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Python Institute PCED-30-02 試験シラバストピック:

Python Institute PCED - Certified Entry-Level Data Analyst with Python 認定 PCED-30-02 試験問題：

1. You are reading a data.csvfile line by line. To prepare each line for formatting with f-strings, you need to remove extra whitespace and split the values by commas.
Which line should you insert to correctly clean and parse the input?

A) fields = line.split().strip(', ')
B) fields = line.replace(', ', '|').split('|')
C) fields = line.split(', ').trim()
D) fields = line.strip().split(', ')

2. You are writing a function to validate battery voltage readings. The rules are:
- If the reading is "MISSING"or None, return "Missing".
- If the value is below 2.5or above 4.2, return "Outlier".
Otherwise, return "Normal".
Which version correctly implements this logic using the most robust conditional and nested structures? Select the best answer.

A)

B)

C)

D)

3. You are developing a temperature control module for a laboratory incubator. Your objectives are to:
- generate timestamps every 10 minutes over a 3-hour span (i.e., 0 to 180 minutes), and
- simulate five evenly spaced target temperatures between 35.0°C and 37.0°C for system calibration.
Which code snippet correctly produces both sequences using NumPy? Select the best answer.
import numpy as np

A) timestamps = np.linspace(0, 180, 10)
target_temps = np.arange(35.0, 37.0, 5)
import numpy as np
B) timestamps = np.arange(0, 180, 10)
target_temps = np.linspace(35.0, 37.0, 4)
import numpy as np
C) timestamps = np.linspace(0, 181, 10)
target_temps = np.arange(35.0, 37.0, 0.5)
import numpy a3 np
D) timestamps = np.arange(0, 181, 10)
target_temps = np.linspace(35.0, 37.0, 5)

4. A list is reversed using slicing: lst[::-1]. The programmer wants to confirm whether this modifies the original list or creates a new one. What is the correct behavior?

A) Creates new list
B) Modifies original
C) Error
D) Returns None

5. You have collected sales data and want to compute the average using the NumPy library.
Which option correctly shows how to install NumPy and use it in your code to perform this task?

A) To install NumPy:
from pip install numpy
Then run this code:
import numpy as np
data = np.array([10, 20, 30])
print(np.mean(data))
B) To install NumPy:
pip install numpy as np
Then run this code:
import np
data = np.array([10, 20, 30])
print(np.mean(data))
C) To install NumPy:
pip install numpy
Then run this code:
import numpy as np
data = numpy.arr([10, 20, 30])
print(numpy.mean(data))

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