您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.Spark可以查詢Hve metastore里定義的table
B.Spark SQL返回的數(shù)據(jù)為TextFile
C.DataFrame的Schema由Hive的metadata而來
D.Spark SQL適用于執(zhí)行AD HOC即席分析
A.Flink存儲(chǔ)層支持專有的文件系統(tǒng)
B.從部署層來看，F(xiàn)link不僅支持本地運(yùn)行，還能在獨(dú)立集群或者在被YARN或Mes
C.Flink提供兩個(gè)核心API：DataSet API和DataStream Api
D.Dataset API做批處理，而DataStream API做流處理
A.調(diào)整權(quán)重調(diào)整的幅度
B.使用隨機(jī)梯度下降方法
C.使用不同權(quán)重初始化
D.使用零值初始化
A.人工管理階段
B.文件系統(tǒng)階段
C.操作系統(tǒng)階段
D.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)階段
A.代碼生成器
B.CRUD接口
C.條件構(gòu)造器
D.分頁插件
E.Sequence主鍵
最新試題
在Matplotlib中，使用（）參數(shù)可以在plt.plot（）函數(shù)中設(shè)置線條的顏色。
數(shù)據(jù)可視化的主要目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的圖像。（）
在Python的Matplotlib庫中，（）函數(shù)可以用于創(chuàng)建直方圖。
儀表盤類型的可視化適用于展示單一指標(biāo)的狀態(tài)和目標(biāo)達(dá)成進(jìn)度。（）
若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。
數(shù)據(jù)可視化的首要原則是保證信息的清晰和（）傳達(dá)。
數(shù)據(jù)清洗過程中，處理缺失值的方法通常包括刪除含有缺失值的記錄、填充固定值或使用（）方法進(jìn)行預(yù)測(cè)填補(bǔ)。
數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)優(yōu)先考慮視覺美感，其次才是數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和信息傳達(dá)。（）
在散點(diǎn)圖中添加趨勢(shì)線有助于更好地展示兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系。（）
折線圖只能用于表示時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。（）