python相关问题

填空

1、Python 安装扩展库常用的Python 安装扩展库常用的工具是什么？

python安装扩展库常用的工具是pip和conda。pip是Python包管理工具，该工具提供了对Python包的查找、下载、安装、卸载功能。conda需要安装Python集成开发环境Anaconda3之后才可以使用。

2、Python程序文件主要两种扩展名

py：python程序源文件的后缀名
pyw：此文件扩展名一般使用在python窗口程序上面，并且它在执行的时候是不会出现命令行控制台的。

3、在单片机上运行的Python版本

MicroPython

4、 (（33+5）/6)^2

40.11111111111111

5、字典对象的什么方法返回字典中的"键"的列表

使用字典对象的 items() 方法可以返回字典的“键 - 值对”列表，使用字典对象的 keys() 方法可以返回字典的“键”列表，使用字典对象的 values() 方法可以返回字典的“值”列表

6、Python可使用什么来创建匿名函数

在python3中，想处理一个简单的逻辑功能可以使用lambda来创建匿名函数

7、元组的len，set方法

len()：计算元组元素个数
set()：将元组转换为集合（set）类型，去掉其中的重复元素

8、Python可使用哪两种格式的文件

文本文件：这种格式的文件包含了纯文本，可以被人类读懂。Python可以很容易地读取和写入这种格式的文件。例如，Python的open()函数可以用于打开文本文件，并且可以使用read()和write()函数来读取和写入文件内容。
二进制文件： 这种格式的文件包含了二进制数据，无法被人类直接读取。二进制文件通常用于存储图像、音频、视频等媒体数据，也可以用于存储序列化的Python对象。Python的内置模块pickle可以用于将Python对象序列化为二进制数据，而struct模块可以用于打包和解包二进制数据。二进制文件可以使用Python的open()函数以二进制模式打开。

选择

9、Python的转义字符

转义字符	描述
\（在行尾时）	续行符
\\	反斜杠符号
\’	单引号
\"	双引号
\a	响铃
\b	退格(Backspace)
\e	转义
\000	空
\n	换行
\v	纵向制表符
\t	横向制表符
\r	回车
\f	换页
\oyy	八进制数，yy代表的字符，例如：\o12代表换行
\xyy	十六进制数，yy代表的字符，例如：\x0a代表换行
\other	其它的字符以普通格式输出

10、Python函数的定义

Python 提供了一个功能，允许我们将常用的代码以固定的格式封装（包装）成一个独立的模块，只要知道这个模块的名字就可以重复使用它，这个模块就叫做函数。

# 函数的简单定义
def 函数名(参数列表):
    //实现特定功能的多行代码
    [return [返回值]]
   

11、range（）的使用

range() 函数可创建一个整数列表，一般用在 for 循环中。
语法：range([start,] stop[, step])
参数说明：
start: 计数从 start 开始。可选，默认为0。
stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。
step：步长，可选，默认为1。

>>> a = range(5)  # 即 range(0,5)
>>> a
range(0, 5)
>>> len(a)
5
>>> for x in a:
>>>     print(x,end=" ")
0 1 2 3 4

# 对于 range() 函数，有几个注意点：
# （1）左闭右开
>>> for i in range(3, 6):
>>>     print(i,end=" ")
3 4 5

# （2）参数类型：接收的参数必须是整数，可以是负数，但不能是浮点数等其它类型
>>> for i in range(-8, -2, 2):
>>>     print(i,end=" ")
-8 -6 -4
>>> range(2.2)
----------------------------
TypeError    Traceback (most recent call last)
...
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

# （3）序列操作：不可变的序列类型，可以进行判断元素、查找元素、切片等操作，但不能修改元素
>>> b = range(1,10)
>>> b[0]
1
>>> b[:-3]
range(1, 7)
>>> b[0] = 2
TypeError  Traceback (most recent call last)
...
TypeError: 'range' object does not support item assignment

# （4）不是迭代器
>>> hasattr(range(3),'__iter__')
True
>>> hasattr(range(3),'__next__')
False
>>> hasattr(iter(range(3)),'__next__')
True

12、元组、列表的定义及格式

首先了解序列：在python中常用到的数据结构一般为序列，我们在编程的时候几乎都会用到序列。序列中的每个元素都有编号，即索引，第一个元素的索引为0，以此类推，而用负索引来表示序列末尾元素的位置

