Python3エンジニア認定データ分析試験 模試　解説あり

matplotlibのhist()メソッドの返り値として取得できる情報として正しいものを選べ

Matplotlibを用いて、１つの描画オブジェクト中に表示された2つのグラフに対して、タイトルを指定するコードとして正しいものを選べ

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)

axes[0].set_title("graph left")
axes[1].set_title("graph right")
fig.suptitle("fig title")
plt.show()
①

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)

axes[0].title("graph left")
axes[1].title("graph right")
fig.title("fig title")
plt.show()
②

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)

axes.title(["graph left", "graph right"] )
fig.title("fig title")
plt.show()
③

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)

axes.subtitle(["graph left", "graph right"])
fig.title("fig title")
plt.show()
④

1×2×3×4×5と同じ意味を表す数式として正しいものを選べ

pandasのデータフレームの上から5行目までを表示させるメソッドとして、正しいものを選べ。

以下のコードを実行した際に出力されるグラフとして正しいものを選べ

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt 

df = pd.DataFrame({"国名":["日本","アメリカ","イタリア","フランス", "ロシア", "ブラジル", "イギリス"], "人口/万人":[12700, 32800, 6000, 6700, 14500, 20900, 6600]})

df = df.sort_values("人口/万人")
plt.rcParams["font.family"] = "AppleGothic"
plt.bar(df["国名"], df["人口/万人"])
plt.ylabel("人口(万人)")
plt.show()

①

②

③

④

scikit-learnのDesicionTreeClassifierモジュールを使用する場合に引数として指定できないものを選べ

階層的クラスタリングの結果の解釈に用いられる樹形図の説明として正しいものを選べ

以下のコードを実行した際の出力として、正しいものを選べ

import numpy as np

a = np.array([0,1,10,100])
c = a.flatten()
c[0] = 1000
a == c

np.random.randint(1,11)を繰り返し実行した場合の平均値は、繰り返し回数が多ければ多いほど、ある値に近づいていく。ある値として正しいものを以下の中から選べ。

ROC曲線の横軸と縦軸が意味するものとして正しい組み合わせを以下の中から選べ

pip freeze コマンドの説明として正しいものを選べ

以下のグラフは各ユーザーの支払い請求額をx軸、チップをy軸とした散布図である。この散布図の説明として正しいものを選べ

以下のようなデータフレームdfがある。このデータフレームから、A列とB列の値が3000のデータフレームを抽出するコードとして正しいものを選べ。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"A":[10,200,3000,40000],
                   "B":[1000,2000,3000,4000]})

matplotlibでテキストをグラフ内に描画するメソッドについて説明している以下の文章のうち間違っているものを選べ

以下の関数f(x, y)のyに関する偏微分として正しいものを選べ

$$f(x,y)=x^2{y}^2$$

以下のコードを実行した場合の出力として、正しいものを選べ。

import numpy as np

A = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
B = np.array([6, 7, 8])
A2 = A.reshape(2, 3)
B2 = B[np.newaxis,:]
np.vstack([A2,B2])

データサイエンティストやデータエンジニアが使用するツールについて説明している以下の文章のうち、正しいものを選べ

Jupyter Notebookについて説明している以下の文章のうち、間違っているものを選べ

データサイエンティストの役割について説明している以下の文章のうち、正しいものを選べ

Matplotlibの記述について正しいものを選べ