Pythonデータ分析ライブラリクイズ

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1 第1問

Pythonの数値計算ライブラリであるNumPyの核となるオブジェクトで、多次元配列を効率的に扱うためのものは次のうちどれですか？

A List

B Tuple

C ndarray

D Dictionary

2 第2問

Pythonのデータ可視化ライブラリであるMatplotlibの主な用途として最も適切なものは次のうちどれですか？

A 機械学習モデルの構築

B データベース管理

C 静的・動的なグラフ描画

D Webアプリケーション開発

3 第3問

データ可視化ライブラリであるSeabornは、どのライブラリを基盤として構築されており、より高レベルなインターフェースを提供しますか？

A NumPy

B Pandas

C Scikit-learn

D Matplotlib

4 第4問

Pandasライブラリを使用してCSVファイルを読み込み、DataFrameとして扱うための関数は次のうちどれですか？

A pd.load_csv()

B pd.read_csv()

C pd.import_csv()

D pd.get_csv()

5 第5問

データ分析において、欠損値（NaNなど）の処理やデータの前処理に最も頻繁に利用されるPythonライブラリは次のうちどれですか？

A SciPy

B Matplotlib

C Pandas

D BeautifulSoup

6 第6問

高度な科学技術計算や統計関数（例：最適化、信号処理、線形代数、統計分布など）を提供するPythonライブラリは次のうちどれですか？

A Pandas

B NumPy

C SciPy

D Scikit-learn

7 第7問

1つの連続的な数値変数の分布を視覚的に表現する際に、データの密度や形状を滑らかな曲線で示すために最も適したSeabornのプロットの種類は何ですか？

A scatterplot

B boxplot

C kdeplot

D heatmap

8 第8問

Scikit-learnを使用する際に、過去のデータ（特徴量とそれに対応する連続値の目的変数）から学習し、新しいデータに対して数値的な予測を行う機械学習タスクは一般に何と呼ばれますか？

A 分類 (Classification)

B 回帰 (Regression)

C クラスタリング (Clustering)

D 次元削減 (Dimensionality Reduction)