序列主要包括：列表、元组和字符串等。（这三种最常见）
列表：列表是python中使用次数最频繁的一种序列，主要是可以实现添加、修改、删除、切片等操作

# 列表的操作
# 一、添加
# (1) append : 在列表的末尾添加一个元素
l1 = [1,2,3,4,5]
l2 = [3,2,1]
l1.append(2)
print(l1)  # 输出：[1,2,3,4,5,2]
l1.append(l1) # 将l2作为一个元素添加到列表的末尾，包括l2的[]
print(l1)  # 输出：[1,2,3,4,5,2,[3,2,1]]

# (2) extend : 在列表的末尾至少添加一个元素
l1 = [1,2,3,4,5]
l2 = [3,2,1]
l1.append(l2) 
print(l1)  # 输出：[1,2,3,4,5,3,2,1]  注意：与append的对比

# (3) insert : 将某一个对象插入列表指定的索引位置中
l = ['a','b','b','c','d']
l.insert(2,'e')
print(l)  # 输出： ['a','b','e','b','c','d']

# (4) 切片操作也可实现向列表中添加数据 ： 在列表的任意位置至少添加一个元素
# 格式：列表变量1[切入位置：切片距离]=列表变量2
# 理解: 从切片位置开始，去除（切片距离-切入位置）个数据，往切入位置插入列表变量2，若没有切片距离默认全切
lst1=['hello','world',10,20,30,40]
lst=[True,False,'python']
lst1[1:]=lst  # 没有切入距离，默认lst1[1]开始后面全去除，往lst[1]处开始插入lst
print(lst1)  # 输出 ： ['hello',True,False,'python']

lst2=['hello','world',10,20,30,40]
lst2[1:1]=lst  # 从lst2[1]开始去除1-1个数据，往lst2[1]开始插入lst
print(lst2)  # 输出：['hello',True,False,'Python','world',10,20,30,40]

lst3=['hello','world',10,20,30,40]
lst3[1:2]=lst  # 从lst3[1]开始去除2-1个数据，往lst3[1]开始插入lst
print(lst3)  # 输出 ： ['hello', True, False, 'python', 10, 20, 30, 40]

# 二、删除
# (1) clear : 清空列表的所有内容
l = [1,2,3,4,5]
l.clear()
print(l)  #输出：[]

# (2) pop : 删除指定索引上的元素，指定索引不存在抛出IndexError，不指定索引，删除列表中的最后一个元素
l = [1,2,3,4,5]
l.pop(2)
print(l)  #输出：[1,2,4,5]

# (3) remove : 删除一个元素，若有重复元素则删除第一个，若元素不存在则抛出ValueError
lst=['hello','world',10,20,30,10,40,]
lst.remove(10)
print(lst)  # 输出：['hello', 'world', 20, 30, 10, 40]

# (4) 切片 ： 一次至少删除一个元素（注意切片可以留下不想要的数据，也可以是去掉不想要的数据）
# 去除掉不想要的数据
lst1=['hello','world','hello',10,20,30,40]
lst1[1:3]=[] # 本质是用空列表代替原来的元素
print(lst1)  # 输出： ['hello',10,20,30,40]

#保留想要的数据
lst2=['hello','world','hello',10,20,30,40]
lst2=lst2[1:3]  #此时的操作时留下了[1,3)上面的元素
print(lst2)  # 输出：['world', 'hello']

# (5) del : 删除列表
lst=['hello','world','hello',10,20,30,40]
del lst
print(lst) # NameError: name ‘lst’ is not defined

# 三、修改
# (1) 为指定索引的元素赋新值
# (2) 为指定切片赋新值
lst=[10,20,30,40,50]
lst[1:3]=[200,300]  #将列表中的1位置和2位置替换为200，300
print(lst)  # [10, 200, 300, 40, 50]
lst[1:3]=[50,60,70,80]  #将列表中的1位置和2位置替换为50,60,70,80
print(lst)  # [10, 50, 60, 70, 80, 40, 50]

