大数据高级工程师Python基础与复习要点
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更新于2024-08-03
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"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。
2019-03-07 上传
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