县级AI新闻数据分析师中级Python编程能力面试题.docxVIP

第PAGE页共NUMPAGES页

县级AI新闻数据分析师中级Python编程能力面试题

一、Python基础语法与数据结构（共5题，每题2分，总分10分）

题目1（2分）：

编写Python代码，定义一个列表`news_topics`，包含以下新闻主题：`[政策解读,经济发展,乡村振兴,文化旅游,民生保障]`。然后使用切片操作取出列表中的前3个主题，并打印结果。

题目2（2分）：

使用字典存储以下县级新闻报道的关键信息：新闻标题为`XX县推出农业补贴新政策`，发布日期为`2023-10-26`，阅读量为`1000`。请编写代码获取并打印该新闻的标题和阅读量。

题目3（2分）：

编写函数`calculate_average`，接收一个包含多个整数的列表作为参数，计算并返回该列表的平均值。例如，调用`calculate_average([10,20,30,40])`应返回`25.0`。

题目4（2分）：

使用列表推导式生成一个包含1到10所有整数的平方的列表，并打印结果。

题目5（2分）：

定义一个函数`merge_dicts`，接收两个字典作为参数，将它们合并成一个新的字典。如果存在相同的键，则取后一个字典的值。例如，`merge_dicts({a:1,b:2},{b:3,c:4})`应返回`{a:1,b:3,c:4}`。

二、Python进阶与数据处理（共5题，每题3分，总分15分）

题目6（3分）：

假设你从县级政府API获取了一组新闻数据，存储在CSV文件`news_data.csv`中，包含列：`标题`、`发布日期`、`阅读量`。请编写Python代码读取该文件，筛选出发布日期在2023年且阅读量超过500的新闻，并按阅读量降序排序后打印前5条。

题目7（3分）：

编写函数`remove_duplicates`，接收一个列表作为参数，返回一个新列表，其中去除所有重复的元素，但保留第一次出现的顺序。例如，`remove_duplicates([1,2,2,3,4,4,5])`应返回`[1,2,3,4,5]`。

题目8（3分）：

使用`collections.Counter`统计以下县级新闻报道中各主题出现的次数：`[政策解读,经济发展,乡村振兴,政策解读,文化旅游,民生保障,经济发展]`。打印统计结果。

题目9（3分）：

编写代码处理以下字符串：`text=XX县近期举办文化旅游节，吸引大量游客，促进经济发展。`。要求：1）将所有中文标点符号（如“，”“。”）替换为空格；2）统计并打印单词“经济”出现的次数。

题目10（3分）：

使用`pandas`库读取`news_data.csv`文件，筛选出标题中包含“乡村振兴”的新闻，计算这些新闻的平均阅读量，并打印结果。

三、数据可视化与AI应用（共5题，每题4分，总分20分）

题目11（4分）：

使用`matplotlib`库绘制柱状图，展示以下县级新闻各主题的报道数量：`{政策解读:5,经济发展:8,乡村振兴:12,文化旅游:7,民生保障:6}`。要求：X轴为主题名称，Y轴为报道数量，图表标题为“XX县新闻主题分布”。

题目12（4分）：

假设你已使用`pandas`读取`news_data.csv`文件，请绘制折线图展示2023年各月份县级新闻的阅读量趋势。要求：X轴为月份（1-12），Y轴为阅读量总和，图表标题为“2023年县级新闻阅读量月度趋势”。

题目13（4分）：

使用`seaborn`库绘制饼图，展示以下县级新闻报道中各主题的占比：`{政策解读:15,经济发展:25,乡村振兴:30,文化旅游:20,民生保障:10}`。要求：饼图标签为主题名称，并显示百分比。

题目14（4分）：

假设你已使用`scikit-learn`库对县级新闻报道的文本数据进行分词和向量化，得到特征矩阵`X`。请使用`KMeans`聚类算法对文本数据进行聚类，聚成3类，并打印每个样本的聚类标签。

题目15（4分）：

使用`joblib`库保存以下县级新闻主题分类模型：`model=DummyClassifier(strategy=most_frequent)`。假设模型文件名为`news_topic_model.joblib`，请编写代码保存该模型。

四、SQL与数据库操作（共5题，每题5分，总分25分）

题目16（5分）：

假设县级政府新闻数据库中有一个名为`news`的表，包含列：`id`（主键）、`title`（标题）、`date`（发布日期）、`read_count`（阅读量）、`top