r語言筆試題目及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.以下哪個函數用于生成均值為0，標準差為1的正態分布隨機數？A.`runif()`B.`rnorm()`C.`rgamma()`D.`rpois()`答案：B2.R語言中創建向量的函數是？A.`list()`B.`c()`C.`matrix()`D.`data.frame()`答案：B3.在R中讀取CSV文件的函數是？A.`read.table()`B.`read.csv()`C.`write.csv()`D.`load()`答案：B4.以下哪個符號用于賦值？A.=B.->C.:=D.以上都是答案：D5.用于計算向量元素總和的函數是？A.`mean()`B.`sum()`C.`median()`D.`var()`答案：B6.`lm()`函數用于？A.線性回歸B.邏輯回歸C.聚類分析D.主成分分析答案：A7.以下哪種數據類型不屬于R語言基本數據類型？A.數值型B.字符型C.數組型D.整型答案：C8.R語言的工作目錄用什么函數獲取？A.`getwd()`B.`setwd()`C.`list.files()`D.`dir.create()`答案：A9.用于生成序列的函數是？A.`seq()`B.`rep()`C.`cumsum()`D.`diff()`答案：A10.在R語言中，加載一個包的函數是？A.`library()`B.`install.packages()`C.`require()`D.A和C都可以答案：D二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于數據可視化包的有（）A.ggplot2B.latticeC.baseD.scales答案：ABCD2.R語言中向量運算可以（）A.對應元素相乘B.向量相加C.不同長度向量運算（部分情況）D.向量求逆答案：ABC3.讀取數據的函數有（）A.`read.delim()`B.`read.xlsx()`C.`data()`D.`scan()`答案：AD4.以下屬于R語言控制結構的是（）A.`if-else`B.`for`C.`while`D.`repeat`答案：ABCD5.哪些函數可以用于數據框操作（）A.`subset()`B.`merge()`C.`t()`D.`dim()`答案：ABD6.可以用于計算統計量的函數有（）A.`min()`B.`max()`C.`range()`D.`summary()`答案：ABCD7.以下哪些是R語言中數據處理可能用到的函數（）A.`transform()`B.`mutate()`C.`filter()`D.`arrange()`答案：ABCD8.用于繪圖設置的參數有（）A.`col`B.`pch`C.`cex`D.`lty`答案：ABCD9.可以創建數據集的方式有（）A.直接輸入數據創建向量B.讀取外部文件C.從數據庫導入D.創建空數據集后填充答案：ABCD10.以下哪些包可以用于機器學習（）A.`caret`B.`rpart`C.`e1071`D.`dplyr`答案：ABC三、判斷題（每題2分，共10題）1.`rm()`函數用于刪除對象。（√）2.在R中，數據框的列可以是不同的數據類型。（√）3.`log()`函數默認以10為底。（×，默認以e為底）4.R語言區分大小寫。（√）5.因子在R語言中不能進行排序。（×，可以排序）6.`apply()`函數只能用于矩陣運算。（×，還可用于數組等）7.函數內部不能調用其他函數。（×，可以調用其他函數）8.生成的圖形不能保存為PDF格式。（×，可以用`pdf()`等函數保存為PDF）9.缺失值在R中用`NULL`表示。（×，用`NA`表示，`NULL`表示對象不存在）10.`rbind()`函數用于按行合并數據框。（√）四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述`data.frame`與矩陣的區別答案：`data.frame`列可以是不同數據類型，各行是觀測值集合；矩陣所有元素數據類型必須相同，更側重于數值運算，結構相對單一。2.如何在R中安裝和加載一個CRAN上沒有的包？答案：可以先從非CRAN渠道下載安裝包（如GitHub等），若從GitHub下載，需`devtools`包，用`install_github()`安裝。加載用`library()`或`require()`。3.解釋R語言中向量化運算的好處。答案：向量化運算無需顯式循環，執行效率高，代碼簡潔，可讀性強。可同時對向量、矩陣等數據結構的多個元素進行操作，節省計算時間和開發精力。4.簡單描述在R語言中如何使用條件語句。答案：用`if-else`結構，基本形式為`if(condition){執行語句1}else{執行語句2}`。`condition`為邏輯表達式，成立時執行語句1，否則執行語句2。還有`ifelse`函數用于更簡潔的向量化條件判斷。五、討論題（每題5分，共4題）1.在數據分析項目中，什么時候選擇使用R語言而不是其他編程語言，如Python？答案：R語言在統計分析和繪圖方面優勢大，有豐富統計庫，做高級統計分析繪圖便捷。處理大數據集及側重機器學習工程部署時Python強。若注重統計分析可視化，R更合適。2.探討R語言生態系統中CRAN、Bioconductor和GitHub三個資源的作用和特點。答案：CRAN是R官方庫，提供大量經審核的高質量包；Bioconductor專注生物信息學；GitHub開源平臺，可獲取最新、試驗中的包，通過`devtools`安裝。三者各有側重，滿足不同需求。3.當數據量很大時，R語言在處理數據上有哪些局限性以及相應的解決辦法？答案：局限在于內存管理，大數據加載可能超出內存。解決辦法有使用數據存儲技術如SQLite，R可通過`RSQLite`包讀寫；增量加載數據（如逐塊讀取大數據集）；用分布式計算框架