Python-100 练习题及答案。

Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2022年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。

1、Python中的列表和元组有什么区别？

2、Python的主要功能是什么？

· Python是一种解释型语言。与C语言等语言不同，Python不需要在运行之前进行编译。

· Python是动态语言，当您声明变量或类似变量时，您不需要声明变量的类型。

· Python适合面向对象的编程，因为它允许类的定义以及组合和继承。Python没有访问说明（如C ++的public，private）。

· 在Python中，函数是第一类对象。它们可以分配给变量。类也是第一类对象

· 编写Python代码很快，但运行比较慢。Python允许基于C的扩展，例如numpy函数库。

· Python可用于许多领域。Web应用程序开发，自动化，数学建模，大数据应用程序等等。它也经常被用作“胶水”代码。

3、Python是通用编程语言吗？

Python能够编写脚本，但从一般意义上讲，它被认为是一种通用编程语言。

4、Python是如何解释语言的？

Python在运行之前不需要对程序进行解释。因此，Python是一种解释型语言。

5、什么是pep？

PEP代表Python Enhancement Proposal。它是一组规则，指定如何格式化Python代码以获得最大可读性。

6、如何在Python中管理内存？

· python中的内存管理由Python私有堆空间管理。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权访问此私有堆。python解释器负责处理这个问题。

· Python对象的堆空间分配由Python的内存管理器完成。核心API提供了一些程序员编写代码的工具。

· Python还有一个内置的垃圾收集器，它可以回收所有未使用的内存，并使其可用于堆空间。

7、Python中的命名空间是什么？

命名空间是一个命名系统，用于确保名称是唯一性，以避免命名冲突。

8、什么是PYTHONPATH？

它是导入模块时使用的环境变量。每当导入模块时，也会查找PYTHONPATH以检查各个目录中是否存在导入的模块。解释器使用它来确定要加载的模块。

9、什么是python模块？Python中有哪些常用的内置模块？

Python模块是包含Python代码的.py文件。此代码可以是函数类或变量。一些常用的内置模块包括：sys、math、random、data time、JSON。

10、Python中的局部变量和全局变量是什么？

全局变量：在函数外或全局空间中声明的变量称为全局变量。这些变量可以由程序中的任何函数访问。

局部变量：在函数内声明的任何变量都称为局部变量。此变量存在于局部空间中，而不是全局空间中。

11、python是否区分大小写？

是。Python是一种区分大小写的语言。

12、什么是Python中的类型转换？

类型转换是指将一种数据类型转换为另一种数据类型。

00001. int（）  - 将任何数据类型转换为整数类型

00002. float（）  - 将任何数据类型转换为float类型

00003. ord（）  - 将字符转换为整数

00004. hex（） - 将整数转换为十六进制

00005. oct（）  - 将整数转换为八进制

00006. tuple（） - 此函数用于转换为元组。

00007. set（） - 此函数在转换为set后返回类型。

00008. list（） - 此函数用于将任何数据类型转换为列表类型。

00009. dict（） - 此函数用于将顺序元组（键，值）转换为字典。

00010. str（） - 用于将整数转换为字符串。

00011. complex（real，imag）  - 此函数将实数转换为复数（实数，图像）数。

13、如何在Windows上安装Python并设置路径变量？

要在Windows上安装Python，请按照以下步骤操作：

· 从以下链接安装python：https：//www.python.org/downloads/

· 下载之后，将其安装在您的PC上。在命令提示符下使用以下命令查找PC上安装PYTHON的位置：cmd python。

· 然后转到高级系统设置并添加新变量并将其命名为PYTHON_NAME并粘贴复制的路径。

· 查找路径变量，选择其值并选择“编辑”。

· 如果值不存在，请在值的末尾添加分号，然后键入％PYTHON_HOME％

14、python中是否需要缩进？

缩进是Python必需的。它指定了一个代码块。循环，类，函数等中的所有代码都在缩进块中指定。通常使用四个空格字符来完成。如果您的代码没有必要缩进，它将无法准确执行并且也会抛出错误。

15、Python数组和列表有什么区别？

Python中的数组和列表具有相同的存储数据方式。但是，数组只能包含单个数据类型元素，而列表可以包含任何数据类型元素。

16、Python中的函数是什么？

函数是一个代码块，只有在被调用时才会执行。要在Python中定义函数，需要使用def关键字。

17、什么是__init__?

