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- 1.导入numpy库补充完成下列任务： #导入numpy库为np [br][/br] 1、读取iris数据集中的花萼长度数据（保存文件为iris_sepal_length.csv） iris_sepal_length=np.loadtxt('./iris_sepal_length.csv',delimiter=",")[br][/br] 2、计算机花萼长度表的总和： [br][/br] 3、计算花萼长度表的标准差： 4、计算花萼长度表的最小值： 5、计算花萼长度表的最大值：
- 2.鸢尾花数据iris.csv中提取出数据生成（150,4）的ndarray数组，统计四个特征的均值，请完成代码： import numpy as np iris = np.loadtxt('work/iris.csv',skiprows=1,delimiter=',',usecols=(0,1,2,3)) #花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度均值 print(np.mean(iris,_______))
- 3.sklearn库不仅囊括了很多机器学习的算法，而且也自带了许多经典的数据集，莺尾花数据集就是其中之一。莺尾花数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个特征，分别为SepalLength (花长度) 、SepalWidth (花宽度) 、PetalLength (花瓣长度)PetalWidth (花瓣宽度) 。通过这4个特征可划分鸢尾花的类别请根据鸢尾花数据，编写Python代码完成下列操作:使用sklearn库加载营尾花数据和数据标签，将莺尾花数据储存至数据框data，数据标签储存至数据框label。 (3分)统计数据中鸢尾花的类别数，并输出其结果。 (3分)以花萼长度为x轴，花萼宽度为y轴，绘制并展示散点图。 (3分)将加载好的鸢尾花数据集划分成训练集和测试集两部分，训练集和测试集样本数比例为8:2，并将训练集数据、测试集数据、训练集标签和测试集标签分别储存至数据框x train，数据框x test,数据框y train和数据框y test。 (4分)对数据框x train和数据框x test进行离差标准化，将标准化后的训练集和测试集数据分别储存至数据scaler x train和数据框scaler x test。(注意:测试集数据需使用和训练集数据相同的规则进行标准化。) (4分)
- 4.使用KNN算法对鸢尾花数据集进行预测分析（）
- 5.快速排序在下列（ ）情况下最易发挥其长处。选项： A:被排序的数据已基本有序 B:被排序的数据中含有多个相同排序码 C:被排序的数据完全无序 D:被排序的数据中的最大值和最小值相差悬殊
- 6.快速排序在（）的情况下最易发挥其长处。 选项： A:被排序的数据中含有多个相同排序码 B:被排序的数据已基本有序 C:被排序的数据完全无序 D:被排序的数据中的最大值和最小值相差悬殊
- 7.快速排序在下列哪种情况下最易发挥其长处。选项： A: 被排序的数据完全无序; B:被排序的数据中含有多个相同排序码 ; C:被排序的数据已基本有序; D:被排序的数据中的最大值和最小值相差悬殊
- 8.快速排序在（）情况下最易发挥其长处。 选项： A:待排序的数据中含有多个相同排序码 B:待排序的数据已基本有序 C:待排序的数据较多且完全无序 D:待排序的数据中的最大值和最小值相差悬殊
- 9.快速排序在下列（ ）情况下最易发挥其长处。 选项： A:被排序的数据已基本有序 B:被排序的数据中的最大值和最小值相差悬殊 C:被排序的数据中含有多个相同关键字 D:被排序的数据完全无序
- 10.快速排序在下列（ ）情况下最易发挥其长处。选项： A:被排序的数据中含有多个相同关键字; B:被排序的数据已基本有序; C:被排序的数据完全无序; D:被排序的数据中的最大值和最小值相差悬殊
- 11.【单选题】快速排序在下列()情况下最易发挥其长处。（4.1分） 选项： A:被排序的数据中含有多个相同排序码 B:被排序的数据已基本有序 C:被排序的数据完全无序 D:被排序的数据中的最大值和最小值相差悬殊
- 12.数据的最大值和最小值之差叫做极差
- 13.构成箱图的“箱体”的是数据中的最大值和最小值
- 14.在Numpy库中,numpy.reshape函数的作用是什么? 选项：A、计算数组的元素和B、计算数组的最大值C、改变数组的形状D、对数组进行排序
- 15.快速排序在（）情况下最易发挥其长处。 A: 待排序的数据中含有多个相同的关键字 B: 待排序的数据已基本有序 C: 待排序的数据完全无序 D: 待排序的数据中最大值与最小值相差悬殊
- 16.使用readlines方法可以指定读取数据的长度。 选项： A:正确 B:错误
- 17.在Excel2010中，使用切片器是对（ ）中的数据进行筛选。选项： A:数据透视表; B:数据筛选结果; C:数据表; D:数据排序表
