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已知“a = [[1, 2, 3], [0, 0, 0]]”，代码“b = np.zeros_like(a)”可以输出一个跟a的形状一样的全0数组。其中，a可以是NumPy数组，也可以是列表。

回归主要用来预测缺失的或难以获得的数值，而不是离散的类标号，同时回归也包含基于可用数据的分布趋势识别。

数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

Hadoop集群搭建好后无法进行节点扩充，所以搭建时要尽可能地加入多个节点。

Python的re模块提供了（）函数用于替换字符串中的匹配项。

HTTP状态码为（）表示请求成功。

Python中Pandas库提供了大量数据预处理相关的函数，DataFrame对象可调用（）方法删除重复值。

从scikit-learn库的（）模块中可以调用K-Means聚类算法。

在Python中使用pandas.DataFrame.filina()方法对缺失值进行填充，其中参数“method=（）”表示用后一个数据填充。

urllib库是Python内置的HTTP请求库，该库封装了大量的函数，实现不同的功能，其中实现请求的函数是（）。

（）是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件，通常告诉网络搜索引擎的漫游器（又称网络蜘蛛），此网站中的哪些内容是不应被搜索引擎的漫游器获取的，哪些是可以被漫游器获取的。

当不知道数据所带标签时，可以使用（）方法促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离。

请写出网络爬虫的组成部分。

简述数据预处理方法和内容（写三点即可）。

请简述URL的定义。

试述数据可视化的重要作用（至少3点）。

【应用编程】探索酒类消费数据 drinks。

① 读取数据并存为一个名叫 drinks 的数据框。

② 统计平均消耗的啤酒（beer_servings）最多的大陆（continent）及其平均消耗啤酒数。

③ 打印出每个大陆（continent）每种酒类别的消耗中位数。

④ 打印出每个大陆对 spirit 饮品消耗的平均值，最大值和最小值。

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