__init__是Python中的方法或者结构。在创建类的新对象/实例时，将自动调用此方法来分配内存。所有类都有__init__方法。

18、什么是lambda函数？

lambda函数也叫匿名函数，该函数可以包含任意数量的参数，但只能有一个执行操作的语句。

19、Python中的self是什么？

self是类的实例或对象。在Python中，self包含在第一个参数中。但是，Java中的情况并非如此，它是可选的。它有助于区分具有局部变量的类的方法和属性。init方法中的self变量引用新创建的对象，而在其他方法中，它引用其方法被调用的对象。

20、区分break，continue和pass？

21、[:: - 1}表示什么？

[:: - 1]用于反转数组或序列的顺序。

22、如何在Python中随机化列表中的元素？

可以使用shuffle函数进行随机列表元素。举例如下：

from random import shuffle

x = ['Keep', 'The', 'Blue', 'Flag', 'Flying', 'High']

shuffle(x)

print(x)

代码输出为：

['Flying', 'Keep', 'Blue', 'High', 'The', 'Flag']

23、什么是python迭代器？

迭代器是可以遍历或迭代的对象。

24、如何在Python中生成随机数？

random模块是用于生成随机数的标准模块。该方法定义为：

importrandom random.random

random.random()方法返回[0,1]范围内的浮点数。该函数生成随机浮点数。随机类使用的方法是隐藏实例的绑定方法。可以使用Random的实例来显示创建不同线程实例的多线程程序。其中使用的其他随机生成器是：

00001. randrange(a,b)：它选择一个整数并定义[a，b]之间的范围。它通过从指定范围中随机选择元素来返回元素。它不构建范围对象。

00002. uniform(a,b)：它选择一个在[a，b)范围内定义的浮点数

00003. normalvariate(mean,sdev)：它用于正态分布，其中mean是平均值，sdev是用于标准偏差的sigma。

00004. 使用和实例化的Random类创建一个独立的多个随机数生成器。

25、range＆xrange有什么区别？

在大多数情况下，xrange和range在功能方面完全相同。它们都提供了一种生成整数列表的方法，唯一的区别是range返回一个Python列表对象，x range返回一个xrange对象。这就表示xrange实际上在运行时并不是生成静态列表。它使用称为yielding的特殊技术根据需要创建值。该技术与一种称为生成器的对象一起使用。因此如果你有一个非常巨大的列表，那么就要考虑xrange。

26、如何在python中写注释？

Python中的注释以＃字符开头。也可以使用doc-strings（三重引号中包含的字符串）进行注释。

27、什么是pickling和unpickling？

Pickle模块接受任何Python对象并将其转换为字符串表示形式，并使用dump函数将其转储到文件中，此过程称为pickling。从存储的字符串中检索原始Python对象的过程称为unpickling。