# 四、排序
# (1) sort: 对列表中的元素就地排序
l = [3，2，1，4，5]
l.sort()
print(l)  # 输出：[1,2,3,4,5]

# (2) sorted : 与sort的区别是sort是在原列表中排序，而sorted是产生新列表

# 五、其他方法
# (1) copy : 复制列表内容
l = [1,2,3,4,5]
a = l.copy()
print(a[1])  #输出：2

# (2) count : 指定元素列表中出现的次数
l = ['a','b','b','c','d']
print(l.count('b'))  #输出：2

# (3) index : 表示某个元素在列表中第一次出现的索引位置
l = ['a','b','b','c','d']
print(l.index('c'))  #输出：3


# (4) reverse : 将列表中的顺序进行翻转
l = [1,2,3,4,5]
l.reverse()
print(l)  # 输出：[5,4,3,2,1]

元组：元组与列表类似，只是表示的方法和可操作性不同，即列表用[]而元组用()表示方法，列表可以可变的而元组是不可变的。

13、字符串的加法和乘法

序列的相加和乘法并不是数学意义上的数学运算，二十将他们进行拼接，并且相加只能对同一类型的序列进行相加。

# (1) 相加
s="Hello"
print(s+s[2])  # Hellol
print(s+s)  # HelloHello

# (2) 乘法
print(s*3) # HelloHelloHello

14、列表的添加

见12

15、Python用什么方法来创建文件

open()函数： 使用写入的文件模式去打开一个当前路径下并不存在的文件，它就会自动的去创建出这个文件，w、w+、a+、a这个写文件模式都能创建新文件。
使用os模块： 在os模块之中有着mknod()方法可以去创建任意类型的空文件，但是需要当前的文件路径下没有同名文件，所以一般要先获取到路径，然后再通过检测是否有这个文件的方法才能创建文件

16、upper()的用法

upper() 方法将字符串中的小写字母转为大写字母。

s='abcdeF'
print(s)  #abcdeF
s1=s.upper() 
print(s1)  #ABCDEF

17、条件表达式

expressionq1 if condition else expression2

x=10
y=11
max=x if x>y else y
print(max)  # 11

18、a[-3:-2]截取了哪些字符

在Python中，a[-3:-2]表示从a的倒数第三个元素（包括该元素）开始，到倒数第二个元素（不包括该元素）结束的一个切片。因此，a[-3:-2]截取了a中的倒数第3个元素。

a=[1,2,3,4,5,6]
print(a)  # [1,2,3,4,5,6]
a=a[-3:-2]
print(a) #[4]

19、beak、continue、exit的用法

break：用于跳出当前循环，不再执行循环中的剩余语句，而是继续执行循环之后的语句。
continue：用于跳过当前循环中的剩余语句，直接进入下一次循环。
exit：用于退出程序。

20、在Python中，有列表users，语句while users:的终止条件为什么？

当在Python中使用while循环时，循环的终止条件是判断条件语句的值是否为False。在这种情况下，当列表users为空时，条件语句的值为False，循环将终止。因此，语句while users: 的终止条件为列表users为空。循环体内，如果从列表中删除了所有元素，循环将终止。

users=[0,1,2,3,4]
i=0
while users:
    i=i+1
    users.pop()
print(i)  # 5 

21、在Python中，对文件的读操作有哪些方法？

read()方法： 一次性读取整个文件内容，返回字符串类型。

with open('{文件路径}', 'r') as f:
    data = f.read()

readline()方法： 每次读取文件的一行内容，返回字符串类型。如果读取到文件末尾，返回空字符串。

with open('{文件路径}', 'r') as f:
    line = f.readline()
    while line:
        print(line)
        line = f.readline()
 # 逐行读取文件内容并在每行内容后面执行一些操作

readlines()方法： 一次性读取整个文件内容，返回列表类型，其中每个元素为文件的一行内容。

with open('{文件路径}', 'r') as f:
    data = f.readlines()

直接打开就读：

with open('filepath','r') as f:
    for line in f:
        print（line）
        print('一行数据')

虽然f是一个文件实例，但可以通过以上方式对每一行进行循环处理了，处理时每一行是一个字符串str,而且这个是速度最快最简洁的方法。

22、显式抛出异常的语句是什么？

在Python中，显式抛出异常的语句是 raise。使用 raise 语句可以手动抛出异常。
raise 唯一的参数就是要抛出的异常。这个参数必须是一个异常实例或者是一个异常类（派生自 Exception 的类）。如果传递的是一个异常类，它将通过调用没有参数的构造函数来隐式实例化。

