大数据高级工程师Python基础与复习要点

"该资源是一份大数据高级工程师的复习题，涵盖了Python基础知识、文件操作、数据类型、标识符、函数参数、以及数据分析和可视化库Matplotlib的相关知识。" 在大数据领域，掌握Python语言是非常重要的，因为它是数据分析和处理的常用工具之一。题目中涉及到的Python知识点包括： 1. `in` 关键字：Python中用于检查元素是否在序列（如列表、元组或字符串）中的关键字是`in`，例如`'element' in sequence`。 2. 类型转换：`int(x)`函数用于将变量`x`转换为整数类型，如`float`或`str`到`int`的转换。 3. 列表访问：`songs[1]`表示访问列表`songs`的第二个元素，因此输出为`'红豆'`。 4. 赋值运算符：在Python中，`=`用于赋值操作。 5. 标识符规则：Python的标识符可以由字母、数字和下划线组成，且不能以数字开头。选项B (`ab`) 是一个合法的标识符。 6. 导入模块别名：`import matplotlib.pyplot as plt`中的`plt`是`matplotlib.pyplot`模块的别名，便于后续代码中调用。 7. 缩进约定：Python代码通常使用四个空格作为缩进，以区分代码块。 8. 文件操作模式：`open('file3.txt','r')`以读模式(`'r'`)打开文件，而`open(r'D:\mytest.txt','a')`以追加模式(`'a'`)打开文件。 9. 函数参数：星号`*args`用于收集位置参数，双星号`**kwargs`用于收集关键字参数。非法的参数定义是同时使用`*args`和一个带有默认值的非关键字参数，如`def myfunc(*args, a=1):`。 10. Matplotlib：Matplotlib是一个Python的2D绘图库，可以与NumPy等科学计算库配合使用，提供类似于MatLab的绘图功能，并且可以嵌入到其他图形工具包中，但默认情况下不支持中文显示。 11. 数据分析案例：在数据分析中，鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个经典的示例，常用于机器学习算法的演示和测试。 12. Matplotlib支持的图形：Matplotlib库支持多种图形，包括折线图、散点图、直方图、饼图等，可以用于复杂的数据可视化。 这些题目反映了大数据高级工程师应具备的Python编程基础和数据处理能力，同时也涉及到文件操作、数据可视化等方面的知识，这些都是进行大数据分析工作所必需的技能。通过这样的复习，可以帮助工程师巩固和提升在这些领域的专业知识。