28、python中的生成器是什么？

返回可迭代项集的函数称为生成器。

29、你如何把字符串的第一个字母大写？

在Python中，capitalize()函数可以将字符串的第一个字母大写。如果字符串在开头已经包含大写字母，那么它将返回原始字符串。

30、如何将字符串转换为全小写？

要将字符串转换为小写，可以使用lower()函数。

31、如何在python中注释多行？

注释多行代码时。所有要注释的行都要在开头前加#。还可以使用快捷方式来注释多行，就是按住Ctrl键并在每个想要包含＃字符的地方左键单击并键入一次＃。

32、什么是Python中的文档Docstrings？

Docstrings实际上不是注释，它们是文档字符串。这些文档字符串在三引号内。它们没有分配给任何变量，因此有时也用于注释。

33、operators中的is、not和in各有什么功能？

Operators是特殊函数，它们比较一个或多个值并产生相应的结果。其中is：当2个操作数为true时返回true（例如：“a”是'a'）

not：返回布尔值的倒数

in：检查某个元素是否存在于某个序列中

34、Python中help()和dir()函数的用法是什么？

Help()和dir()这两个函数都可以从Python解释器直接访问，并用于查看内置函数的合并转储。

· help()函数：help()函数用于显示文档字符串，还可以查看与模块，关键字，属性等相关的使用信息。

· dir()函数：dir()函数用于显示定义的符号。

35、当Python退出时，为什么不清除所有分配的内存？

· 当Python退出时，尤其是那些对其他对象具有循环引用的Python模块或者从全局名称空间引用的对象并没有被解除分配或释放。

· 无法解除分配C库保留的那些内存部分。

· 退出时，由于拥有自己的高效清理机制，Python会尝试取消分配/销毁其他所有对象。

36、Python中的字典是什么？

Python中的内置数据类型称为字典。它定义了键和值之间的一对一关系。字典包含一对键及其对应的值。字典由键索引。

37、如何在python中使用三元运算符？

三元运算符是用于显示条件语句的运算符。这包含true或false值，并且必须为其评估语句。其基本语法为：

三元运算符是用于显示条件语句的运算符。这包含true或false值，并且必须为其评估语句。其基本语法为：

[on_true] if [expression] else [on_false] x，y = 25,50big = x if x

38、为什么使用 args， kwargs？

当我们不确定将多少个参数传递给函数，或者我们想要将存储的列表或参数元组传递给函数时，我们使用* args。当我们不知道将多少关键字参数传递给函数时使用kwargs，或者它可以用于将字典的值作为关键字参数传递。标识符args和kwargs是一个约定，你也可以使用 bob和* billy。

39、len()函数有什么作用？

len()函数可用于确定字符串，列表，数组等的长度。

40、在Python中split()，sub()，subn()功能。

如果要修改字符串，Python的“re”模块提供了3种方法。他们是：

· split() - 使用正则表达式模式将给定字符串“拆分”到列表中。

· sub() - 查找正则表达式模式匹配的所有子字符串，然后用不同的字符串替换它们

· subn() - 它类似于sub()，并且还返回新字符串。

41、什么是负指数，功能是什么？

Python中的序列是索引的，它由正数和负数组成。积极的数字使用'0'作为第一个索引，'1'作为第二个索引，进程继续使用。

负数的索引从'-1'开始，表示序列中的最后一个索引，' - 2'作为倒数第二个索引，序列像正数一样前进。

负索引用于从字符串中删除任何换行符，并允许该字符串除了作为S [： - 1]给出的最后一个字符。负索引还用于显示索引以正确的顺序表示字符串。

42、什么是Python包？

Python包是包含多个模块的命名空间。

43、如何在Python中删除文件？

要在Python中删除文件，您需要导入OS模块。之后，您需要使用os.remove()函数。

44、什么是python的内置类型？

Python中的内置类型如下：整型、浮点型、复数、字符串、布尔等。

45、NumPy中有哪些操作Python列表的函数？

00001. Python的列表是高效的通用容器。它们支持（相当）有效的插入，删除，追加和连接，Python的列表推导使它们易于构造和操作。

00002. 它们有一定的局限性：它们不支持像素化加法和乘法等“向量化”操作，并且它们可以包含不同类型的对象这一事实意味着Python必须存储每个元素的类型信息，并且必须执行类型调度代码在对每个元素进行操作时。

00003. NumPy不仅效率更高; 它也更方便。你可以免费获得大量的向量和矩阵运算，这有时可以避免不必要的工作。它们也得到有效实施。

00004. NumPy数组更快，你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。

46、如何将值添加到python数组？

可以使用append()，extend()和insert(i，x)函数将元素添加到数组中。

47、如何删除python数组的值？

可以使用pop()或remove()方法删除数组元素。这两个函数之间的区别在于前者返回已删除的值，而后者则不返回。

48、Python有OOps概念吗？

Python是一种面向对象的编程语言。这意味着可以通过创建对象模型在python中解决任何程序。同时Python可以被视为程序语言和结构语言。

49、深拷贝和浅拷贝有什么区别？

在创建新实例类型时使用浅拷贝，并保留在新实例中复制的值。浅拷贝用于复制引用指针，就像复制值一样。这些引用指向原始对象，并且在类的任何成员中所做的更改也将影响它的原始副本。浅拷贝允许更快地执行程序，它取决于所使用的数据的大小。

