阿摩線上測驗
登入
首頁
>
iPAS◆資料導向程式設計◆初級
>
109年 - 109-2 初級巨量資料分析師能力鑑定試題:資料導向程式設計#119177
> 試題詳解
26. Python 語言中,執行附圖程式碼,請問輸出結果為何?
(A) 2 2 2
(B) 2 1 1
(C) 2 1 0
(D) 2 1 2
答案:
登入後查看
統計:
A(0), B(1), C(2), D(6), E(0) #3219210
詳解 (共 1 筆)
MoAI - 您的AI助手
B1 · 2025/10/26
#6971388
1. 題目解析 在這個問題中,我們需要...
(共 1071 字,隱藏中)
前往觀看
0
0
相關試題
27. R 語言與 Python 語言檢視前幾筆觀測值的函數均為 head(),但其語法 有所差異,假設 dat 為資料表,請問下列語法何者正確? (A) R 語言:dat.head(n=10) (B) Python 語言:head.dat(n=10) (C) R 語言:head(dat, n=10) (D) Python 語言:dat (head, n=10)
#3219211
28. Python 語言中,執行附圖程式碼後,請問選項中何者之執行結果為布林值 False? (A) type(CarA) == type(CarB) (B) CarA.name == CarB.name (C) CarA == CarB (D) CarA.run() == CarB.run()
#3219212
29. Python 語言中,關於附圖程式碼,下列敘述何者正確? (A) 程式語法錯誤(syntax error),因為 range 函數不可有三個參數 (B) 程式語法錯誤(syntax error),因為 range 函數的參數不可以是浮 點數 (C) 此程式會產生無窮迴圈 (D) 此程式沒有錯,會順利完成執行
#3219213
30. 關於 Python 語言與 R 語言之矩陣運算,下列敘述何者正確? (A) 兩者最大差異是 Python 語言沒有 list 資料型態 (B) 兩者皆有整數、浮點數、字串、資料框等型態 (C) R 語言執行迴歸語法是 lm 函式,Python 語言則需先載入 pandas 並使用 Linear Regression 函式 (D) 一般來說,就處理矩陣的方便性,R 語言表現較差
#3219214
31. Python 語言中,下列何者「不」是合法的指令? (A) x = y = z = 1 (B) x = (y = z + 1) (C) x, y = y, x (D) x += y
#3219215
32. 假設 a 向量,Python 語言表示為[1,2,3,4,5,6],R 語言表示為 c(1,2,3,4,5,6),關於 Python 語言與 R 語言的語法或執行結果,下列敘 述何者「不」正確? (A) Python 語言查詢 a 向量長度的函數是 len,R 語言則是 length (B) 執行 a[1]後,Python 語言中顯示 2,R 語言則是 1 (C) 若要對資料框進行基礎敘述性統計量計算,Python 語言使用 pandas 套件中的 describe()函數,而 R 語言則是使用 summary()函 數 (D) 若要找出 a 之資料型態,Python 語言是使用 class,R 語言則是使 用 type
#3219216
33. Python 語言中,選項中何者呼叫函數 myfunc 最可能發生錯誤? (A) myfunc(0) (B) myfunc(0,b=1) (C) myfunc(0,1,2,3) (D) myfunc(0,b=1,2)
#3219217
34. 附圖是移除預測變數的步驟,選項中何者為正確的排序? 1:計算 A 與其他變數間的相關係數平均值,B 亦同。 2:如果 A 有較大的平均相關係數,則刪除之。否則,請刪除 B 變數。 3:找出相關係數絕對值最大的兩個預測變數 A 與 B。 4:重複上述步驟,直到沒有相關係數的絕對值超出門檻。 5:計算預測變數的相關係數矩陣,並設定相關係數的絕對值門檻。(A) 1>2>3>4>5(B) 5>3>2>4>1(C) 5>3>1>2>4(D) 5>3>1>4>2
#3219218
35. 關於 Box-Cox 轉換,下列敘述何者正確? (A) 是一種冪次方轉換,適用於當變數值恆正的時候 (B) 是一種倒數轉換,適用於當變數值恆負的時候 (C) 將對稱分布轉為偏斜分佈 (D) 適用於對稱分佈
#3219219
36. 假設 R 語言有一個自訂函數如附圖,請問執行 A(-1)後回傳的值為何? (A) ''a'' (B) ''b'' (C) 0 (D) -1
#3219220
相關試卷
113年 - 113-1 巨量資料分析師能力鑑定初級試題:資料導向程式設計#122979
2024 年 · #122979
112年 - 112 初級巨量資料分析師能力鑑定試題_科目1:資料導向程式設計#116823
2023 年 · #116823
111年 - 111 巨量資料分析師能力鑑定考試01:資料導向程式設計#114286
2022 年 · #114286
110年 - 110-1 初級巨量資料分析師能力鑑定試題_科目1:資料導向程式設計#119180
2021 年 · #119180
110年 - 110-2 初級巨量資料分析師能力鑑定試題_科目1:資料導向程式設計#119178
2021 年 · #119178
109年 - 109-2 初級巨量資料分析師能力鑑定試題:資料導向程式設計#119177
2020 年 · #119177
109年 - 109 初級巨量資料分析師能力鑑定試題_科目1:資料導向程式設計#114325
2020 年 · #114325
108年 - 108 初級巨量資料分析師能力鑑定試題:資料導向程式設計#119182
2019 年 · #119182