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第1章 數據可視化與matplotlib

一、填空題

1.圖形
2.圖表
3.箱形圖
4.2D
5.Anaconda

二、判斷題

1.√
2.×
3.×
4.×

三、選擇題

1.C
2.C
3.D
4.D
5.A，B，C，D

四、簡答題

1.答：數據可視化旨在借助圖形化的手段，將一組數據以圖形的形式表示，並利用數據分析和開發工具發現其中未知信息的處理過程。
2.答：折線圖是將數據標注成點，並通過直線將這些點按某種順序連接而成的圖表，它以折線的方式反映事物沿某一維度的變化趨勢，能夠清晰地展示數據增減的趨勢、速率、規律及峰值等特征；柱形圖是由一系列寬度相等、高低不齊的縱向矩形條組成的圖表，它使用矩形條的高度表示數據的多少，以此反映不同分類數據之間的差異；餅圖是由若干個面積大小不一、顏色不同的扇形組成的圓形圖表，它使用圓表示數據的總量，組成圓的每個扇形表示數據中各項占總量的比例大小，主要用於顯示數據中各項大小與各項總和的比例。
3.答：當使用pyplot API繪圖時，用戶需要先使用“import matplotlib.pyplot as plt”語句導入pyplot模塊，之後使用該模塊調用繪圖函數即可在當前的畫布和繪圖區域中繪制圖表；當使用object-oriented API繪圖時，用戶需要先創建畫布（pyplot.Figure類對象），再在該畫布上創建坐標系風格的繪圖區域（pyplot.Axes類對象），之後調用繪圖方法創建圖形，將這些創建的對象組合到一起才完成一次完整的繪圖。

五、編程題

答案：

# ————面向對象的方式
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y_sin, y_cos = np.sin(x_data), np.cos(x_data)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x_data, y_sin)
ax.plot(x_data, y_cos)
plt.show()
# ————面向函數的方式
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x_data = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
y_sin, y_cos = np.sin(x_data), np.cos(x_data)
plt.plot(x_data, y_sin)
plt.plot(x_data, y_cos)
plt.show()

第2章 使用matplotlib繪制簡單圖表

一、填空題

1.Line2D
2.堆積圖
3.10

二、判斷題

1.×
2.√
3.×

三、選擇題

1.D
2.C
3.B
4.D
5.C

第3章 圖表輔助元素的定制

一、填空題

1.圖形
2.標識
3.指示箭頭
4.參考線
5.數學公式

二、判斷題

1.×
2.√
3.×
4.√
5.√

三、選擇題

1.B
2.C
3.B
4.A
5.D

四、簡答題

1.答：指向型注釋文本是指通過指示箭頭的注釋方式對繪圖區域的圖形進行解釋的文本，它一般使用線條連接說明點和箭頭指向的注釋文字；無指向型注解文本是指單純地使用文字的注釋方式對繪圖區域的圖形進行說明的文本。
2.答：坐標軸是用於定義坐標系的一組直線或曲線；標題是圖表的名稱，可以迅速地讓讀者理解圖表要說明的內容；圖例是一個列舉的各組圖形標識方式的方框圖，可以幫助用戶明確每組圖形代表的含義；網格是從坐標軸刻度開始的、貫穿繪圖區域的若干條線，用於作為估算圖形所示值的標准；參考線是標記坐標軸上特殊值的一條直線；參考區域是標記坐標軸上特殊范圍的一塊區域；注釋文本是對圖形的一些注釋和說明；表格主要用於強調比較難理解的數據。