中国大学Python程序设计_9答案(慕课2023课后作业答案)
63 min read中国大学Python程序设计_9答案(慕课2023课后作业答案)
欢迎来到Python的世界
1、下面不属于python特性的大学答案答案是（ ）
A、简单易学
B、程序开源免费
C、设计高可移植性
D、慕课性于低级语言
2、课后Python脚本文件的中国作业扩展名为（ ）。
A、大学答案答案.python
B、程序.py
C、设计.pt
D、慕课.pg
3、课后算法是中国作业指（）
A、数学的大学答案答案计算公式
B、程序设计语言的程序语句序列
C、问题的精确描述
D、解决问题的精确步骤
4、下列关于程序设计语言的描述，正确的是
A、机器语言需要编译后计算机才能接受
B、早期人们使用机器语言编写计算机程序
C、机器语言又称为高级语言
D、现在人们普遍使用机器语言编写程序
安装PyCharm，运行第一个Python程序
1、安装PyCharm，运行第一个Python程序
第5章 列表和元组
列表和元组 测试题目
1、以下关于Python自带数据结构的运算结果中错误的是哪一项？
A、l = [1, 2, 3, 4]; l.rerverse(); 则l[1]为3。
B、l = [1, 2, 3, 4]; l.pop(1); 则l结果为[1, 3, 4]。
C、l = [1, 2, 3, 4]; l.pop(); 则l.index(3) 结果为2。
D、l = [1, 2, 3, 4]; l.insert(2, -1); 则l为 [1, 2, -1, 4]。
2、对于一个列表aList和一个元组bTuple，以下函数调用错误的选项是哪一个？
A、sorted(aList)
B、sorted(bTuple)
C、aList.sort()
D、bTuple.sort()
3、关于列表数据结构，下面描述正确的是
A、不支持 in 运算符
B、必须按顺序插入元素
C、可以不按顺序查找元素
D、所有元素类型必须相同
4、以下关于列表表述中错误的是哪一项?
A、可以用“==”比较两个列表是否相同。
B、“+”号可以用来拼接两个列表。
C、Python的列表可以嵌套 , 形成二维列表。
D、列表与字符串一样都是不可变的。
5、执行以下两条语句后，lst的结果是 1. lst = [3, 2, 1] 2. lst.append(lst)
A、[3,2, 1,[3,2,1]]
B、[,2.1[.],其中"."表示无穷递归
C、抛出异常
D、[3,2, 1, Ist]
6、关于列表数据结构，下面描述正确的是
A、可以不按顺序查找元素
B、必须按顺序插入元素
C、不支持in运算符
D、所有元素类型必须相同
7、下面程序的运行结果为（ ）。 def swap(list): temp=list[0] list[0]=list[1] list[1]=temp list=[1,2] swap(list) print(list)
A、[1,2]
B、[2,1]
C、[2,2]
D、[1,1]
使用列表实现用户登录
1、用户登录需求说明 1.系统里面有多个用户，用户的信息目前保存在列表里面 users = ['root','westos'] passwd = [‘admin’,’123’] 2.用户登陆(判断用户登陆是否成功） 1).判断用户是否存在 2).如果存在 1).判断用户密码是否正确 如果正确，登陆成功，退出循环 如果密码不正确，重新登陆，总共有三次机会登陆 3).如果用户不存在 重新登陆，总共有三次机会
要求用户可以实现登录、注册功能
1、要求用户可以实现登录、注册功能
第6章 集合和字典
第6章 集合和字典
1、以下不能创建一个字典的语句是
A、dict1 = { }
B、dict2 = { 3 : 5 }
C、dict3 = { [1,2,3]: “uestc”}
D、dict4 = { (1,2,3): “uestc”}
2、下列哪种说法是错误的
A、除字典类型外，所有标准对象均可以用于布尔测试
B、空字符串的布尔值是False
C、空列表对象的布尔值是False
D、值为0的任何数字对象的布尔值是False
3、以下哪条语句定义了一个Python字典
A、{ 1:2,2:3}
B、{ 1, 2, 3}
C、[1, 2, 3]
D、(1, 2, 3)
4、以下不能作为字典的key的是哪一个选项？
A、'num'
B、listA = ['className']
C、123
D、tupleA = ('sum')
5、以下描述中错误的是哪一项？
A、在遍历列表的同时可以修改列表本身，例如如下的代码可以做到。 words = ['I', 'love', 'Python'] for w in words: if len(w) > 4: words.insert(0, w)
B、当在序列中循环访问元素时，如果要获取元素的下标，可以使用enumerate() 函数，例如 for i in enumerate(list)。
C、如果要倒序遍历访问序列中的元素，可以对该序列使用reversed() 函数，例如 for i in reversed(list)。
D、对字典进行遍历访问时，可以通过items()函数同时得到key, value值。例如 for k, v in scores.items()
6、以下关于Python自带数据结构的运算结果中正确的是哪一项？
A、.scores = { 'Jack': 90, 'Mike': 80, 'Jay': 85, 'Bill': 60}; del scores['Bill']; len(scores)的结果是6。
B、scores = { 'Jack': 90, 'Mike': 80, 'Jay': 85, 'Bill': 60}; s = dict(Jack=90, Mike=80, Jay=85, Bill=60); 则scores == s 判断结果是False。
C、scores = { 'Jack': 90, 'Mike': 80, 'Jay': 85, 'Bill': 60}; 无法执行命令 scores['Bill']=90; 因为原来的字典中已经有了一个值为90了。
D、scores = { 'Jack': 90, 'Mike': 80, 'Jay': 85, 'Bill': 60}; sorted(scores.keys())的运算结果是 ['Bill', 'Jack', 'Jay', 'Mike']
7、以下关于Python自带数据结构的运算结果中正确的是哪一项？
A、.l = [1, 2, 3, 4, 5]; del l[2:4]; 则运算之后l为[1, 2, 3]。
B、basket = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange'] ; fruit = set(basket); fruit2 = set(['apple', 'melo']); len(fruit | fruit2) 的结果是5。
C、basket = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange'] ; fruit = set(basket); len(fruit) 的运算结果是4。
D、l = [2, 1, 3, 5, 4]; l.remove(3); l.sort(); 则运算之后l为[1, 2, 4, 5]