深拷贝用于存储已复制的值。深拷贝不会将引用指针复制到对象。它引用一个对象，并存储一些其他对象指向的新对象。原始副本中所做的更改不会影响使用该对象的任何其他副本。由于为每个被调用的对象创建了某些副本，因此深拷贝会使程序的执行速度变慢。

50、如何在Python中实现多线程？

00001. Python有一个多线程库，但是用多线程来加速代码的效果并不是那么的好，

00002. Python有一个名为Global Interpreter Lock（GIL）的结构。GIL确保每次只能执行一个“线程”。一个线程获取GIL执行相关操作，然后将GIL传递到下一个线程。

00003. 虽然看起来程序被多线程并行执行，但它们实际上只是轮流使用相同的CPU核心。

00004. 所有这些GIL传递都增加了执行的开销。这意味着多线程并不能让程序运行的更快。

51、python中编译和链接过程？

编译和链接允许正确编译新扩展而不会出现任何错误，并且只有在通过编译过程时才能进行链接。如果使用动态加载，则它取决于系统提供的样式。python解释器可用于提供配置设置文件的动态加载，并将重建解释器。

这需要的步骤如下：

· 使用任何名称以及系统编译器支持的任何语言创建文件。例如file.c或file.cpp

· 将此文件放在正在使用的Modules目录中。

· 在Modules目录中存在的Setup.local文件中添加一行。

· 使用spam file.o运行该文件

· 通过在顶层目录上使用make命令成功运行此重建解释器之后。

· 如果文件已更改，则使用命令“make Makefile”运行rebuildMakefile。

52、什么是Python库？举几个例子。

Python库是Python包的集合。一些主要使用的python库是Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等等。

53、什么是split函数？

split()函数用于在Python中分隔给定的字符串。例如

a ="edureka python"

print(a.split())

输出为：

["edureka" "python"]

54、如何在python中导入模块？

可以使用import关键字导入模块。import有三种使用方式：

import array           #importing using the original module name

import array as arr    # importing using an alias name

from array import *    #imports everything present in the array module

55、解释Python中的继承。

继承允许一个类获得另一个类的所有元素(比如属性和方法)。继承提供代码可重用性，使创建和维护应用程序更容易。我们继承的类称为超类，继承的类称为派生/子类。

以下是Python支持的不同类型的继承：

· 单一继承  - 派生类获取单个超类的成员。

· 多级继承  - 从基类base1继承的派生类d1，d2继承自base2。

· 分层继承  - 从一个基类可以继承任意数量的子类

· 多重继承  - 派生类从多个基类继承。

56、如何在Python中创建类？

Python中的类是使用class关键字创建的。举例如下：

class Employee：

    def __init __(self，name):

        self.name = name

        E1 = Employee("abc")

        print(E1.name)

57、什么是Python补丁？

在Python中，补丁是指在运行时通过类外部的函数对类或模块进行动态修改。

#m.py

class MyClass:

    def f(self):

        print "f()"

现在我们使用在函数m.py之外定义的函数monkey_f()在MyClass中对f()的行为进行了一些更改。

import m

def monkey_f(self):

    print "monkey_f()"

m.MyClass.f = monkey_f

obj = m.MyClass()

obj.f()

