一、單項選擇題（本大題共 30 小題）

1、按存儲形式劃分，Excel 表格、CSV 文件屬于（ ）。

① 結構化數據 ② 半結構化數據

③ 非結構化數據 ④ 時序數據

2、下列選項中，屬于非數值型數據的是（ ）。

① 身高 175.5 cm ② 年齡 25 歲

③ 用戶性別“男” ④ 月消費金額 3500 元

3、圖像數據中，每個像素僅用 0 和 1 表示，只能顯示黑白兩色的圖像類型是（ ）。

① 灰度圖像 ② 彩色圖像

③ 單色圖像 ④ 熱力圖

4、關于 RGB 彩色圖像的描述，下列說法正確的是（ ）。

① RGB 圖像是單通道矩陣

② RGB 圖像每個像素由紅、綠、藍三個通道的亮度值共同決定

③ 灰度圖像比 RGB 圖像色彩信息更豐富

④ RGB 圖像一定只能用一個通道表示

5、以下關于文本數據類型的描述，錯誤的是（ ）。

① 新聞報道屬于自然語言文本

② JSON 文件屬于結構化文本

③ Python 程序代碼屬于符號化文本

④ 社交媒體帖子屬于結構化文本

6、語音數據的本質是（ ）。

① 離散的文本序列 ② 連續的時序信號

③ 二維像素矩陣 ④ 三維空間坐標

7、圖數據（Graph Data）的核心組成單元是（ ）。

① 樣本和標簽 ② 節點和邊

③ 行和列 ④ 時間和值

8、時序數據的核心特征是（ ）。

① 數據之間沒有關聯

② 每個數據點帶有時間戳，且與歷史數據高度相關

③ 數據只記錄空間位置

④ 數據必須包含圖像信息

9、在機器學習中，經過加工處理后專門用作模型輸入的屬性稱為（ ）。

① 樣本 ② 屬性

③ 特征 ④ 標簽

10、將無序分類變量（如顏色：紅、綠、藍）轉換為二進制向量的編碼方式是（ ）。

① 標簽編碼 ② 順序編碼

③ 獨熱編碼 ④ 嵌入編碼

11、對于有序數據（如教育程度：小學、初中、高中、本科、碩士及以上），最適合的編碼方式是（ ）。

① 獨熱編碼 ② 整數編碼（保留順序）

③ 二進制編碼 ④ 詞嵌入

12、8 位灰度圖像中，像素值的通常取值范圍是（ ）。

① 0 或 1 ② 0～255

③ 0～100 ④ 0～1

13、在文本數據的詞袋模型（Bag of Words）中，每個文檔被表示為一個（ ）。

① 低維稠密向量 ② 高維稀疏向量

③ 時序信號 ④ 詞嵌入矩陣

14、以下關于詞嵌入（Word Embedding）的描述，正確的是（ ）。

① 詞嵌入將單詞映射為低維稠密向量，能夠捕捉語義相似性

② 詞嵌入生成的向量是高維稀疏的

③ 詞嵌入無法表達單詞之間的語義關系

④ 詞嵌入只能用于英文文本

15、將數據縮放到 [0, 1] 區間的預處理方法稱為（ ）。

① 標準化 ② 歸一化

③ 正則化 ④ 離散化

16、Z-score 標準化的計算公式是（ ）。

① (x - min) / (max - min)

② (x - μ) / σ

③ (x - median) / IQR

④ x / max

17、關于歸一化和標準化的對比，下列說法正確的是（ ）。

① 標準化將數據縮放到固定區間 [0, 1]

② 歸一化對異常值比標準化更魯棒

③ 標準化將數據轉換為均值為 0、標準差為 1 的分布

④ 歸一化要求數據服從正態分布

18、在 NumPy 中，查看數組形狀的屬性是（ ）。

① ndim ② shape

③ size ④ dtype

19、在 NumPy 中，創建一個 3 行 4 列全零數組的正確方法是（ ）。

① np.zeros((3,4)) ② np.ones((3,4))

③ np.empty((3,4)) ④ np.full((3,4))

20、對于二維數組 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])，arr[:, 1] 的結果是（ ）。

① [2,5] ② [1,4]

③ [3,6] ④ [2,3]

21、Pandas 中兩個核心數據結構的名稱是（ ）。

① ndarray 和 DataFrame

② Series 和 ndarray

③ Series 和 DataFrame

④ DataFrame 和 list

22、在 Pandas 中，讀取 CSV 文件的函數是（ ）。

① pd.read_csv()

② pd.to_csv()

③ pd.load_csv()

④ pd.import_csv()

23、在 Scikit-learn 中，用于數據歸一化的類是（ ）。

① StandardScaler ② MinMaxScaler

③ LabelEncoder ④ Normalizer

24、Matplotlib 中繪制散點圖的函數是（ ）。

① plt.plot()

② plt.scatter()

③ plt.bar()

④ plt.hist()

25、Pandas 中用于填充缺失值的常用方法是（ ）。

① dropna()

② fillna()

③ isnull()

④ notnull()

26、數據標注中，給圖像中每個像素分配語義類別標簽的任務稱為（ ）。

① 圖像分類 ② 目標檢測

③ 語義分割 ④ 描點標注

27、Matplotlib 中繪制柱狀圖的函數是（ ）。

① plt.plot()

② plt.scatter()

③ plt.bar()

④ plt.pie()

28、語音標注中，將語音信號逐字逐句轉寫成文本數據的任務稱為（ ）。

① 語音分類 ② 語音分割

③ ASR 語音轉寫 ④ 聲紋識別

29、在圖像標注中，找出圖像中所有目標的位置并用邊界框標記的任務是（ ）。

① 圖像分類 ② 目標檢測

③ 語義分割 ④ 關鍵點檢測

30、在 Pandas 中，通過 df.plot(kind='hist') 可以繪制（ ）。

① 折線圖 ② 柱狀圖

③ 散點圖 ④ 直方圖

二、編程填空題（本大題共 6 小題）

1、補全以下代碼，創建一個 3×3 的單位矩陣，然后計算該矩陣與一個 3×2 的隨機整數矩陣（范圍 0 到 10）的矩陣乘法。

2、補全以下代碼，從 DataFrame 中篩選出年齡大于 25 歲的記錄，并按性別分組計算平均工資。

3、補全以下代碼，使用 Scikit-learn 的 StandardScaler 對特征矩陣進行標準化，并輸出標準化后的均值和標準差。

4、補全以下代碼，繪制正弦函數曲線，并添加標題、x 軸標簽和 y 軸標簽。

5、補全以下代碼，讀取一張彩色圖像，分離其紅色通道并顯示（使用 scikit-image，并確保當前目錄下已有 example.jpg）。

6、補全以下代碼，手動實現 Min-Max 歸一化函數，將輸入數組縮放到 [0, 1] 區間。

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