在上面的示例中，raise 语句抛出了一个 Exception 异常，并指定了异常消息为 “Something went wrong.”。我们也可以使用其他类型的异常对象，如 ValueError、TypeError、ZeroDivisionError 等等。

通常情况下，我们会在代码中添加适当的异常处理来捕获可能出现的异常。但是在某些情况下，我们需要手动抛出异常来表示程序遇到了无法继续执行的错误，这时 raise 语句就派上用场了。

判断

23、在 Python 语言中，集合的元素能否重复？

（否）
在 Python 语言中，集合的元素是不能重复的。集合是一种无序、可变、且元素唯一的容器类型，可以用大括号 {} 或 set() 函数来创建。当你向集合中添加一个已经存在的元素时，集合并不会发生变化，因为集合中已经有了该元素。这是因为集合使用哈希表来存储元素，每个元素都有唯一的哈希值，相同的元素会有相同的哈希值，因此集合只保留一个元素。

24、在 Python 语言中，一行代码表示一条语句，语句结束可以加分号，也可省略分号是否正确？

（是）

25、python是否支持函数重载？

（否）
在 Python 中，函数的名称是唯一的，因此无法通过参数的类型和数量来区分同名函数，也就无法实现函数重载。

26、调用函数时传递的实参个数是否必须与函数形参个数相等？

（否）
Python 允许为参数设置默认值，即在定义函数时，直接给形式参数指定一个默认值。这样的话，即便调用函数时没有给拥有默认值的形参传递参数，该参数可以直接使用定义函数时设置的默认值。

27、哪些数据是有序的？哪些是无序的？

在 Python 中，列表（list）、元组（tuple）、字符串（string）和字节数组（bytearray）是有序的数据类型。集合（set）和字典（dict）是无序的数据类型。有序的数据类型可以按照特定的顺序访问其中的元素，而无序的数据类型则不能。

28、numpy库的append（）和insert（）有没有返回值？

numpy库的 append() 和 insert() 函数都会修改原数组，并且它们的返回值是修改后的数组。如果要将修改后的数组保存到一个新的变量中，需要将返回值赋值给一个新变量。

29、python不允许使用关键字作为变量名，允许使用内置函数作为变量名，但这会改变函数名的含义。说法是否正确？

（是）
Python 不允许使用关键字作为变量名，因为关键字是 Python 语言中的保留字，具有特定的含义。Python 允许使用内置函数名作为变量名，但是这会覆盖原有函数的含义，不建议这么做。

30、N算法是k-Nearest Neighbor的简称，叫作k近邻算法，属于有监督学习算法，既可以用于分类，也可以用于回归。说法是否正确？

（否）
KNN算法

31、Python语言中同一个集合中的元素不会重复，每个元素都是唯一的。说法是否正确？

（是）
Python 语言中的集合（set）确实不允许元素重复，每个元素都是唯一的。如果将重复的元素添加到集合中，只会保留一个元素。

32、DBSCAN算法不需要预先指定聚类数量，但对用户设定的参数非常敏感。当空间聚类的密度不均匀、聚类间距相差很大时，聚类质量较差。说法是否正确？

（是）

33、扩展库pandas的read_csv()函数的用法

read_csv()函数是Pandas中常用的函数之一，用于从CSV文件中读取数据并返回一个DataFrame对象。

在这个示例中，read_csv()函数从名为file.csv的文件中读取数据，并将第一行作为列名，第一列作为行索引，并使用逗号作为分隔符。最后，我们通过调用head()函数输出DataFrame的前5行数据。

34、Zigbee是一种近距离、低功耗、低速率的双向无线通信技术。说法是否正确？

（是）

35、在样本的众多特征中，并不是每个特征都对要分析的问题有贡献。即使是对问题有贡献的若干特征，每个特征的重要程度可能也不一样。说法是否正确？

（是）

简答

1、 在Python 中导入模块中的对象有哪几种方式？

import 模块名 [as 别名 ] 直接导入整个模块
from 模块名 import 对象名 [ as 别名 ] 将模块中的指定函数导入命令空间
from 模块名 import *

2、 简述如何使用xpath进行爬虫。

在Python中使用XPath进行爬虫可以使用第三方库lxml或者内置的标准库xml.etree.ElementTree来解析HTML或XML文档。下面是使用lxml库进行爬虫的基本步骤：