58、python是否支持多重继承？

多重继承意味着可以从多个父类派生一个类。与Java不同，Python支持多重继承。

59、什么是Python中的多态性？

多态性表示能够采取多种形式。因此如果父类具有名为ABC的方法，则子类也可以具有具有相同名称ABC的方法，该方法具有其自己的参数和变量。Python允许多态。

60、在Python中定义封装？

封装意味着将代码和数据绑定在一起，封装示例中的Python类。

61、如何在Python中进行数据抽象？

数据抽象仅提供所需的详细信息并将实现隐藏起来。它可以通过使用接口和抽象类在Python中实现。

62、python是否使用了访问说明符？

Python不会限制对实例变量或函数的访问权限。Python规定了使用单个或双下划线为变量，函数或方法的名称添加前缀的概念，类似于受保护和私有访问说明符。

63、如何在Python中创建一个空类？

空类是在其块中没有定义任何代码的类。它可以使用pass关键字创建。但是，您可以在类本身之外创建此类的对象。PASS命令在执行时不执行任何操作。这是一个空语句。

64、object()函数有什么作用？

它返回一个无特征的对象，它是所有类的基础。此外，它不包含任何参数。

65、用Python实现冒泡排序算法。

def bs(a):             # a = name of list

    b=len(a)-1         # minus 1 because we always compare 2 adjacent values

    for x in range(b):

        for y in range(b-x):

            if a[y]>a[y+1]:

                a[y],a[y+1]=a[y+1],a[y]

    return a

a=[32,5,3,6,7,54,87]

bs(a)

输出结果为：

[3, 5, 6, 7, 32, 54, 87]

66、用Python编写程序来生成Star三角形。

def pyfunc(r):

    for x in range(r):

print(' '(r-x-1)+''(2x+1))

pyfunc(9)

67、用Python生成Fibonacci数列。

#Enter number of terms needed                   #0,1,1,2,3,5....

a=int(input("Enter the terms"))

f=0                                         #first element of series

s=1                                         #second element of series

if a<=0:

    print("The requested series is",f)

else:

    print(f,s,end=" ")

    for x in range(2,a):

        next=f+s                           

        print(next,end=" ")

        f=s

        s=next

68、用Python编写程序来检查数字是否为素数。

a=int(input("enter number"))     

if a>1:

    for x in range(2,a):

        if(a%x)==0:

            print("not prime")

            break

    else:

        print("Prime")

else:

    print("not prime")

输出结果为

enter number 3

Prime

69、用Python编写程序来检查序列是否是回文序列。

a=input("enter sequence")

b=a[::-1]

if a==b:

    print("palindrome")

else:

    print("Not a Palindrome")

输出结果为

enter sequence 323 palindrome

70、写一个统计文件中大写字母的数量的代码

多行代码实现

with open(SOME_LARGE_FILE) as fh:

count = 0

text = fh.read()

for character in text:

    if character.isupper():

count += 1

单行代码实现

count sum(1 for line in fh for character in line if character.isupper())

71、Python实现列表排序算法。

list = [“1”,“4”,“0”,“6”,“9”]

list = [int（i）for i in list]

list.sort()

print(list)

72、阅读下面的代码，求A0，A1...的值。

A0 = dict(zip(('a','b','c','d','e'),(1,2,3,4,5)))

A1 = range(10)A2 = sorted([i for i in A1 if i in A0])

A3 = sorted([A0[s] for s in A0])

A4 = [i for i in A1 if i in A3]

A5 = {i:i*i for i in A1}

A6 = [[i,i*i] for i in A1]

print(A0,A1,A2,A3,A4,A5,A6)

输出结果为

A0 = {'a': 1, 'c': 3, 'b': 2, 'e': 5, 'd': 4} # the order may vary

A1 = range(0, 10)

A2 = []

A3 = [1, 2, 3, 4, 5]

A4 = [1, 2, 3, 4, 5]

A5 = {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}

A6 = [[0, 0], [1, 1], [2, 4], [3, 9], [4, 16], [5, 25], [6, 36], [7, 49], [8, 64], [9, 81]]

73、描述一下Flask？

Flask是基于“Werkzeug，Jinja2和良好意图”BSD许可证的Python网络微框架。Werkzeug和Jinja2是它的两个依赖项。这意味着它对外部库几乎没有依赖性。它使框架轻松，同时有一点依赖更新和更少的安全漏洞。会话基本上允许您记住从一个请求到另一个请求的信息。在一个Flask中，会话使用签名的cookie，以便用户可以查看会话内容并进行修改。如果只有密钥Flask.secret_key，则用户可以修改会话。

