码。1.使用Plotly库创建一个交互式条形图，展示以下数据：-部门：A、B、C、D-销售额：100、200、150、2502.在第一题的基础上，实现交互功能，允许用户通过点击条形图上的不同部门来高亮显示对应的销售额。3.使用Plotly库创建一个交互式散点图，展示以下数据：-横坐标：年龄-纵坐标：工资-数据点：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]4.在第二题的基础上，添加一个滑块，允许用户调整年龄范围，以查看不同年龄段工资的变化。5.使用Plotly库创建一个交互式地图，展示以下数据：-地区：北京、上海、广州、深圳-人口：2000万、2500万、1800万、2000万6.在第三题的基础上，实现交互功能，允许用户点击地图上的不同城市来查看该城市的人口数量。七、Python数据可视化库Bokeh应用要求：请使用Bokeh库完成以下任务，并提交代码。1.使用Bokeh库创建一个静态条形图，展示以下数据：-部门：A、B、C、D-销售额：100、200、150、2502.在第一题的基础上，设置X轴标签为“部门”，Y轴标签为“销售额”，并添加图表标题为“部门销售额对比”。3.使用Bokeh库创建一个静态散点图，展示以下数据：-横坐标：年龄-纵坐标：工资-数据点：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]4.在第二题的基础上，设置X轴标签为“年龄”，Y轴标签为“工资”，并添加图表标题为“员工年龄与工资关系图”。5.使用Bokeh库创建一个静态折线图，展示以下数据：-横坐标：月份-纵坐标：销售额-数据点：[(1,200),(2,250),(3,300),(4,350),(5,400)]6.在第三题的基础上，设置X轴标签为“月份”，Y轴标签为“销售额”，并添加图表标题为“销售额随月份变化图”。七、Python数据可视化库Dash应用要求：请使用Dash库完成以下任务，并提交代码。1.使用Dash库创建一个交互式仪表盘，包含以下组件：-条形图：展示不同部门的销售额-散点图：展示员工年龄与工资的关系-地图：展示不同城市的人口数量2.在第一题的基础上，实现交互功能，允许用户通过下拉菜单选择不同的图表类型来查看数据。3.使用Dash库创建一个交互式仪表盘，包含以下组件：-柱状图：展示不同产品的销量-折线图：展示不同时间段的销售额-饼图：展示不同渠道的销售额占比4.在第二题的基础上，实现交互功能，允许用户通过滑块调整时间范围，以查看不同时间段的销售额变化。5.使用Dash库创建一个交互式仪表盘，包含以下组件：-箱线图：展示不同年龄段员工的工资分布-直方图：展示不同工资范围的员工数量-饼图：展示不同工资等级的员工占比6.在第三题的基础上，实现交互功能，允许用户通过点击饼图的不同部分来查看对应的工资等级信息。本次试卷答案如下：一、Python数据可视化库Matplotlib应用1.答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#创建条形图数据departments=['A','B','C','D']sales=[100,200,150,250]#创建条形图plt.bar(departments,sales)#添加X轴标签和Y轴标签plt.xlabel('Department')plt.ylabel('Sales')#设置图表标题plt.title('DepartmentSalesComparison')#显示图表plt.show()```解析思路：首先导入matplotlib.pyplot库，然后定义部门和销售额数据。使用plt.bar函数创建条形图，并通过plt.xlabel、plt.ylabel和plt.title函数添加X轴标签、Y轴标签和图表标题。最后使用plt.show函数显示图表。2.答案：```python#在第一题代码的基础上，添加X轴标签和Y轴标签plt.xlabel('Department')plt.ylabel('Sales')#设置图表标题plt.title('DepartmentSalesComparison')```解析思路：在第一题的代码基础上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函数来设置X轴标签和Y轴标签，并使用plt.title函数设置图表标题。3.答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#创建散点图数据ages=[25,30,35,40,45]salaries=[3000,3500,4000,4500,5000]#创建散点图plt.scatter(ages,salaries)#设置X轴标签和Y轴标签plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Salary')#添加图表标题plt.title('EmployeeAgevsSalary')#显示图表plt.show()```解析思路：导入matplotlib.pyplot库，定义年龄和工资数据。使用plt.scatter函数创建散点图，并通过plt.xlabel、plt.ylabel和plt.title函数添加X轴标签、Y轴标签和图表标题。最后使用plt.show函数显示图表。4.答案：```python#在第三题代码的基础上，设置X轴标签和Y轴标签plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Salary')#添加图表标题plt.title('EmployeeAgevsSalary')```解析思路：在第三题的代码基础上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函数来设置X轴标签和Y轴标签，并使用plt.title函数设置图表标题。5.答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#创建折线图数据months=[1,2,3,4,5]sales=[200,250,300,350,400]#创建折线图plt.plot(months,sales)#设置X轴标签和Y轴标签plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')#添加图表标题plt.title('SalesbyMonth')#显示图表plt.show()```解析思路：导入matplotlib.pyplot库，定义月份和销售额数据。使用plt.plot函数创建折线图，并通过plt.xlabel、plt.ylabel和plt.title函数添加X轴标签、Y轴标签和图表标题。最后使用plt.show函数显示图表。6.答案：```python#在第五题代码的基础上，设置X轴标签和Y轴标签plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')#添加图表标题plt.title('SalesbyMonth')```解析思路：在第五题的代码基础上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函数来设置X轴标签和Y轴标签，并使用plt.title函数设置图表标题。二、Python数据可视化库Seaborn应用1.答案：```pythonimportseabornassnsimportpandasaspd#创建数据data={'Age':[25,30,35,40,45],'Salary':[3000,3500,4000,4500,5000]}df=pd.DataFrame(data)#创建线性回归图sns.lmplot(x='Age',y='Salary',data=df)#添加图表标题plt.title('AgevsSalaryLinearRegression')```解析思路：导入seaborn和pandas库，创建一个包含年龄和工资数据的数据框。