2025年Python數據可視化工具使用分享試題及答案姓名：____________________

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.以下哪個不是Python常用的數據可視化庫？

A.Matplotlib

B.Seaborn

C.Pandas

D.Bokeh

2.以下哪個函數可以創建一個基礎的折線圖？

A.plt.plot()

B.plt.bar()

C.plt.scatter()

D.plt.hist()

3.在使用Matplotlib繪制圖形時，以下哪個參數可以控制圖形的大小？

A.figure()

B.subplot()

C.plot()

D.savefig()

4.Seaborn庫中的哪個函數可以創建一個基本的散點圖？

A.sns.scatterplot()

B.sns.lineplot()

C.sns.barplot()

D.sns.histplot()

5.以下哪個函數可以用于繪制餅圖？

A.plt.pie()

B.sns.pie()

C.plt.bar()

D.sns.barplot()

6.在使用Matplotlib的hist函數繪制直方圖時，以下哪個參數可以控制直方圖的分組數量？

A.bins

B.density

C.color

D.edgecolor

7.以下哪個函數可以創建一個基本的箱線圖？

A.plt.boxplot()

B.sns.boxplot()

C.plt.bar()

D.sns.barplot()

8.在使用Matplotlib時，以下哪個參數可以控制坐標軸的標題？

A.plt.title()

B.plt.xlabel()

C.plt.ylabel()

D.plt.legend()

9.以下哪個函數可以創建一個熱力圖？

A.sns.heatmap()

B.plt.pcolor()

C.plt.imshow()

D.plt.matshow()

10.在使用Seaborn繪制圖形時，以下哪個參數可以調整圖形的樣式？

A.style

B.palette

C.hue

D.data

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.以下哪些是Python中用于數據可視化的庫？

A.NumPy

B.Matplotlib

C.Seaborn

D.Bokeh

E.Pandas

2.在使用Matplotlib創建圖形時，以下哪些方法可以用于調整圖形的樣式？

A.plt.style.use()

B.plt.rcParams

C.plt.figure()

D.plt.subplot()

E.plt.title()

3.Seaborn庫中，以下哪些函數可以用于創建散點圖？

A.sns.scatterplot()

B.sns.regplot()

C.sns.lineplot()

D.sns.barplot()

E.sns.histplot()

4.以下哪些是Matplotlib中用于繪制直方圖的關鍵參數？

A.bins

B.density

C.color

D.edgecolor

E.label

5.以下哪些是Seaborn庫中用于創建箱線圖的關鍵參數？

A.x

B.y

C.hue

D.palette

E.data

6.在使用Matplotlib創建圖形時，以下哪些函數可以用于保存圖形？

A.plt.savefig()

B.plt.show()

C.plt.figure()

D.plt.subplot()

E.plt.close()

7.以下哪些是Bokeh庫中用于創建交互式圖形的關鍵參數？

A.title

B.tools

C.plot

D.data

E.x_range

8.以下哪些是Pandas庫中用于數據可視化的函數？

A.plot()

B.value_counts()

C.describe()

D.pivot_table()

E.groupby()

9.在使用Matplotlib創建圖形時，以下哪些函數可以用于添加圖例？

A.plt.legend()

B.plt.title()

C.plt.xlabel()

D.plt.ylabel()

E.plt.grid()

10.以下哪些是Seaborn庫中用于創建熱力圖的關鍵參數？

A.data

B.x

C.y

D.hue

E.palette

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.Matplotlib是Python中最常用的數據可視化庫。（）

2.Seaborn是基于Matplotlib構建的高級可視化庫。（）

3.使用Matplotlib繪制餅圖時，只能展示一個分類的數據。（）

4.Seaborn的scatterplot函數默認顯示散點圖和回歸線。（）

5.在Matplotlib中，可以通過改變bins參數來控制直方圖的分布寬度。（）

6.使用Matplotlib創建圖形時，默認情況下所有圖形都共享同一個坐標軸。（）

7.Seaborn的boxplot函數可以用來比較不同組別數據的分布情況。（）

8.在Bokeh中，所有交互式圖形都是通過HTML和JavaScript實現的。（）

9.Pandas的plot函數可以用來直接將DataFrame中的數據可視化。（）

10.Matplotlib的savefig函數可以將圖形保存為多種格式的圖片文件。（）

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.簡述Matplotlib和Seaborn在數據可視化中的主要區別。

