2025年大數據分析師職業技能測試卷：Python數據可視化庫應用試題集考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python數據可視化庫Matplotlib應用要求：請使用Matplotlib庫完成以下任務，并提交代碼。1.創建一個條形圖，展示以下數據：-部門：A、B、C、D-銷售額：100、200、150、2502.在第一題的基礎上，添加X軸標簽和Y軸標簽，并設置圖表標題為“部門銷售額對比”。3.創建一個散點圖，展示以下數據：-橫坐標：年齡-縱坐標：工資-數據點：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]4.在第三題的基礎上，設置X軸標簽為“年齡”，Y軸標簽為“工資”，并添加圖表標題為“員工年齡與工資關系圖”。5.創建一個折線圖，展示以下數據：-橫坐標：月份-縱坐標：銷售額-數據點：[(1,200),(2,250),(3,300),(4,350),(5,400)]6.在第四題的基礎上，設置X軸標簽為“月份”，Y軸標簽為“銷售額”，并添加圖表標題為“銷售額隨月份變化圖”。7.創建一個餅圖，展示以下數據：-數據：[10,20,30,40]-標簽：['A','B','C','D']8.在第五題的基礎上，添加圖表標題為“各部分占比餅圖”。9.創建一個箱線圖，展示以下數據：-數據：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]10.在第六題的基礎上，添加圖表標題為“數據分布箱線圖”。二、Python數據可視化庫Seaborn應用要求：請使用Seaborn庫完成以下任務，并提交代碼。1.使用Seaborn庫中的lmplot函數，繪制一個線性回歸圖，展示以下數據：-橫坐標：年齡-縱坐標：工資-數據點：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]2.在第一題的基礎上，設置圖表標題為“年齡與工資線性回歸圖”。3.使用Seaborn庫中的catplot函數，繪制一個分組柱狀圖，展示以下數據：-分組：性別-數據：[(男,50),(女,60),(男,45),(女,55),(男,60),(女,70)]4.在第二題的基礎上，設置X軸標簽為“性別”，Y軸標簽為“人數”，并添加圖表標題為“性別分組柱狀圖”。5.使用Seaborn庫中的regplot函數，繪制一個散點圖和回歸線，展示以下數據：-橫坐標：年齡-縱坐標：工資-數據點：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]6.在第三題的基礎上，設置X軸標簽為“年齡”，Y軸標簽為“工資”，并添加圖表標題為“散點圖與回歸線”。7.使用Seaborn庫中的boxplot函數，繪制一個箱線圖，展示以下數據：-數據：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]8.在第四題的基礎上，添加圖表標題為“數據分布箱線圖”。9.使用Seaborn庫中的histplot函數，繪制一個直方圖，展示以下數據：-數據：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]10.在第五題的基礎上，添加圖表標題為“數據分布直方圖”。三、Python數據可視化庫Pandas應用要求：請使用Pandas庫完成以下任務，并提交代碼。1.使用Pandas庫讀取以下CSV文件，并將數據存儲在DataFrame對象中。-文件名：data.csv-數據：|name|age|salary||----|---|------||張三|25|3000||李四|30|3500||王五|35|4000||趙六|40|4500||孫七|45|5000|2.在第一題的基礎上，計算年齡和工資的均值、標準差、最大值、最小值。3.使用Pandas庫篩選出年齡在25歲到40歲之間的數據。4.在第二題的基礎上，計算篩選后的年齡和工資的均值、標準差、最大值、最小值。5.使用Pandas庫對數據按年齡進行排序。6.在第三題的基礎上，展示排序后的數據。7.使用Pandas庫對數據按工資進行分組，并計算每個組的均值。8.在第四題的基礎上，展示分組后的結果。9.使用Pandas庫將數據按年齡分組，并計算每個年齡組的最大工資。10.在第五題的基礎上，展示每個年齡組的最大工資。四、Python數據可視化庫Plotly應用要求：請使用Plotly庫完成以下任務，并提交代碼。1.使用Plotly庫創建一個交互式條形圖，展示以下數據：-部門：A、B、C、D-銷售額：100、200、150、2502.在第一題的基礎上，實現交互功能，允許用戶通過點擊條形圖上的不同部門來高亮顯示對應的銷售額。3.使用Plotly庫創建一個交互式散點圖，展示以下數據：-橫坐標：年齡-縱坐標：工資-數據點：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]4.在第二題的基礎上，添加一個滑塊，允許用戶調整年齡范圍，以查看不同年齡段工資的變化。5.使用Plotly庫創建一個交互式地圖，展示以下數據：-地區：北京、上海、廣州、深圳-人口：2000萬、2500萬、1800萬、2000萬6.在第三題的基礎上，實現交互功能，允許用戶點擊地圖上的不同城市來查看該城市的人口數量。七、Python數據可視化庫Bokeh應用要求：請使用Bokeh庫完成以下任務，并提交代碼。1.使用Bokeh庫創建一個靜態條形圖，展示以下數據：-部門：A、B、C、D-銷售額：100、200、150、2502.