①安装lxml库：可以使用pip进行安装，命令为 pip install lxml
②导入库：
③获取网页源代码：可以使用Python的requests库发送HTTP请求获取网页源代码。
④解析HTML文档：使用etree模块中的fromstring方法将HTML文本转换为Element对象，以便进行XPath查询。
⑤使用XPath进行查询：使用xpath方法，传入XPath查询表达式来获取需要的信息。
⑥处理获取的数据：获取到的数据可以保存到本地文件、数据库等等。

3、 简单解释Python基于值的自动内存管理方式

Python采用的是基于值得内存管理方式，在Python中可以为不同变量赋值为相同值，这个值在内存中只有一份，多个变量指向同一个内存地址；Python具有自动内存管理功能，会自动跟踪内存中所有的值，对于没有任何变量指向的值，Python自动将其删除。

4、 简述Pandas和NumPy的区别与联系。

NumPy和Pandas都是Python中常用的数据处理库，它们在一定程度上有一些相似的地方，也有许多不同之处。下面是它们的主要区别和联系：
区别：
①数据类型：NumPy主要用于处理数值类型的数组，而Pandas主要用于处理表格型的数据（例如CSV文件、SQL数据库、Excel表格等）。
②数据结构：NumPy主要提供ndarray多维数组对象，而Pandas则提供了Series和DataFrame对象。
③数据分析功能：Pandas提供了许多用于数据分析和数据操作的函数和方法，例如数据清洗、重塑、聚合、分组、统计等，而NumPy则更注重数值计算和科学计算方面的功能。

联系：
①依赖关系：Pandas是基于NumPy构建的，因此Pandas中许多函数和方法的实现都依赖于NumPy数组的基础。
②共同点：NumPy和Pandas都是Python数据处理生态系统中非常重要的两个组成部分，许多数据分析和科学计算库都与它们配合使用，例如SciPy、Matplotlib、scikit-learn等。
总之，NumPy和Pandas在数据处理和分析方面都有其各自的优势和特点，程序员可以根据实际需求选择合适的库来进行数据处理和分析。

5、 Python中异常值处理可分为哪几种？

删除含有异常值的记录：直接将含有异常值的记录删除；

视为缺失值：将异常值视为缺失值，利用缺失值处理的方法进行处理；

平均值修正：可用前后两个观测值的平均值修正该异常值；

不处理：直接在具有异常值的数据集上进行数据挖掘；

6、 简述运用PCA对高维数据进行降维的优点。

PCA（Principal Component Analysis）是一种常见的数据降维方法，它可以将高维数据转换为低维数据，同时最大程度地保留数据的特征信息。其优点主要有以下几点：

①　降低计算复杂度：随着数据维度的增加，计算机处理数据所需的计算资源会指数级增加。使用PCA可以减少数据维度，从而降低计算复杂度。

②　减少存储空间：高维数据通常需要占用大量的存储空间。使用PCA可以将数据降维，从而减少存储空间的需求。

③　去除冗余信息：高维数据通常存在大量冗余信息，这些信息不利于数据处理和分析。使用PCA可以去除冗余信息，提高数据的处理效率和分析准确性。

④　提高模型性能：在机器学习和数据挖掘任务中，高维数据通常会导致维数灾难和过拟合问题。使用PCA可以减少数据维度，从而提高模型的性能和泛化能力。

⑤　可视化展示：在高维数据可视化方面，使用PCA可以将数据转换为二维或三维空间，从而方便数据可视化展示和分析

7、 简述list和tuple的区别。

①　可变性：list是可变的，可以增加、删除或修改其中的元素；而tuple是不可变的，一旦创建就无法修改。

②　语法：list用方括号[]括起来，元素之间用逗号,隔开；tuple用圆括号()括起来，元素之间也用逗号,隔开。如果元素只有一个，则需要在后面加一个逗号,，否则会被当作其他类型的值，而不是元组。

③　性能：由于tuple是不可变的，所以它的操作速度比list更快。
④　用途：list通常用于需要频繁地修改元素的情况，例如存储日志、维护用户列表等；而tuple通常用于需要保证数据不可变性的情况，例如函数的参数列表、字典的键值对等。

编程

回文，正读倒读一样