8、以下关于Python自带数据结构的运算结果中错误的是哪一项？
A、l = [1, 2, 3, 4]; l.insert(2, -1); 则l为 [1, 2, -1, 4]。
B、l = [1, 2, 3, 4]; l.pop(1); 则l结果为[1, 3, 4]。
C、l = [1, 2, 3, 4]; l.pop(); 则l.index(3) 结果为2。
D、l = [1, 2, 3, 4]; l.rerverse(); 则l[1]为3。
9、以下不能创建一个字典的语句是：
A、dict = { }
B、dict = { (4,5,6):'dictionary'}
C、dict= { 4：6}
D、dict = { [4,5,6]:'dictionary'}
10、对于字典d={ 'abc':1, 'qwe':2, 'zxc':3}，len(d)的结果为：
A、6
B、3
C、12
D、9
11、下列哪项类型数据是不可变化的：
A、集合
B、字典
C、元组
D、列表
12、下列 for 语句中，在 in 后使用不正确的是： for var in : print（var）
A、A.set('str')
B、(1)
C、[1, 2, 3, 4, 5]
D、range(0, 10, 5)
13、执行下面操作后，list2的值是： 1. list1 = ['a', 'b', 'c'] 2. list2 = list1 3. list1.append('de')
A、['a', 'b', 'c']
B、['a', 'b', 'c', 'de']
C、['d', 'e', 'a', 'b', 'c']
D、['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
14、以下哪条语句定义了一个Python字典
A、{ }
B、{ 1, 2, 3}
C、[1, 2, 3]
D、(1, 2, 3)
第6章 集合和字典
1、设计一个程序 要求用户可以实现登录、注册功能 用户名和密码 信息保存到字典中 将每个已注册用户的保存到列表中，即将上一步的字典保存到列表中
中国大学Python程序设计_9
本篇文章将介绍Python中的一些常用模块和库，以及它们在具体应用中的实现。希望对广大Python爱好者有所帮助。
一、NumPy库
NumPy是Python的一个重要的科学计算库，它提供了多维数组对象、各种派生对象（如掩码数组和矩阵）、数组操作（如排序、形状改变、拼接、分裂等）和基本的线性代数运算（如矩阵乘法、行列式等）等功能。
下面是一段利用NumPy库实现矩阵相乘的代码：
import numpy as npa = np.array([[3, 4], [5, 6]])b = np.array([[2, 4], [1, 3]])c = np.dot(a, b)print(c)
输出结果为：
[[10 24] [16 39]]
二、Pandas库
Pandas是Python中用于数据分析和处理的库。它提供了Series和DataFrame两种重要的数据结构，以及各种基本的数据处理方法（如数据清洗、切片、筛选、分组、聚合、合并等）和统计分析方法（如描述统计、协方差、相关系数、回归分析等）等功能。
下面是一段利用Pandas库读取CSV文件的代码：
import pandas as pddata = pd.read_csv('data.csv')print(data.head())输出结果为：
Name Age Sex0 Li 19 F1 Zhu 20 M2 Wang 19 F3 Li 19 M4 Wu 21 F
三、Matplotlib库
Matplotlib是Python中常用的绘图库。它提供了多种绘图方式，包括线图、散点图、柱状图、饼图、3D图等。同时，它还支持自定义图形的样式、标签、标题、图例等各种属性。
下面是一段利用Matplotlib库绘制柱状图的代码：
import matplotlib.pyplot as pltx = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']y = [20, 35, 30, 25, 40]plt.bar(x, y)plt.xlabel('Class')plt.ylabel('Score')plt.title('Scores of Five Classes')plt.show()输出结果为：
四、Scikit-learn库
Scikit-learn是Python中常用的机器学习库。它提供了多种常用的机器学习算法，包括分类、回归、聚类、降维等。同时，它还提供了一些常用的数据预处理方法和模型评估方法。
下面是一段利用Scikit-learn库实现分类的代码：
from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scoreiris = load_iris()X = iris.datay = iris.targetX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)clf = DecisionTreeClassifier()clf.fit(X_train, y_train)y_pred = clf.predict(X_test)acc = accuracy_score(y_test, y_pred)print('Accuracy:', acc)输出结果为：
Accuracy: 0.9777777777777777五、Keras库
Keras是Python中常用的深度学习库。它提供了多种深度学习模型的实现，包括全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，同时也提供了常用的深度学习算法的实现，如梯度下降、随机梯度下降、Adam等。
下面是一段利用Keras库实现全连接神经网络的代码：
import kerasfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densemodel = Sequential()model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))model.add(Dense(10, activation='softmax'))model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])x_train = np.random.random((1000, 100))y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)score = model.evaluate(x_train, y_train, batch_size=32)print('Loss:', score[0])print('Accuracy:', score[1])输出结果为：
Loss: 1.667683235168457Accuracy: 0.42800000309944153六、总结
Python中的各种模块和库为我们提供了各种强大的功能，能够帮助我们更加便捷地实现各种任务。希望大家能够熟练掌握这些库的基本使用方法，并在实践中发挥出它们的最大作用。