在第一題的基礎上，設置X軸標簽為“部門”，Y軸標簽為“銷售額”，并添加圖表標題為“部門銷售額對比”。3.使用Bokeh庫創建一個靜態散點圖，展示以下數據：-橫坐標：年齡-縱坐標：工資-數據點：[(25,3000),(30,3500),(35,4000),(40,4500),(45,5000)]4.在第二題的基礎上，設置X軸標簽為“年齡”，Y軸標簽為“工資”，并添加圖表標題為“員工年齡與工資關系圖”。5.使用Bokeh庫創建一個靜態折線圖，展示以下數據：-橫坐標：月份-縱坐標：銷售額-數據點：[(1,200),(2,250),(3,300),(4,350),(5,400)]6.在第三題的基礎上，設置X軸標簽為“月份”，Y軸標簽為“銷售額”，并添加圖表標題為“銷售額隨月份變化圖”。七、Python數據可視化庫Dash應用要求：請使用Dash庫完成以下任務，并提交代碼。1.使用Dash庫創建一個交互式儀表盤，包含以下組件：-條形圖：展示不同部門的銷售額-散點圖：展示員工年齡與工資的關系-地圖：展示不同城市的人口數量2.在第一題的基礎上，實現交互功能，允許用戶通過下拉菜單選擇不同的圖表類型來查看數據。3.使用Dash庫創建一個交互式儀表盤，包含以下組件：-柱狀圖：展示不同產品的銷量-折線圖：展示不同時間段的銷售額-餅圖：展示不同渠道的銷售額占比4.在第二題的基礎上，實現交互功能，允許用戶通過滑塊調整時間范圍，以查看不同時間段的銷售額變化。5.使用Dash庫創建一個交互式儀表盤，包含以下組件：-箱線圖：展示不同年齡段員工的工資分布-直方圖：展示不同工資范圍的員工數量-餅圖：展示不同工資等級的員工占比6.在第三題的基礎上，實現交互功能，允許用戶通過點擊餅圖的不同部分來查看對應的工資等級信息。本次試卷答案如下：一、Python數據可視化庫Matplotlib應用1.答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#創建條形圖數據departments=['A','B','C','D']sales=[100,200,150,250]#創建條形圖plt.bar(departments,sales)#添加X軸標簽和Y軸標簽plt.xlabel('Department')plt.ylabel('Sales')#設置圖表標題plt.title('DepartmentSalesComparison')#顯示圖表plt.show()```解析思路：首先導入matplotlib.pyplot庫，然后定義部門和銷售額數據。使用plt.bar函數創建條形圖，并通過plt.xlabel、plt.ylabel和plt.title函數添加X軸標簽、Y軸標簽和圖表標題。最后使用plt.show函數顯示圖表。2.答案：```python#在第一題代碼的基礎上，添加X軸標簽和Y軸標簽plt.xlabel('Department')plt.ylabel('Sales')#設置圖表標題plt.title('DepartmentSalesComparison')```解析思路：在第一題的代碼基礎上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函數來設置X軸標簽和Y軸標簽，并使用plt.title函數設置圖表標題。3.答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#創建散點圖數據ages=[25,30,35,40,45]salaries=[3000,3500,4000,4500,5000]#創建散點圖plt.scatter(ages,salaries)#設置X軸標簽和Y軸標簽plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Salary')#添加圖表標題plt.title('EmployeeAgevsSalary')#顯示圖表plt.show()```解析思路：導入matplotlib.pyplot庫，定義年齡和工資數據。使用plt.scatter函數創建散點圖，并通過plt.xlabel、plt.ylabel和plt.title函數添加X軸標簽、Y軸標簽和圖表標題。最后使用plt.show函數顯示圖表。4.答案：```python#在第三題代碼的基礎上，設置X軸標簽和Y軸標簽plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Salary')#添加圖表標題plt.title('EmployeeAgevsSalary')```解析思路：在第三題的代碼基礎上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函數來設置X軸標簽和Y軸標簽，并使用plt.title函數設置圖表標題。5.答案：```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt#創建折線圖數據months=[1,2,3,4,5]sales=[200,250,300,350,400]#創建折線圖plt.plot(months,sales)#設置X軸標簽和Y軸標簽plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')#添加圖表標題plt.title('SalesbyMonth')#顯示圖表plt.show()```解析思路：導入matplotlib.pyplot庫，定義月份和銷售額數據。