74、比较Django与Flask？

Django和Flask将Web浏览器中键入的URL或地址映射到Python中的函数。

与Django相比，Flask要简单得多，但Flask并没有为你做很多事情意味着你需要指定细节，而Django为你做了很多事情，你不需要做太多工作。Django由预编写的代码组成，用户需要分析这些代码，而Flask则允许用户创建自己的代码，因此，使代码更容易理解。从技术上讲，两者都同样好，都有自己的优点和缺点。

75、提到Django，Pyramid和Flask之间的差异

· Flask是一个“微框架”，主要用于具有更简单要求的小型应用程序。在烧瓶中，您必须使用外部库。Flask已准备好使用。

· Pyramid适用于大型应用程序。它提供了灵活性，并允许开发人员为他们的项目使用正确的工具。开发人员可以选择数据库，URL结构，模板样式等。金字塔是可配置的。

· Django也可以像Pyramid一样用于更大的应用程序。它包括一个ORM。

76、讨论Django架构。

Django开发人员提供模型，视图和模板，然后将其映射到URL，Django可以为用户提供服务。Django MVT模式：

77、解释如何在Django中设置数据库。

你可以使用命令edit mysite / setting.py，它是一个普通的python模块，模块级别代表Django设置。Django默认使用SQLite，对于Django用户来说不需要安装其他东西。如果您的数据库选择不同，则必须使用DATABASE default 项中的以下键来匹配您的数据库连接设置。

· 引擎：您可以使用'django.db.backends.sqlite3'，'django.db.backeneds.mysql'，'django.db.backends.postgresql_psycopg2'，'django.db.backends.oracle'等来更改数据库

· 名称：数据库的名称。如果您使用SQLite作为数据库，那么在这种情况下，数据库将是您计算机上的文件，Name应该是完整的绝对路径，包括该文件的文件名。

· 如果您不选择SQLite作为数据库，则必须添加密码，主机，用户等设置。

78、举例说明如何在Django中编写VIEW？

这就是我们如何使用在Django中编写视图的代码：

from django.http import HttpResponse

import datetime

def Current_datetime(request):

     now = datetime.datetime.now()

     html = "It is now %s % now

     return HttpResponse(html)

79、Django模板的组成部分。

模板是一个简单的文本文件。它可以创建任何基于文本的格式，如XML，CSV，HTML等。模板包含在评估模板时替换为值的变量和控制模板逻辑的标记。

80、在Django框架中如何使用会话？

Django提供了一个会话，允许每个站点访问者存储和检索数据。Django通过在客户端放置会话ID cookie并在服务器端存储所有相关数据来抽象发送和接收cookie的过程。

81、列出Django中的继承样式。

在Django中，有三种继承模式：

· 抽象基类：当只希望父类包含您不想为每个子模型键入的信息时，使用此样式。

· 多表继承：使用此样式如果要对现有模型进行子类化，那么需要每个模型都有自己的数据库表。

· 代理模式：如果只想修改模型的Python级别行为，而无需更改模型的字段。则可以使用此模式。

82、如何使用我已经知道的URL地址本地保存图像？

使用以下代码从URL地址本地保存图像

import urllib.request

urllib.request.urlretrieve("URL","local-filename.jpg”)

83、如何获取任何网址或网页的Google缓存时限？

使用以下URL格式：

webcache.googleusercontent.com/search?q=ca…

请务必将“URLGOESHERE”替换为您要检索其缓存的页面或网站的正确网址，并查看时间。例如要查看edureka.co的Google Webcache时代，您需要使用以下网址：

webcache.googleusercontent.com/search?q=ca…

84、爬取IMDb上前250部电影数据。

我们将使用以下代码行：

from bs4 import BeautifulSoup

import requests

import sys

url = 'www.imdb.com/chart/top'

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text)

tr = soup.findChildren("tr")

tr = iter(tr)

next(tr)

for movie in tr:

title = movie.find('td', {'class': 'titleColumn'} ).find('a').contents[0]

year = movie.find('td', {'class': 'titleColumn'} ).find('span', {'class': 'secondaryInfo'}).contents[0]

rating = movie.find('td', {'class': 'ratingColumn imdbRating'} ).find('strong').contents[0]

row = title + ' - ' + year + ' ' + ' ' + rating

print(row)

