第3回 Python 3 データ分析 模擬試験

PRIME STUDY

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1.

データ分析に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。

2.

機械学習に関する次の記述のうち、正しいものはどれか。

3. PythonおよびPythonの実行環境に関する次の記述のうち、正しいものはどれか。
4. 次のような実行結果を得たい場合、コードの【A】【B】【C】の組み合わせとして正しいものはどれか。

>>> str = 'Hello Python'
>>> str.【A】
'hello python'
>>> str.【B】
'Hi Python'
>>> str.【C】
['Hello', 'Python']
5. 次の正規表現を用いたスクリプトの[ ア ]の部分に入れたときエラーとなるものはどれか。

import re
prog = re.compile('(K|S)us(a|u)n(a|o)m?g?i(saya|ro)?', re.IGNORECASE)
[ ア ]
print(ret[0])
6. 次のようなコードを実行した場合に出力されるログレベルとして正しいものはどれか。

[ コード ]
import logging

logging.basicConfig(
format='%(levelname)s'
)

logging.debug('デバッグレベル')
logging.info('INFOレベル')
logging.warning('警告レベル')
logging.error('エラーレベル')
logging.critical('重大なエラー')
7. Jupyter Notebookに関する次の記述のうち正しいものはどれか。
8. 数学の基礎に関する次の記述のうち誤っているものはどれか。
9. 座標平面上の2点であるA (5, 7)とB (2,3)の、2点間のマンハッタン距離として正しいものはどれか。
10. 行列に関する次の記述のうち正しいものはどれか。
11. 微分積分に関する以下の記述のうち誤っているものはどれか。
12. 確率と統計に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。
13. 「ネイピア数、cos(60°)、1の対数、円周率、4の階乗」の5つの数からなるデータがある。このデータについて正しいものはどれか。
14. NumPyに関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。
15. 次のスクリプトを実行した結果として正しいものはどれか。 
 
import numpy as np
a = np.array([7,8,9])
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(a.shape, b[0:1, [1,2]])
16. 次のスクリプトを実行した結果として正しいものはどれか。 
 
import numpy as np
a = np.arange(1, 10, 3)
b = np.eye(20)
print(a[-1], b[15, 15])
17. 次のスクリプトを実行した結果として正しいものはどれか。 
 
import numpy as np
a = np.full((2, 3), np.pi).T.ravel()
b = np.linspace(0, 1.25, 6)
c = np.concatenate([a, b], axis=0)
print(a[1], c[-2])
18. 次のスクリプトを実行した結果として正しいものはどれか。
 
import numpy as np
a = np.array([0, 8, 98, 998])
a = a + 2
a = a * 100
b = np.log10(a)
print(a[1], b[1])
19. 次のスクリプトを実行した結果として正しいものはどれか。
 
import numpy as np
a = np.array([2, 4])
b = np.array([-1, 3])
c = np.array([[1, 2], [2, 3]])
d = a @ b
e = np.dot(c, a)
print(d, e)
20. 次のスクリプトを実行して20を出力させたい。[ア]に入るものの説明として正しいものはどれか。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[15, "a", True],[20, "b", False],[10, "c", False]])
df.index = ["01", "02", "03"]
df.columns = ["A", "B", "C"]
[ア]
print(a)
21. pandasに関する次の記述のうち正しいものはどれか。
22. 次のスクリプトを実行した結果として正しいものはどれか。 
 
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[50, "a", False],[25, "b", True],[35, "c", True]])
df.index = ["01", "02", "03"]
df.columns = ["A", "B", "C"]

def judge(arg):
if arg <= 50:
return "low"
elif arg < 70:
return "middle"
else:
return "high"

df.iloc[:, 2] = df.loc[:, "A"] * 2
df.iloc[:, 1] = df.loc[:, "C"].apply(judge)
_ = df["C"] < 80
df = df[_]
print(df)
print(df.iloc[1, 2], df.iloc[-1, 1])
23. 次のスクリプトに関する説明のうち誤っているものはどれか。
 