使用seaborn的lmplot函数创建线性回归图，并通过plt.title函数添加图表标题。2.答案：```python#在第一题代码的基础上，添加图表标题plt.title('AgevsSalaryLinearRegression')```解析思路：在第一题的代码基础上，添加plt.title函数来设置图表标题。3.答案：```pythonimportseabornassnsimportpandasaspd#创建数据data={'Gender':['Male','Female','Male','Female','Male','Female'],'Number':[50,60,45,55,60,70]}df=pd.DataFrame(data)#创建分组柱状图sns.catplot(x='Gender',y='Number',data=df)#添加图表标题plt.title('GenderGroupedBarChart')```解析思路：导入seaborn和pandas库，创建一个包含性别和人数数据的数据框。使用seaborn的catplot函数创建分组柱状图，并通过plt.title函数添加图表标题。4.答案：```python#在第三题代码的基础上，设置X轴标签和Y轴标签plt.xlabel('Gender')plt.ylabel('Number')#添加图表标题plt.title('GenderGroupedBarChart')```解析思路：在第三题的代码基础上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函数来设置X轴标签和Y轴标签，并使用plt.title函数设置图表标题。5.答案：```pythonimportseabornassnsimportpandasaspd#创建数据data={'Age':[25,30,35,40,45],'Salary':[3000,3500,4000,4500,5000]}df=pd.DataFrame(data)#创建散点图和回归线sns.regplot(x='Age',y='Salary',data=df)#添加图表标题plt.title('ScatterPlotwithRegressionLine')```解析思路：导入seaborn和pandas库，创建一个包含年龄和工资数据的数据框。使用seaborn的regplot函数创建散点图和回归线，并通过plt.title函数添加图表标题。6.答案：```python#在第五题代码的基础上，设置X轴标签和Y轴标签plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Salary')#添加图表标题plt.title('ScatterPlotwithRegressionLine')```解析思路：在第五题的代码基础上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函数来设置X轴标签和Y轴标签，并使用plt.title函数设置图表标题。三、Python数据可视化库Pandas应用1.答案：```pythonimportpandasaspd#读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')#计算年龄和工资的均值、标准差、最大值、最小值mean_age=data['age'].mean()std_age=data['age'].std()max_age=data['age'].max()min_age=data['age'].min()mean_salary=data['salary'].mean()std_salary=data['salary'].std()max_salary=data['salary'].max()min_salary=data['salary'].min()#输出结果print(f"MeanAge:{mean_age},StandardDeviationAge:{std_age},MaxAge:{max_age},MinAge:{min_age}")print(f"MeanSalary:{mean_salary},StandardDeviationSalary:{std_salary},MaxSalary:{max_salary},MinSalary:{min_salary}")```解析思路：导入pandas库，使用pd.read_csv函数读取CSV文件。计算年龄和工资的均值、标准差、最大值和最小值，并打印结果。2.答案：```python#在第一题代码的基础上，计算年龄和工资的均值、标准差、最大值、最小值mean_age=data['age'].mean()std_age=data['age'].std()max_age=data['age'].max()min_age=data['age'].min()mean_salary=data['salary'].mean()std_salary=data['salary'].std()max_salary=data['salary'].max()min_salary=data['salary'].min()#输出结果print(f"MeanAge:{mean_age},StandardDeviationAge:{std_age},MaxAge:{max_age},MinAge:{min_age}")print(f"MeanSalary:{mean_salary},StandardDeviationSalary:{std_salary},MaxSalary:{max_salary},MinSalary:{min_salary}")```解析思路：在第一题的代码基础上，计算年龄和工资的均值、标准差、最大值和最小值，并打印结果。3.答案：```python#使用Pandas库筛选出年龄在25岁到40岁之间的数据filtered_data=data[(data['age']>=25)&(data['age']<=40)]#计算筛选后的年龄和工资的均值、标准差、最大值、最小值mean_age_filtered=filtered_data['age'].mean()std_age_filtered=filtered_data['age'].std()max_age_filtered=filtered_data['age'].max()min_age_filtered=filtered_data['age'].min()mean_salary_filtered=filtered_data['salary'].mean()std_salary_filtered=filtered_data['salary'].std()max_salary_filtered=filtered_data['salary'].max()min_salary_filtered=filtered_data['salary'].min()#输出结果print(f"FilteredMeanAge:{mean_age_filtered},StandardDeviationAge:{std_age_filtered},MaxAge:{max_age_filtered},MinAge:{min_age_filtered}")print(f"FilteredMeanSalary:{mean_salary_filtered},StandardDeviationSalary:{std_salary_filtered},MaxSalary:{max_salary_filtered},MinSalary:{min_salary_filtered}")```解析思路：使用pandas库筛选出年龄在25岁到40岁之间的数据，并计算筛选后的年龄和工资的均值、标准差、最大值和最小值，然后打印结果。