85、介绍下Python中的map函数？

map函数会根据提供的函数对指定序列做映射。其中第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。

86、python numpy比列表更好吗？

我们使用python numpy数组而不是列表，原因如下：减少内存使用、快速且方便。

87、如何在NumPy数组中获得N个最大值的索引？

我们可以使用以下代码获取NumPy数组中N个最大值的索引：

import numpy as np

arr = np.array([1,3,2,4,5])

print(arr.argsort()[ -  3：] [::  -  1])

88、你如何用Python / NumPy计算百分位数？

我们可以使用以下代码计算百分位数

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])

p = np.percentile(a，50)#Returns 50th percentntile，eg median

print(p)

89、NumPy和SciPy有什么区别？

· NumPy只包含数组数据类型和最基本的操作：索引，排序，重新整形，基本元素函数等等。

· 所有数字代码都将储存在SciPy中。然而，NumPy的一个重要目标是兼容性，因此NumPy试图保留其前任任何一个支持的所有功能。

· NumPy包含一些线性代数函数，而SciPy包含更多全功能的线性代数函数以及许多其他数值算法。

· 如果你使用python进行科学计算，你应该安装NumPy和SciPy。scipy中提供更多的函数功能。

90、如何使用NumPy / SciPy制作3D绘图/可视化？

与2D绘图一样，3D图形超出了NumPy和SciPy的范围，但就像2D情况一样，存在与NumPy集成的包。Matplotlib在mplot3d子包中提供基本的3D绘图，而Mayavi使用功能强大的VTK引擎提供各种高质量的3D可视化功能。

91、以下哪个语句创建字典？（多选）

a）d = {}

b）d = {“john”：40，“peter”：45}

c）d = {40：“john”，45：“peter”}

d）d =（40：“john” ，45：“50”）

答案：a，b，c。 创建字典外层需要使用{} 圆括号是创建元组或者集合的方式

92、Python中的“/”与“//”？

当两个操作数都是整数时，python会删除小数部分并给出舍入值，因此需要使用"//"以获得准确的答案。例如，5/2 = 2.5，但两个操作数都是整数，因此在python中对此表达式的回答是2.要获得2.5作为答案，所以5 // 2 = 2.5。

93、标识符的最大可能长度是多少？

标识符可以是任意长度。

94、为什么不鼓励以下划线开头的局部变量名？

由于Python没有私有变量的概念，因此前导下划线用于表示不能从类外部访问的变量。

95、以下哪项是无效声明？

a）abc = 1,000,000

b）abc = 1000 2000 3000

c）a，b，c = 1000,2000,3000

d）a_b_c = 1,000,000

答案： b）abc = 1000 2000 3000

因为python不支持b这种写法，逗号表示右边的值是一个元组。

96、以下代码输出是什么？

try:

    if '1' != 1:

        raise "someError"

    else:

        print("someError has not occured")

except "someError":

    print ("someError has occured")

a）someError has occured

b）someError has not occured

c）无效代码

d）以上都没有

答案： c）代码无效。新的异常类必须从BaseException继承。

97、假设list1是[2,33,222,14,25]，什么是list1 [-1]？

索引-1对应于列表中的最后一个索引,即为25。

98、要打开文件c：scores.txt进行写入，可以使用

a）outfile = open（“c：scores.txt”，“r”）

b）outfile = open（“c：scores.txt”，“w”）

c）outfile = open（file =“c：scores.txt “，”r“）

d）outfile = open（file =”c：scores.txt“，”o“）

答案： b）该位置包含双斜杠（），w用于表示正在写入文件。

99、以下输出是什么？

f = None

for i in range (5):

    with open("data.txt", "w") as f:

        if i > 2:

            break

print f.closed

a) True

b) False

c) None

d) Error

答案： a）True，与open文件一起使用时，WITH语句可确保在with块退出时关闭文件对象。

100、try-except-else的else部分什么时候执行？

a）总是

b）当发生异常时

c）当没有异常发生时

d）当除了块之外发生异常时

答案： c）没有异常发生时，当没有异常发生时，执行else部分。