第五章 数据处理和可视化表达 知识点题库

以下哪项是一个绘图库模块(      )
A . numpy B . matplotlib C . plot D . arange
下列不是数据特征的选项是(    )
A . 二进制 B . 语义性 C . 分散性 D . 单一性与感知性
matplotlib模块是一个。matplotlib的绘图原理很简单,利用画线函数就可以在直角平面内轻松地将坐标点对连接成平滑曲线。
图图收集了“近四年某高校各专业学生人数”的相关数据,并使用Excel软件进行数据处理,如图a所示。

  1. (1) 为计算图a中各个年份入学的总人数,图图已正确计算了单元格I3中的数据。他希望将单元格I3中的公式向下自动填充至单元格I6,从而正确计算出区域I4:I6中的数据,则下列修改I3中的公式方法不可行的是(单选,填字母)。

    (提示:SUMIF函数用于统计某个区域中满足条件的单元格数值之和,例=SUMIF(B3:B22,H3,D3:D22),用于统计2017年各专业男生人数之和)

    A . =SUMIF($B$3:$B$22,H3,$F$3:$F$22) B . =SUMIF(B$3:B$22,H3,F$3:F$22) C . =SUMIF($B3:$B22,H3,$F3:$F22)
  2. (2) 根据图a中数据制作的图表如图b所示,创建该图表的数据区域是B2,F2,

  3. (3) 在图a所示的工作表中对数据作进一步的数据处理,已知F列中的数据是通过在F3单元格中输入公式“=D3+E3”再向下自动填充至F22计算得到的。则下列说法正确的是     。(多选,填字母)
    A . 将区域B2:F22中的数据按“总人数”升序排序,则区域I3:I6中的数据不会发生变化 B . 若删除A列,则F列中的单元格将出现错误信息“#REF!” C . 将单元格D15中的数据改为“230”,则图表随之变化 D . 若要筛选出“2020年”总人数最多的专业名称,可以通过“入学年份”为“2020年”,“总人数”为最大1项筛选得到
大数据给我们带来了很多便利,同时也带来了很多不好的影响。
疫情期间学生在家进行网课学习,张老师对自己所带的两个班某节技术课的听课情况进行了统计分析,如下图a所示,请回答下列问题:

  1. (1) 单元格K4统计的是0301班在线时长率低于60%的学生人数,是使用COUNTIFS时计算得到的,并对K4:L5进行自动填充,K4单元格里的公式是

    (提示:COUNTIFS函数用于计算多个区域中满足给定条件的单元格的个数。例如:= COUNTIFS(F4:F83,"<60",B4: B83,J5)表示求F4: F83区域内所选内容小于“60”且B4:B83区域内所选内容为“0302”的单元格数据,F列、G列均为百分数。)

  2. (2) 将工作表区域A3:H83的数据复制到新工作表,在新工作表中对“班级”和“总收看时长”进行筛选,如图b和图c所示,符合条件的筛选结果只有一项,原因是

  3. (3) 根据图a数据,制作图d,则该图表的数据源是

下列有关大数据的说法正确的是(     )
A . 大数据是对抽样数据进行分析 B . 大数据采集的数据是结构化数据 C . 大数据采集必须保证每个数据都准确无误 D . 大数据蕴含有很高的价值,但价值密度相对较低
学习了Python绘制图形操作后,信息小组接到了编程演示的任务。为此,小组同学编写了一段代码,绘制出多个不同颜色的圆形。

代码如下:

import turtle

turtle. bgcolor("black")

colors=["red", "green", "blue", "yellow"]

for x              range(100):

turtle. pencolor(colors[x%4])

turtle. circle(x)

turtle. left(90)

请分析任务,完成下列题目。

  1. (1) 程序中横线处应填写            
    A . Print B . Input C . In D . Colors
  2. (2) 程序中x%4的作用是            
    A . 计算x乘以4的结果 B . 计算x除以4的整数部分 C . 计算x除以4的小数部分 D . 计算x除以4的余数
  3. (3) 执行此程序,绘制出圆形的总颜色数是(________)。
    A . 1 B . 4 C . 5 D . 100
  4. (4) 执行此程序,绘制出圆形的总个数是            
    A . 1 B . 4 C . 99 D . 100
  5. (5) 此程序属于程序设计结构中的            
    A . 顺序结构 B . 分支结构 C . 循环结构 D . 跳转结构
如图所示,该图表的类型是(    )

A . 柱形图 B . 面积图 C . 折线图 D . 圆柱图
小张收集了2016年浙江省各地级市GDP的数据,并使用 Excel软件进行数据处理,如图a所示。

图a

请回答下列问题:

  1. (1) 区域E3:E14的数据是通过公式计算得到的,并用自动填充功能完成区域E4:E14的计算,则E3单元格中的公式是
  2. (2) 小张操作时不小心删除了D3单元格的内容,则E3显示的内容是(填A . #DIV/0!/B . #VALUE!/C . #REF!)。
  3. (3) 根据图a中数据,小张制作了一张图表,如图b所示,创建该图表的数据区域是

    图b

  4. (4) 将区域A2:G14的数据复制到新工作表,在新工作表中相关数据进行筛选操作,筛选设置如图c所示,则按此设置筛选出的城市有个。

    图c

下列有关数据采集和数字化的描述,正确的是(     )
A . 数据采集必须使用的设备是传感器 B . 数据采集后一定要用计算机才能处理 C . 数字化工具可将模拟信号可以转换为数字信号,反之则不行 D . 在信息技术中,数字信号表示的数据指能被计算机存储和处理的二进制数据
为了研究同学们对常温15度的穿衣取向,张同学通过问卷星收集数据并分析,这种数据的收集方法属于(   )
A . 实验法 B . 调查法 C . 观察法 D . 访谈法
下列不属于思维导图制作工具的是(     )。
A . Xmind B . Mindmanager C . FreeMind D . Word
下列属于数字化可视化表达工具的是(         )
A . 微课视频 B . 笔记本电脑 C . 课件 D . 思维导图
数据可视化表达是为了更加直观形象地呈现数据,下列关于数据可视化表达不合理的是(    )
A . 利用折线图呈现微博热议变化趋势 B . 利用雷达图对比两个用户在购买频率、购买商品种类等5个维度上的差异 C . 利用饼图反映农副产品价格与节假日关系 D . 利用柱形图展示娱乐节目参赛选手得票情况
打开“Y:\79”文件夹中的文件“主要城市降水量.xlsx”进行以下操作并保存。

⑴将区域A1:N1合并居中,并将标题设置为楷体、加粗、14

⑵利用函数计算各城市的全年降水量,并将表格中的所有数据设置为水平居中;

⑶将表格除标题外的数据区域加上蓝色双线型外框线及蓝色虚线型内框线(左排第5种);

⑷在当前工作某中插入南京1月-12月降水量折线图,图表标题改成“南京全年降水量”,横坐标标题为“月份”,纵坐标标题为“降水量”

⑸保存文档并关闭WPS表格,

2021年8月8日是我国第13个“全民健身日”,这是北京奥运会留给中国人的一份“大礼”。小明同学也因此养成了坚持跑步的习惯,为了获取运动数据,科学地调整运动强度,他购买了一些设备,下列设备不能用来获取运动数据的是(    )。
A . 运动手环 B . 智能手机 C . 智能跑鞋 D . 蓝牙耳机
打开“Y:\83”文件夹中的文件“居民人均收支情况表.xlsx”进行以下操作并保存。

①将“Y:\83”文本信息导入到工作表Sheet1中,放置在A2:D7区域位置,并将数据所在列的列宽设置为15,水平居中;

②将A1:D1区域合并居中,输入标题“居民人均收支表”,并添加浅绿色底纹

③在“转移净收入”和“消费支出”中间描入空行,输入“收入总额”,分别计算出“农村、城镇及全国”的收入总额;

④在当前工作表中插入簇状柱形图,效果如“人均收支样张jpg"所示;

⑤保存文档并关闭WPS表格。

下列有关数据、⼤数据的说法不正确的是(    )
A . 数据是对客观事物的符号表示 B . 数据的价值往往取决于其承载的信息 C . ⼤数据的数据体量巨⼤,分析时均采⽤抽样数据 D . 使⽤“城市热⼒图”避开⼈员聚集地区,⽤到了⼤数据技术
小明收集了本市新冠疫苗接种点的相关信息,存储在“ymjz.xlsx”文件中,如图a所示,编写Python程序对数据进行处理。

图a

  1. (1) 实现相关功能的程序如下,请在划线处填入合适的代码:

    import pandas as pd

    import matplotlib.pyplot as plt

    df=pd.read_excel("ymjz.xlsx")

    #输出功能:输出接种台数大于2的接种单位名称

    df1=df[ ]

    print(df1.单位)

    #统计功能:统计各区县的医务人员数量

    g=df.groupby("区县",as_index=False)["医务人员数"]

    df2=

    print(df2)

    #分析功能:分析本市各类别(常规、方舱、医疗临时点、校企临时点、其他)接种单位的数量情况并制作图表呈现

    g=df.groupby("类别",as_index=False)

    df3=g.count()

    df3=

    plt.   (df3.类别,df3.单位)

    plt.show()

  2. (2) 为得到图b所示的图表,程序代码中加框处填入的代码组合可能是              

    图b

    A . 甲 丙 B . 甲 丁 C . 乙 丙 D . 乙 丁
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