4.答案：```python#在第三题代码的基础上，计算筛选后的年龄和工资的均值、标准差、最大值、最小值mean_age_filtered=filtered_data['age'].mean()std_age_filtered=filtered_data['age'].std()max_age_filtered=filtered_data['age'].max()min_age_filtered=filtered_data['age'].min()mean_salary_filtered=filtered_data['salary'].mean()std_salary_filtered=filtered_data['salary'].std()max_salary_filtered=filtered_data['salary'].max()min_salary_filtered=filtered_data['salary'].min()#输出结果print(f"FilteredMeanAge:{mean_age_filtered},StandardDeviationAge:{std_age_filtered},MaxAge:{max_age_filtered},MinAge:{min_age_filtered}")print(f"FilteredMeanSalary:{mean_salary_filtered},StandardDeviationSalary:{std_salary_filtered},MaxSalary:{max_salary_filtered},MinSalary:{min_salary_filtered}")```解析思路：在第三题的代码基础上，计算筛选后的年龄和工资的均值、标准差、最大值和最小值，并打印结果。5.答案：```python#使用Pandas库对数据按年龄进行排序sorted_data=data.sort_values(by='age')#展示排序后的数据print(sorted_data)```解析思路：使用pandas库按年龄对数据进行排序，并打印排序后的数据。6.答案：```python#在第五题代码的基础上，展示排序后的数据print(sorted_data)```解析思路：在第五题的代码基础上，展示排序后的数据。四、Python数据可视化库Plotly应用1.答案：```pythonimportplotly.expressaspx#创建条形图数据departments=['A','B','C','D']sales=[100,200,150,250]#创建交互式条形图fig=px.bar(departments,sales)#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveBarChart')#显示图表fig.show()```解析思路：导入plotly.express库，定义部门和销售额数据。使用px.bar函数创建交互式条形图，并通过fig.update_layout函数添加图表标题。最后使用fig.show函数显示图表。2.答案：```python#在第一题代码的基础上，实现交互功能fig.update_traces(selectedpoints=[0])#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveBarChart')#显示图表fig.show()```解析思路：在第一题的代码基础上，使用fig.update_traces函数实现交互功能，允许用户通过点击条形图上的不同部门来高亮显示对应的销售额。然后更新布局并显示图表。3.答案：```pythonimportplotly.expressaspx#创建散点图数据ages=[25,30,35,40,45]salaries=[3000,3500,4000,4500,5000]#创建交互式散点图fig=px.scatter(x=ages,y=salaries)#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveScatterPlot')#显示图表fig.show()```解析思路：导入plotly.express库，定义年龄和工资数据。使用px.scatter函数创建交互式散点图，并通过fig.update_layout函数添加图表标题。最后使用fig.show函数显示图表。4.答案：```python#在第三题代码的基础上，添加一个滑块fig.update_layout(sliders=[dict(active=0,currentvalue={"prefix":"SelectedAgeRange:"},pad={"t":50},steps=[dict(method="update",args=[{"visible":[True,False,False,False,False]}],label="25-30",),dict(method="update",args=[{"visible":[False,True,False,False,False]}],label="30-35",),dict(method="update",args=[{"visible":[False,False,True,False,False]}],label="35-40",),dict(method="update",args=[{"visible":[False,False,False,True,False]}],label="40-45",),dict(method="update",args=[{"visible":[False,False,False,False,True]}],label="45-50",),])])#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveScatterPlotwithSlider')#显示图表fig.show()```解析思路：在第三题的代码基础上，使用fig.update_layout函数添加一个滑块，允许用户调整年龄范围。定义滑块的步骤，每个步骤对应不同的年龄范围，并设置对应的可见性。然后更新布局并显示图表。5.答案：```pythonimportplotly.expressaspx#创建地图数据locations=['Beijing','Shanghai','Guangzhou','Shenzhen']populations=[20000000,25000000,18000000,20000000]#创建交互式地图fig=px.choropleth(locations,locations,populations)#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveMap')#显示图表fig.show()```解析思路：导入plotly.express库，定义地区和人口数据。使用px.choropleth函数创建交互式地图，并通过fig.update_layout函数添加图表标题。最后使用fig.show函数显示图表。6.答案：```python#在第五题代码的基础上，实现交互功能fig.update_geos(fitbounds="locations")#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveMap')#显示图表fig.show()```解析思路：在第五题的代码基础上，使用fig.update_geos函数实现交互功能，允许用户点击地图上的不同城市来查看该城市的人口数量。然后更新布局并显示图表。五、Python数据可视化库Bokeh应