2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PyTorch應(yīng)用試題

2025年大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)技能測(cè)試卷：Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)PyTorch應(yīng)用試題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、Python編程基礎(chǔ)要求：考察學(xué)生對(duì)Python基礎(chǔ)語(yǔ)法和常用庫(kù)的了解，包括變量、數(shù)據(jù)類型、運(yùn)算符、函數(shù)、文件操作等。1.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.輸入一個(gè)字符串，輸出該字符串的長(zhǎng)度。b.輸入一個(gè)字符串，輸出該字符串的每個(gè)字符出現(xiàn)的次數(shù)。c.輸入兩個(gè)字符串，判斷它們是否相等。2.編寫(xiě)一個(gè)Python函數(shù)，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.輸入一個(gè)整數(shù)n，輸出1到n的整數(shù)序列。b.輸入一個(gè)整數(shù)n，輸出n的階乘。二、PyTorch基本操作要求：考察學(xué)生對(duì)PyTorch庫(kù)的基本操作，包括張量（Tensor）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）等。3.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)形狀為(3,4)的張量，并初始化為全0。b.對(duì)該張量進(jìn)行切片操作，提取第一行和第三行的數(shù)據(jù)。c.創(chuàng)建一個(gè)形狀為(2,2)的張量，并初始化為[1,2,3,4]。4.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)形狀為(5,5)的張量，并初始化為全1。b.對(duì)該張量進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作。c.計(jì)算該張量的trace（跡）。5.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含一個(gè)輸入層、一個(gè)隱藏層和一個(gè)輸出層。b.輸入層有10個(gè)神經(jīng)元，隱藏層有5個(gè)神經(jīng)元，輸出層有2個(gè)神經(jīng)元。c.使用隨機(jī)梯度下降法（SGD）訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入數(shù)據(jù)為[1,2,3,4,5]，輸出數(shù)據(jù)為[6,7]。三、PyTorch可視化要求：考察學(xué)生對(duì)PyTorch可視化庫(kù)（如Matplotlib、Seaborn等）的應(yīng)用。6.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)形狀為(100,1)的張量，并初始化為[0,1,2,...,99]。b.使用Matplotlib繪制該張量的圖像，x軸表示索引，y軸表示值。7.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)形狀為(10,10)的張量，并初始化為隨機(jī)數(shù)。b.使用Seaborn繪制該張量的熱圖，x軸表示行索引，y軸表示列索引。四、PyTorch深度學(xué)習(xí)應(yīng)用要求：考察學(xué)生對(duì)PyTorch在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建、損失函數(shù)、優(yōu)化器等。8.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)包含兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有10個(gè)神經(jīng)元，第一個(gè)隱藏層有20個(gè)神經(jīng)元，第二個(gè)隱藏層有10個(gè)神經(jīng)元，輸出層有1個(gè)神經(jīng)元。b.定義均方誤差（MeanSquaredError,MSE）損失函數(shù)。c.選擇Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率為0.001。9.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)包含一個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有5個(gè)神經(jīng)元，隱藏層有10個(gè)神經(jīng)元，輸出層有3個(gè)神經(jīng)元。b.使用隨機(jī)梯度下降法（SGD）訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入數(shù)據(jù)為[1,2,3,4,5]，輸出數(shù)據(jù)為[6,7,8]。c.訓(xùn)練過(guò)程中，每5個(gè)epoch打印一次損失值。10.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)包含兩個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有8個(gè)神經(jīng)元，第一個(gè)隱藏層有16個(gè)神經(jīng)元，第二個(gè)隱藏層有8個(gè)神經(jīng)元，輸出層有1個(gè)神經(jīng)元。b.使用交叉熵?fù)p失函數(shù)（CrossEntropyLoss）和Adam優(yōu)化器訓(xùn)練該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入數(shù)據(jù)為[1,2,3,4,5]，輸出數(shù)據(jù)為[0,1,0,1,0]。c.訓(xùn)練過(guò)程中，每10個(gè)epoch保存一次模型參數(shù)。五、PyTorch數(shù)據(jù)處理要求：考察學(xué)生對(duì)PyTorch數(shù)據(jù)處理功能的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)加載、預(yù)處理、歸一化等。