使用plt.plot函數創建折線圖，并通過plt.xlabel、plt.ylabel和plt.title函數添加X軸標簽、Y軸標簽和圖表標題。最后使用plt.show函數顯示圖表。6.答案：```python#在第五題代碼的基礎上，設置X軸標簽和Y軸標簽plt.xlabel('Month')plt.ylabel('Sales')#添加圖表標題plt.title('SalesbyMonth')```解析思路：在第五題的代碼基礎上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函數來設置X軸標簽和Y軸標簽，并使用plt.title函數設置圖表標題。二、Python數據可視化庫Seaborn應用1.答案：```pythonimportseabornassnsimportpandasaspd#創建數據data={'Age':[25,30,35,40,45],'Salary':[3000,3500,4000,4500,5000]}df=pd.DataFrame(data)#創建線性回歸圖sns.lmplot(x='Age',y='Salary',data=df)#添加圖表標題plt.title('AgevsSalaryLinearRegression')```解析思路：導入seaborn和pandas庫，創建一個包含年齡和工資數據的數據框。使用seaborn的lmplot函數創建線性回歸圖，并通過plt.title函數添加圖表標題。2.答案：```python#在第一題代碼的基礎上，添加圖表標題plt.title('AgevsSalaryLinearRegression')```解析思路：在第一題的代碼基礎上，添加plt.title函數來設置圖表標題。3.答案：```pythonimportseabornassnsimportpandasaspd#創建數據data={'Gender':['Male','Female','Male','Female','Male','Female'],'Number':[50,60,45,55,60,70]}df=pd.DataFrame(data)#創建分組柱狀圖sns.catplot(x='Gender',y='Number',data=df)#添加圖表標題plt.title('GenderGroupedBarChart')```解析思路：導入seaborn和pandas庫，創建一個包含性別和人數數據的數據框。使用seaborn的catplot函數創建分組柱狀圖，并通過plt.title函數添加圖表標題。4.答案：```python#在第三題代碼的基礎上，設置X軸標簽和Y軸標簽plt.xlabel('Gender')plt.ylabel('Number')#添加圖表標題plt.title('GenderGroupedBarChart')```解析思路：在第三題的代碼基礎上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函數來設置X軸標簽和Y軸標簽，并使用plt.title函數設置圖表標題。5.答案：```pythonimportseabornassnsimportpandasaspd#創建數據data={'Age':[25,30,35,40,45],'Salary':[3000,3500,4000,4500,5000]}df=pd.DataFrame(data)#創建散點圖和回歸線sns.regplot(x='Age',y='Salary',data=df)#添加圖表標題plt.title('ScatterPlotwithRegressionLine')```解析思路：導入seaborn和pandas庫，創建一個包含年齡和工資數據的數據框。使用seaborn的regplot函數創建散點圖和回歸線，并通過plt.title函數添加圖表標題。6.答案：```python#在第五題代碼的基礎上，設置X軸標簽和Y軸標簽plt.xlabel('Age')plt.ylabel('Salary')#添加圖表標題plt.title('ScatterPlotwithRegressionLine')```解析思路：在第五題的代碼基礎上，添加plt.xlabel和plt.ylabel函數來設置X軸標簽和Y軸標簽，并使用plt.title函數設置圖表標題。三、Python數據可視化庫Pandas應用1.答案：```pythonimportpandasaspd#讀取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')#計算年齡和工資的均值、標準差、最大值、最小值mean_age=data['age'].mean()std_age=data['age'].std()max_age=data['age'].max()min_age=data['age'].min()mean_salary=data['salary'].mean()std_salary=data['salary'].std()max_salary=data['salary'].max()min_salary=data['salary'].min()#輸出結果print(f"MeanAge:{mean_age},StandardDeviationAge:{std_age},MaxAge:{max_age},MinAge:{min_age}")print(f"MeanSalary:{mean_salary},StandardDeviationSalary:{std_salary},MaxSalary:{max_salary},MinSalary:{min_salary}")```解析思路：導入pandas庫，使用pd.read_csv函數讀取CSV文件。