1.应用matplotlib数据库绘制图像的时候，其中plt.savefig('test', dpi=600)中的dpi参数代表了是什么意思（D）。
A.像素
B.图形尺寸
C.颜色
D.每英寸点数
解析：
dpi为设置图形每英寸的像素点数。
2.下面选项中有关异常值检测说法错误的是（C）。
A.使用3σ方法需要保证历史异常值较少
B.可以使用pandas库的describe()方法来简单统计
C.使用3σ方法必须保证数据为正态分布
D.DBSCAN聚类算法可以用来异常值检测
解析：
A.选项，使用3σ方法要保证历史数据异常点较少，因为异常点多的话均值容易被异常点拉偏，使用3σ方法的话数据就不太可靠；
B.选项，describe()方法粗略的观察一些统计量；
C.选项，3σ方法的条件是数据需要服从正态分布，在3∂原则下，异常值如超过3倍标准差，那么可以将其视为异常值，在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述，再进行剔除。因此C项错误；
D.选项，DBSCAN聚类算法是一种基于密度的离群点检测，可以用来做异常值检测；
故正确答案选C。
3.以下哪个选项中的函数能够返回标准的正态分布的数组（A）。
A.numpy.random.randn
B.numpy.random.uniform
C.numpy.random.rand
D.numpy.random.randint
解析：
A. randn函数返回一个指定形状的数组，数组值服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）；
B.uniform函数从一个均匀分布的区域中随机采样；
C.rand函数返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值，取值范围是[0,1)，不包括1；
D.randint函数从给定的区域中随机选取设定数量的整数；
故正确答案选A。
4.以下不是聚类算法的是（B）。
A.k-means
B.KNN
C.DBSCAN
D.GCN
解析：
A. k-means是最基础的聚类算法了，它的输入需要簇的个数k，聚类目标是使得类内的点足够近，类间的点足够远，因此A正确；
B.KNN是机器学习中的一种分类算法，并不是聚类算法；
C.DBSCAN是基于密度的聚类的算法，要求聚类空间的一定区域所包含的对象的数目不小于某一给定阈值，当邻近区域的密度超过某个阈值，则继续聚类；
D.GCN分类本质上是基于图的聚类，然而基于GCN的聚类算法会有深度学习中的训练的概念，而传统的聚类算法则是通过人工设定阈值来决定的；
故正确答案选B。
5.在回归分析中需要相关的两个变量（B）。
A.因变量是随机的量，自变量也是随机的量
B.因变量是随机的量，自变量是控制的量
C.因变量是控制的量，自变量是随机的量
D.因变量是控制的量，自变量也是控制的量
解析：
进行回归分析时，必须事先确定自变量和因变量，而两个变量中只有自变量是可以控制的量，因变量是随机的量。