Python 正在计算机科学专业的学生中迅速声名远播，原因在于Python 编程技能对于计算机科学领域的工作非常重要。它是计算机科学中使用的高级编程语言，以其可访问性、简单性和多功能性而闻名。因此，Python 的可读性和基本的句子结构使其学习起来相当简单。如果您喜欢计算机科学，那么您需要学习使用更高级的工具。
计算机科学家对 Python 的需求与设计师和软件工程师的需求不同。计算机科学家应该熟悉主要的 Python 语法、内置数据类型和最著名的数据分析过程库。
这些是计算机科学的 Python 面试问题中通常包含的一些要点。逻辑教育为您准备了面试问题并提供适当的答案！
计算机科学中 Python 的热门面试问题与答案
我们已经提到了 20 个最常被问到的 Python 面试问题和答案，它们将鼓励你为面试做好准备。您将在此处找到所有基本和高级 Python 编程问题以及完整的答案。
Q1：Python 是什么以及它的好处？
回答： Python 是一种高级的、解释性的、通用的编程语言，具有自动内存管理、模块、对象、异常和线程。
由于它是一种通用语言，因此可以使用正确的工具或库来组装几乎任何类型的应用程序。
Python 有几个好处，比如它是一种简单、易用、可扩展、可移植、内置的数据结构，而且它是开源的。由于这个开源，有一个庞大的社区支持它。此外，这种语言支持激发模块化和代码重用的第三方包。
Q2：Python中使用了哪些数据类型？
回答： Python 有数字、字符串、元组、列表、集合和字典，其中数字、字符串和元组是不可变的，这意味着它们在运行时不能被修改。
列表、集合和字典正好相反，这意味着它们是可变的，因为它们可以在运行时修改。
Q3：什么是 Python 字典？
回答：字典是 Python 的数据类型之一，这意味着唯一键到值的无序映射。它属于可变类别，这意味着它可以被修改。
字典是用花括号构建的，并使用方括号表示法列出。例如，
my_dict = {'name': 'Chris Evans', 'age':39, 'films': ['Captain America', 'The Avengers', 'Knives Out']} my_dict['age']
在这里，姓名、年龄和电影是关键。我们可以清楚地看到对应的值可以是多种数据类型，包括数字、字符串和列表，并且我们还看到了值 39 是如何通过相关的 key age 访问的。
Q4：Python 中的内存是如何管理的？
回答：在 Python 中有一个私有堆空间用于管理内存。因此，它表明所有的对象和数据结构都将被放置在一个私有堆中。（作为陈述数据结构，学习R编程中的数据结构）
尽管如此，开发人员不会被允许进入这个堆，而是由 Python 中介来处理它。同时，核心 API 将使开发人员能够访问一些 Python 工具以开始编码。
内存管理器将为 Python 对象分配堆空间，而内置的垃圾收集器将重用所有未使用的内存来增加可访问的堆空间。
Q5：列表和元组有什么区别？
回答：列表和元组都是任何数据类型的值，但它们之间存在一些差异。
列表和元组之间的基本区别在于列表是可变的，而元组是不可变的。
列表比元组慢。
列表用方括号构建，而元组用括号括起来。
（另请检查：使用 Python 代码示例的主成分分析(PCA)）
Q6：什么是 lambda 函数？
回答：在 Python 中，匿名函数称为 lambda 函数。当您想在一个简短的段落中描述任何功能时，这非常有用。
因此，您可以使用 lambda 函数将所有内容都写在一小行代码中，而不是用特定的名称、主体和 return 语句正式说明小函数。例如，
(lambda a, b, c: (a+b) ** c) (3,2,2)
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在这个例子中，我们描述了一个匿名函数，它有三个参数，并且将最初的两个参数（a 和 b）的数量与第三个参数（c）的强度相乘。
正如我们所见，lambda 函数的语法比标准函数的语法要简洁得多。
Q7：什么是Pandas？
回答： Pandas 是一个 Python 开源库，它提供了卓越且适应性强的信息结构和数据分析工具，使处理关系或标记信息既简单又直观。了解如何使用 pandas 分析进行 EDA。
它是一种出色的数据分析工具，因为它可以将高度复杂的数据操作转换为一个或两个命令。它带有用于合并、过滤和分组数据的各种内置技术。
Q8：什么是 Python 模块？列举一些 Python 中常用的内置模块。
答：包含 Python 代码的文件称为 Python 模块，此代码可以是函数、类或变量。Python 模块是由可执行代码组成的.py文件。
sys、os、math、random、JSON 和 data time 是 Python 中一些常用的内置模块。
Q9：目前流行的 Python 数据分析库有哪些？
回答：一些流行的 Python 数据分析库是：
Pandas
NumPy
Seaborn
Matplotlib
SciKit
这些库将帮助您使用数组和 DataFrame，开发具有专业外观的绘图，并运行机器学习模型。
Q10：计算机科学家使用哪些库在 Python 中绘制数据？
回答：用于在 Python 中绘制数据的主要库是 Matplotlib。使用此库构建的绘图需要大量微调才能显得闪亮和专业。
出于某些充分的原因，Seaborn 也受到一些计算机科学家的青睐。它允许您只用一行代码构建吸引人且有意义的情节。