計算年齡和工資的均值、標準差、最大值和最小值，并打印結果。2.答案：```python#在第一題代碼的基礎上，計算年齡和工資的均值、標準差、最大值、最小值mean_age=data['age'].mean()std_age=data['age'].std()max_age=data['age'].max()min_age=data['age'].min()mean_salary=data['salary'].mean()std_salary=data['salary'].std()max_salary=data['salary'].max()min_salary=data['salary'].min()#輸出結果print(f"MeanAge:{mean_age},StandardDeviationAge:{std_age},MaxAge:{max_age},MinAge:{min_age}")print(f"MeanSalary:{mean_salary},StandardDeviationSalary:{std_salary},MaxSalary:{max_salary},MinSalary:{min_salary}")```解析思路：在第一題的代碼基礎上，計算年齡和工資的均值、標準差、最大值和最小值，并打印結果。3.答案：```python#使用Pandas庫篩選出年齡在25歲到40歲之間的數據filtered_data=data[(data['age']>=25)&(data['age']<=40)]#計算篩選后的年齡和工資的均值、標準差、最大值、最小值mean_age_filtered=filtered_data['age'].mean()std_age_filtered=filtered_data['age'].std()max_age_filtered=filtered_data['age'].max()min_age_filtered=filtered_data['age'].min()mean_salary_filtered=filtered_data['salary'].mean()std_salary_filtered=filtered_data['salary'].std()max_salary_filtered=filtered_data['salary'].max()min_salary_filtered=filtered_data['salary'].min()#輸出結果print(f"FilteredMeanAge:{mean_age_filtered},StandardDeviationAge:{std_age_filtered},MaxAge:{max_age_filtered},MinAge:{min_age_filtered}")print(f"FilteredMeanSalary:{mean_salary_filtered},StandardDeviationSalary:{std_salary_filtered},MaxSalary:{max_salary_filtered},MinSalary:{min_salary_filtered}")```解析思路：使用pandas庫篩選出年齡在25歲到40歲之間的數據，并計算篩選后的年齡和工資的均值、標準差、最大值和最小值，然后打印結果。4.答案：```python#在第三題代碼的基礎上，計算篩選后的年齡和工資的均值、標準差、最大值、最小值mean_age_filtered=filtered_data['age'].mean()std_age_filtered=filtered_data['age'].std()max_age_filtered=filtered_data['age'].max()min_age_filtered=filtered_data['age'].min()mean_salary_filtered=filtered_data['salary'].mean()std_salary_filtered=filtered_data['salary'].std()max_salary_filtered=filtered_data['salary'].max()min_salary_filtered=filtered_data['salary'].min()#輸出結果print(f"FilteredMeanAge:{mean_age_filtered},StandardDeviationAge:{std_age_filtered},MaxAge:{max_age_filtered},MinAge:{min_age_filtered}")print(f"FilteredMeanSalary:{mean_salary_filtered},StandardDeviationSalary:{std_salary_filtered},MaxSalary:{max_salary_filtered},MinSalary:{min_salary_filtered}")```解析思路：在第三題的代碼基礎上，計算篩選后的年齡和工資的均值、標準差、最大值和最小值，并打印結果。5.答案：```python#使用Pandas庫對數據按年齡進行排序sorted_data=data.sort_values(by='age')#展示排序后的數據print(sorted_data)```解析思路：使用pandas庫按年齡對數據進行排序，并打印排序后的數據。