2.請列舉三種Matplotlib中用于繪制不同類型圖形的函數，并簡要說明其用途。

3.如何使用Seaborn創建一個基本的散點圖，并添加回歸線？

4.在使用Matplotlib創建直方圖時，如何調整直方圖的分布寬度？

5.簡述Bokeh庫中創建交互式圖形的基本步驟。

6.如何使用Pandas的plot函數將DataFrame中的數據可視化？請給出一個示例代碼。

試卷答案如下

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.C

解析：Pandas是一個強大的數據分析庫，主要用于數據操作和分析，而非數據可視化。

2.A

解析：plt.plot()是Matplotlib中創建折線圖的基本函數。

3.A

解析：figure()函數用于創建一個新的圖形。

4.A

解析：sns.scatterplot()是Seaborn中創建散點圖的基本函數。

5.A

解析：plt.pie()是Matplotlib中創建餅圖的基本函數。

6.A

解析：bins參數控制直方圖的分組數量。

7.A

解析：plt.boxplot()是Matplotlib中創建箱線圖的基本函數。

8.B

解析：plt.xlabel()和plt.ylabel()分別用于設置x軸和y軸的標題。

9.A

解析：sns.heatmap()是Seaborn中創建熱力圖的基本函數。

10.B

解析：style參數可以用于調整Seaborn圖形的樣式。

二、多項選擇題（每題3分，共10題）

1.B,C,D,E

解析：NumPy、Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Pandas都是Python中常用的數據處理和可視化庫。

2.A,B

解析：plt.style.use()和plt.rcParams可以用于調整Matplotlib的樣式。

3.A,B,C

解析：sns.scatterplot()、sns.regplot()和sns.lineplot()都可以用于創建散點圖。

4.A,B,C,D

解析：bins、density、color和edgecolor都是Matplotlib中hist函數的參數。

5.A,B,C,D,E

解析：x、y、hue、palette和data都是Seaborn中boxplot函數的參數。

6.A,B,E

解析：plt.savefig()、plt.show()和plt.close()可以用于保存和顯示圖形。

7.A,B,C,D,E

解析：title、tools、plot、data和x_range都是Bokeh中創建交互式圖形的關鍵參數。

8.A,B,C,D,E

解析：plot()、value_counts()、describe()、pivot_table()和groupby()都是Pandas中用于數據可視化的函數。

9.A,B,C,D,E

解析：plt.legend()、plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.grid()可以用于添加圖例和設置標題等。

10.A,B,C,D,E

解析：data、x、y、hue和palette都是Seaborn中heatmap函數的參數。

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.×

解析：Matplotlib是Python中最常用的數據可視化庫之一，但不是唯一的。

2.√

解析：Seaborn是基于Matplotlib構建的，提供了更多高級的繪圖功能。

3.×

解析：使用Matplotlib繪制餅圖時，可以展示多個分類的數據。

4.√

解析：Seaborn的scatterplot函數默認顯示散點圖和回歸線。

5.√

解析：通過改變bins參數可以調整直方圖的分布寬度。

6.×

解析：在使用Matplotlib創建圖形時，每個圖形都有獨立的坐標軸。

7.√

解析：Seaborn的boxplot函數可以用來比較不同組別數據的分布情況。

8.√

解析：Bokeh的所有交互式圖形都是通過HTML和JavaScript實現的。

9.√

解析：Pandas的plot函數可以用來直接將DataFrame中的數據可視化。

10.√

解析：Matplotlib的savefig函數可以將圖形保存為多種格式的圖片文件。

四、簡答題（每題5分，共6題）

1.Matplotlib和Seaborn的主要區別在于Seaborn提供了更高級的繪圖功能，它基于Matplotlib構建，提供了更豐富的內置樣式和高級圖表類型，使得創建復雜圖表更加容易。

2.-plt.plot()：用于創建折線圖。

-plt.bar()：用于創建條形圖。

-plt.scatter()：用于創建散點圖。

3.使用Seaborn創建散點圖并添加回歸線的代碼示例：

```python

importseabornassns

importpandasaspd

#假設df是包含x和y列的DataFrame

sns.scatterplot(data=df,x='x',y='y')

sns.regplot(data=df,x='x',y='y')

```

4.在Matplotlib中，可以通過設置hist函數的bins參數來調整直方圖