11.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.使用torchvision.datasets模塊加載MNIST數(shù)據(jù)集。b.對(duì)加載的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括轉(zhuǎn)換為torch.Tensor類型，并歸一化到[0,1]范圍內(nèi)。12.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)自定義數(shù)據(jù)集，包含100個(gè)樣本，每個(gè)樣本包含一個(gè)形狀為(28,28)的灰度圖像和一個(gè)標(biāo)簽。b.使用torch.utils.data.DataLoader類進(jìn)行數(shù)據(jù)加載，設(shè)置batchsize為10。13.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)包含100個(gè)樣本的數(shù)據(jù)集，每個(gè)樣本包含一個(gè)形狀為(10,10)的張量和一個(gè)標(biāo)簽。b.對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，將張量的值縮放到[0,1]范圍內(nèi)。14.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.使用torchvision.transforms模塊對(duì)加載的MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括轉(zhuǎn)換為灰度圖、隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、隨機(jī)裁剪等。b.預(yù)處理后的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。六、PyTorch模型評(píng)估要求：考察學(xué)生對(duì)PyTorch模型評(píng)估方法的應(yīng)用，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等。15.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。b.計(jì)算準(zhǔn)確率（Accuracy）。16.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。b.計(jì)算召回率（Recall）。17.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。b.計(jì)算F1分?jǐn)?shù)（F1Score）。本次試卷答案如下：一、Python編程基礎(chǔ)1.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)Python程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.輸入一個(gè)字符串，輸出該字符串的長(zhǎng)度。b.輸入一個(gè)字符串，輸出該字符串的每個(gè)字符出現(xiàn)的次數(shù)。c.輸入兩個(gè)字符串，判斷它們是否相等。```python#a.輸出字符串長(zhǎng)度defstring_length(s):returnlen(s)#b.輸出字符串每個(gè)字符出現(xiàn)的次數(shù)defcharacter_count(s):count={}forcharins:count[char]=count.get(char,0)+1returncount#c.判斷兩個(gè)字符串是否相等defstrings_equal(s1,s2):returns1==s2```解析思路：-使用內(nèi)置函數(shù)`len()`獲取字符串長(zhǎng)度。-使用字典記錄每個(gè)字符的出現(xiàn)次數(shù)，遍歷字符串，更新字典。-使用比較運(yùn)算符`==`判斷兩個(gè)字符串是否相等。2.編寫(xiě)一個(gè)Python函數(shù)，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.輸入一個(gè)整數(shù)n，輸出1到n的整數(shù)序列。b.輸入一個(gè)整數(shù)n，輸出n的階乘。```python#a.輸出1到n的整數(shù)序列definteger_sequence(n):returnlist(range(1,n+1))#b.輸出n的階乘deffactorial(n):ifn==0:return1returnn*factorial(n-1)```解析思路：-使用`range()`函數(shù)生成從1到n的整數(shù)序列。-使用遞歸實(shí)現(xiàn)階乘計(jì)算。二、PyTorch基本操作3.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)形狀為(3,4)的張量，并初始化為全0。b.對(duì)該張量進(jìn)行切片操作，提取第一行和第三行的數(shù)據(jù)。c.創(chuàng)建一個(gè)形狀為(2,2)的張量，并初始化為[1,2,3,4]。```pythonimporttorch#a.創(chuàng)建形狀為(3,4)的張量，并初始化為全0tensor_3x4=torch.zeros(3,4)#b.切片操作，提取第一行和第三行的數(shù)據(jù)tensor_rows=tensor_3x4[0:2,:]#[0,2)表示包含0和2，不包含3#c.創(chuàng)建形狀為(2,2)的張量，并初始化為[1,2,3,4]tensor_2x2=torch.tensor([1,2,3,4]).view(2,2)```解析思路：-使用`torch.zeros()`創(chuàng)建全0張量。-使用切片操作提取指定行和列的數(shù)據(jù)。-使用`view()`方法調(diào)整張量的形狀。4.請(qǐng)編寫(xiě)一個(gè)PyTorch程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：a.創(chuàng)建一個(gè)形狀為(2,2)的張量，并初始化為[1,2,3,4]。b.對(duì)該張量進(jìn)行轉(zhuǎn)置操作。c.計(jì)算該張量的trace（跡）。```python#a.創(chuàng)建形狀為(2,2)的張量，并初始化為[1,2,3,4]tensor_2x2=torch.tensor([1