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(123)
dates = pd.date_range(start="2020-01-01", periods=31)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 10, 31), index=dates, columns=["rand"])
print(df)

df_year = pd.DataFrame(df.groupby(pd.Grouper(freq='W-MON')).sum(), columns=["rand"] )
print(df_year)
24. DataFrameの欠損値の処理に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。
25. DataFrameの基本統計量に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。
26. pandasの関数やメソッド等に関する次の記述のうち、正しいものはどれか。
27. Matplotlibに関する次の記述のうち、正しいものはどれか。
28. Matplotlibに関する次の記述のうち、正しいものはどれか。
29. Matplotlibを用いてsin, cosのグラフを描画する次のスクリプトに関する説明のうち誤っているものはどれか。
 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(0.0, 15.0, 0.1) 
y1 = np.sin(x) 
y2 = np.cos(x) 
fig, ax = plt.subplots() 
ax.plot(x, y1, label='sin') 
ax.plot(x, y2, label='cos') 
ax.legend() 

plt.show()
30. 次のスクリプトに関する説明のうち正しいものはどれか。
 
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x = [1, 2, 3]
y1 = [10, 2, 3]
y2 = [5, 3, 6]
labels = ['red', 'blue', 'yellow']
【ア】
ax.bar(x, y_total, tick_label=labels, label='y1')#…【イ】
ax.bar(x, y2, label='y2')#…【ウ】
ax.legend()

plt.show()
31. Matplotlibを用いて正規分布に従うランダムな値をヒストグラムで描画する次のコード群に関する説明のうち正しいものはどれか。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(123)
mu = 100
sigma = 15
x = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
fig, ax = plt.subplots()
n, bins, patches = ax.hist(x, bins=25, orientation='horizontal')
for i, num in enumerate(n):
    print('{:.2f} - {:.2f} {}'.format(bins[i], bins[i + 1], num))

plt.show()
32. Matplotlibを用いて円グラフを描画する次のスクリプトに関する説明のうち正しいものはどれか。 
 
import matplotlib.pyplot as plt 
labels = ['spam', 'ham', 'egg'] 
x = [10, 3, 1] 
fig, ax = plt.subplots() 
ax.pie(x, labels=labels, startangle=90, counterclock=False, shadow=True, autopct='%1.2f%%') 
  
plt.show()
33. 機械学習の前処理に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。
34. 分類に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。
35. 機械学習のアルゴリズムに関する次の記述のうち、正しいものはどれか。
36. 次のスクリプトに関する説明のうち誤っているものはどれか。 
 
from sklearn.linear_model import LinearRegression 
from sklearn.datasets import load_boston 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
boston = load_boston() 
X, y = boston.data, boston.target 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=123) 
lr = LinearRegression() 
lr.fit(X_train, y_train ) 
y_pred = lr.predict(X_test)
37. 次の2つのスクリプトに関する説明のうち誤っているものはどれか。

[ スクリプトA ]
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(123)
X = np.random.random(size=50)
Y = 2*X + 0.5*np.random.rand(50)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(X, Y)
plt.show()

[ スクリプトB ]
from sklearn.decomposition import 【A】
ist = 【A】(n_components=2)
X_ist = ist.fit_transform(np.hstack((X[:, np.newaxis], Y[:, np.newaxis]))) …【B】

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(X_ist[:, 0], X_ist[:, 1])
ax.set_xlabel('PC1')
ax.set_ylabel('PC2')
ax.set_xlim(-1.1, 1.1)
ax.set_ylim(-1.1, 1.1)
plt.show()
38. モデルの評価指標に関する次の記述のうち、正しいものはどれか。
39. 次のスクリプトに関する説明のうち誤っているものはどれか。
 
from sklearn.datasets import load_iris 
from sklearn.model_selection import GridSearchCV 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
from sklearn.model_selection import train_test_split 
iris = load_iris() 
X, y = iris.data, iris.target 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=123) 
clf = DecisionTreeClassifier() 
param_grid = {'max_depth': [3, 4, 5]} 
cv = GridSearchCV(clf, param_grid=param_grid, cv=10) 
cv.fit(X_train, y_train) 
y_pred = cv.predict(X_test)
40. クラスタリングに関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。