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深度学习工程师Python编程面试题及代码示例

一、基础语法与数据结构（共5题，每题4分）

1.题目（4分）：

请解释Python中的`list`和`tuple`的区别，并分别用代码示例说明如何创建一个空列表和一个空元组，以及如何向列表中添加元素。

2.题目（4分）：

使用列表推导式（listcomprehension）生成一个包含1到10的平方数的列表，并打印结果。

3.题目（4分）：

请编写一个函数，接受一个列表作为输入，返回列表中所有奇数的总和。

4.题目（4分）：

解释Python中的`set`是什么，并写出代码示例：创建一个空集合，向集合中添加元素，然后删除一个元素。

5.题目（4分）：

如何使用`zip`函数将两个列表合并为一个元组列表？例如，将`[a,b,c]`和`[1,2,3]`合并。

二、函数与模块（共4题，每题5分）

1.题目（5分）：

请编写一个递归函数，计算阶乘（例如，`factorial(5)`应返回120）。

2.题目（5分）：

使用`os`模块获取当前工作目录的路径，并打印出来。

3.题目（5分）：

编写一个自定义模块，包含一个函数`is_prime(n)`，用于判断一个整数是否为质数。然后在主程序中导入并使用该函数。

4.题目（5分）：

解释Python中的`lambda`函数是什么，并给出一个使用`lambda`函数的匿名排序的示例（例如，对一个列表按数字的绝对值排序）。

三、面向对象编程（共4题，每题6分）

1.题目（6分）：

定义一个`Car`类，包含属性`brand`和`year`，以及一个方法`describe()`，返回车辆描述（例如`Thisisa2020Tesla`）。创建一个实例并调用该方法。

2.题目（6分）：

使用继承，创建一个`ElectricCar`类继承自`Car`，并添加一个新属性`battery_size`（电池容量）。

3.题目（6分）：

解释Python中的`__init__`方法的作用，并说明它在类初始化时的重要性。

4.题目（6分）：

定义一个`BankAccount`类，包含属性`balance`，并实现两个方法：`deposit(amount)`和`withdraw(amount)`。确保提现时不能超过账户余额。

四、文件操作与异常处理（共3题，每题7分）

1.题目（7分）：

请编写代码，打开一个名为`data.txt`的文件（如果不存在则创建），写入一行文本`Hello,DeepLearning!`，然后读取并打印内容。

2.题目（7分）：

编写一个函数，读取一个CSV文件（例如`students.csv`），并将每行数据存储为字典，返回一个列表。如果文件不存在，捕获异常并返回空列表。

3.题目（7分）：

使用`try-except`块编写代码，尝试将用户输入的两个数字相除，如果除数为0，则捕获异常并提示`Divisionbyzero!`。

五、多线程与并发（共3题，每题8分）

1.题目（8分）：

使用`threading`模块创建两个线程，分别打印`Thread1`和`Thread2`。确保线程可以同时运行。

2.题目（8分）：

使用`multiprocessing`模块创建一个进程，计算1到10000的所有偶数的总和，并打印结果。

3.题目（8分）：

解释`GIL`（GlobalInterpreterLock）是什么，并说明为什么Python的多线程不适合CPU密集型任务。

六、NumPy与Pandas基础（共4题，每题9分）

1.题目（9分）：

使用NumPy创建一个3x3的二维数组，所有元素为0，并打印数组。

2.题目（9分）：

使用Pandas创建一个DataFrame，包含两列：`Name`（姓名）和`Age`（年龄），并添加几行数据，然后筛选出年龄大于30的记录。

3.题目（9分）：

使用NumPy生成一个包含10个随机数的数组（范围在0到1之间），然后计算其平均值和标准差。

4.题目（9分）：

解释Pandas的`groupby`方法的作用，并给出一个示例：对以下数据按`Category`分组，并计算每组的平均值：

python

data={Category:[A,B,A,C,B,A],

Value:[10,20,30,40,50,60]}

七、深度学习相关（共4题，每题10分）

1.题目（10分）：

使用PyTorch创建一个简单的神经网络模型（例如，一个包含输入层、隐藏层和输出层的全连接网络），并打印模型结构。

2.题目（10分）：

使用TensorFlow/Keras创建