学习需要找对方向，以下内容包含了Python数据分析相关的多个面试题目，涉及了数据分析的基础知识、模块相关、Scikit-learn、数据可视化以及数据分析相关的业务问题。在模块相关中，主要涉及Numpy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等模块。在Scikit-learn中，主要涉及机器学习算法的知识，包括分类、回归、聚类等问题。在数据可视化中...
# Create linear regression objectregr = linear_model.LinearRegression()# Train the model using the training setsregr.fit(data_X_train, data_y_train) [/code] 2. 例举几个常用的python分析数据包及其作用 数据处理和分析:NumPy, SciPy, Pandas 机器学习:SciKit 可视化: Matplotlib, Seaborn 3. 如何利用...
django、flask、requests、virtualenv、selenium、scrapy、xadmin、celery、re、hashlib、md5 常用的科学计算库:Numpy,Pandas、matplotlib 28、如何在Python中管理内存? python中的内存管理由Python私有堆空间管理。所有Python对象和数据结构都位于私有堆中。程序员无权访问此私有堆。python解释器负责处理这个问题。 Python对象的...
回答：一些流行的 Python 数据分析库是：Pandas NumPy Seaborn Matplotlib SciKit 这些库将帮助您使用数组...
Python库是Python包的集合。一些主要使用的python库是Numpy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等等。 53、什么是split函数? split()函数用于在Python中分隔给定的字符串。例如 a ="edureka python" print(a.split()) 输出为: ["edureka" "python"] 54、如何在python中导入模块?
数据分析之机器Python高频面试题及答案 Python 1.python讲自己用过的包的具体用法(滴滴) 参考答案 1.numpy,用来做多维数组的运算的,之前在xx项目中用numpy做一些数据运算的工作。 2.pandas,用来处理表格和复杂数据的,我主要用它在数据清洗这一步。3.matplotlib,用来数据可视化,在对处理好的数据我想简单看一下...
同时,Pandas 还集成了 NumPy 库,使得它能够更好地处理大规模的数值计算和数组操作。Pandas 的核心数据结构是 DataFrame,它可以存储和处理具有不同类型的二维标签化数据。 通过Pandas,我们可以方便地进行数据清洗、转换和分析,对数据进行探索性分析和可视化,并与其他数据科学工具和库协同使用,如 Matplotlib、Scikit-Learn...
Pandas提供了丰富的功能和方法,用于数据清洗、处理、转换和分析,包括数据的加载与存储、缺失值处理、数据合并与拼接、数据筛选与索引、统计计算等。它也能与其他Python库(如Matplotlib、Seaborn等)很好地配合,支持数据可视化,进一步加强了数据分析的能力。 Numpy和Pandas这两个库作为Python数据分析的基石,为处理、转换和分...
一、常见面试问题 1. DataFrame与Series创建 面试官可能会询问如何创建Pandas DataFrame和Series,以及其基本属性。准备如下示例: python import pandas as pd import numpy as np # 创建DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} ...
用过的第三方模块就比较多了,比如Django、numpy、pandas、matplotlib等等之类的。 36. 至少列举8个常用模块都有那些? os模块,路径 re模块,正则表达式 sys模块,标准输入输出 math模块,数学公式 json模块,字符串与其他数据类型转换 pickle模块,序列化 random模块,生成随机数 time模块,时间模块 request模型,HTTP请求库 37...