数据分析可视化（张拥振）

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在数据可视化中，饼图适用于展示（）的比例关系，但不适合用于展示过多类别的情况。

数据可视化中，箱线图主要用来展示数据的分布情况，包括（）、四分位数和异常值等信息。

在数据可视化中，热力图通过颜色的深浅来表示（）的大小，散点图则用于展示两个变量之间的（）关系。

在数据可视化中，柱状图通常用于展示（）之间的比较关系，而折线图则常用于展示（）的变化趋势。

Seaborn 库中的（）函数用于绘制散点图，而（）函数用于绘制热力图。

数据可视化的主要目的是将复杂的数据以（）的方式呈现出来，以便于用户快速理解。常用的可视化工具包括Tableau、Power BI和（）。

在 Python 数据分析中，常用的三大核心库是（）、（）、（）。

NumPy 中用于创建数组的核心对象叫做（）。

使用 NumPy 查看数组维度的属性是（）。

Pandas 中最常用的两种数据结构是（）和（）。

Matplotlib 中最常用的绘图库模块是（）。

在 Seaborn 中，用于绘制散点图的常用函数是（）。

在 Scikit-learn 中，将数据划分为训练集与测试集的函数是（train （）split）。

Pandas 中用于快速查看数据前 5 行的方法是（）。

NumPy 中用于生成全是 0 的数组的函数是（）。

NumPy 中用于计算数组元素总和的函数是（）。

在 Matplotlib 中绘制折线图的函数是（）。

Pandas 合并两个 DataFrame 使用（）。

Seaborn 中绘制箱线图使用（）。

Scikit-learn 中用于标准化数据的类是（）。