6.答案：```python#在第五題代碼的基礎上，展示排序后的數據print(sorted_data)```解析思路：在第五題的代碼基礎上，展示排序后的數據。四、Python數據可視化庫Plotly應用1.答案：```pythonimportplotly.expressaspx#創建條形圖數據departments=['A','B','C','D']sales=[100,200,150,250]#創建交互式條形圖fig=px.bar(departments,sales)#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveBarChart')#顯示圖表fig.show()```解析思路：導入plotly.express庫，定義部門和銷售額數據。使用px.bar函數創建交互式條形圖，并通過fig.update_layout函數添加圖表標題。最后使用fig.show函數顯示圖表。2.答案：```python#在第一題代碼的基礎上，實現交互功能fig.update_traces(selectedpoints=[0])#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveBarChart')#顯示圖表fig.show()```解析思路：在第一題的代碼基礎上，使用fig.update_traces函數實現交互功能，允許用戶通過點擊條形圖上的不同部門來高亮顯示對應的銷售額。然后更新布局并顯示圖表。3.答案：```pythonimportplotly.expressaspx#創建散點圖數據ages=[25,30,35,40,45]salaries=[3000,3500,4000,4500,5000]#創建交互式散點圖fig=px.scatter(x=ages,y=salaries)#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveScatterPlot')#顯示圖表fig.show()```解析思路：導入plotly.express庫，定義年齡和工資數據。使用px.scatter函數創建交互式散點圖，并通過fig.update_layout函數添加圖表標題。最后使用fig.show函數顯示圖表。4.答案：```python#在第三題代碼的基礎上，添加一個滑塊fig.update_layout(sliders=[dict(active=0,currentvalue={"prefix":"SelectedAgeRange:"},pad={"t":50},steps=[dict(method="update",args=[{"visible":[True,False,False,False,False]}],label="25-30",),dict(method="update",args=[{"visible":[False,True,False,False,False]}],label="30-35",),dict(method="update",args=[{"visible":[False,False,True,False,False]}],label="35-40",),dict(method="update",args=[{"visible":[False,False,False,True,False]}],label="40-45",),dict(method="update",args=[{"visible":[False,False,False,False,True]}],label="45-50",),])])#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveScatterPlotwithSlider')#顯示圖表fig.show()```解析思路：在第三題的代碼基礎上，使用fig.update_layout函數添加一個滑塊，允許用戶調整年齡范圍。定義滑塊的步驟，每個步驟對應不同的年齡范圍，并設置對應的可見性。然后更新布局并顯示圖表。5.答案：```pythonimportplotly.expressaspx#創建地圖數據locations=['Beijing','Shanghai','Guangzhou','Shenzhen']populations=[20000000,25000000,18000000,20000000]#創建交互式地圖fig=px.choropleth(locations,locations,populations)#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveMap')#顯示圖表fig.show()```解析思路：導入plotly.express庫，定義地區和人口數據。使用px.choropleth函數創建交互式地圖，并通過fig.update_layout函數添加圖表標題。最后使用fig.show函數顯示圖表。6.答案：```python#在第五題代碼的基礎上，實現交互功能fig.update_geos(fitbounds="locations")#更新布局fig.update_layout(title='InteractiveMap')#顯示圖表fig.show()```解析思路：在第五題的代碼基礎上，使用fig.update_geos函數實現交互功能，允許用戶點擊地圖上的不同城市來查看該城市的人口數量。然后更新布局并顯示圖表。五、Python數據可視化庫Bokeh應