2021-2022學年浙江省溫州市平陽縣萬全綜合高級中學高二(下)第一次月考信息技術試卷
發布:2024/11/2 8:0:46
一、選擇題(本大題共15小題,每小題2分,共28分,在每小題給出的四個選項中,只有一個符合題目要求)
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1.學校將組織同學們進行核酸檢測,需要收集學生的個人信息:姓名、身份證、住址、電話號碼等,在存儲這些數據時應選擇的數據結構是( )
A.樹 B.鏈表 C.數組 D.棧 組卷:12引用:2難度:0.6 -
2.關于計算機中各種類型的數據,以下說法正確的是( )
A.用計算機錄制并存儲一段聲音,需要經歷“數模轉換”的過程 B.由于編碼方式不同,圖像文件具有BMP、JPEG、GIF 等不同格式 C.位圖是用基于數學方程的幾何圖元描述的,放大后不會失真 D.由反射率相差很大的黑條和白條排成的平行線圖案叫做二維碼 組卷:3引用:3難度:0.5 -
3.用 UltraEdit 觀察字符“Python 很優雅!”內碼,部分截圖如圖所示。以下說法正確的是( )
A.圖中內碼表示的字符中共有7個ASCII字符 B.圖中“雅”的內碼為C5 A3 C.可以推測小寫字母“p”的內碼為70H D.圖中“!”內碼用二進制表示為10100001 組卷:8引用:2難度:0.5 -
4.一段未經壓縮的wave格式立體聲音頻,時長為4分鐘,采樣頻率為44.1KHz,量化位數為16位,現將其另存為相同時長,采樣頻率為22.05KHz,量化位數為8位的單聲道Wave 格式音頻,則原文件與新文件的存儲容量之比為( )
A.16:1 B.8:1 C.6:1 D.4:1 組卷:2引用:3難度:0.4 -
5.通過對歷史交易記錄這個龐大數據庫的觀察,沃爾瑪注意到,每當美國季節性颶風來臨之前,不僅手電筒銷量增加,而且含糖蛋撻銷量也增加了。因此每當季節性颶風來臨時,沃爾瑪就會把含糖蛋撻與颶風用品擺放在一起,能夠增加銷量。以上材料最能體現的是( )
A.大數據時代不一定強調因果關系的探求,而更注重相關性 B.大數據的價值密度低,能發揮作用的是其中的一小部分 C.數據給生活來便的同時,也帶來一些社會問題 D.大數據時代要分析的是全體數據,而不是抽樣數據 組卷:12引用:5難度:0.6 -
6.某算法的部分流程圖如圖所示,輸入a 的值 23,執行這部分流程后,變量 s 的值是( )
A.1110 B.1011 C.10111 D.11101 組卷:15引用:4難度:0.9
二、編程題(總共有3大題,第15題7分,第16題7分,第17題8分,共22分)
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17.魔法世界有一個畢達哥拉斯學派,他們將一個數如果恰好等于它的真因子之和,則稱它為“完美數”。并且認為完美數具有神奇的魔力。例如 6 的因子為 1、2、3,而 6=1+2+3,因此 6 是“完美數”。創始人畢達哥拉斯說:“6 象征著完滿的婚姻以及健康和美麗,因為它的部分是完整的,并且其和等于自身。”
小明同學想利用所學的 Python 編程,找出 1000 之內(包括 1000)的所有完美數。程序代碼如下:
def f(x):
s=0
for i in range(1,x//2+1):
if x% i==0:
①
return s:
t=f(i)
if ②:
print( i,“是完美數“,sep=““)
(1)程序中函數 main 部分的算法是
(2)在程序①②橫線處填入適當的語句表達式。
(3)加框處代碼有誤,請修改,實現查找 1000(包括 1000)以內的完美數組卷:4引用:2難度:0.3 -
18.小孫收集了2016年到2020年的各地區糧食生產總量并存儲在“lscl.jye.ai”文件中如圖a所示,現使用python對其進行數據處理,并實現數據可視化,繪制的圖表如圖b所示。
實現如上功能的代碼如下,請回答以下問題。
import pandas as pd
import matplotlib.jye.ai as plt
plt.rc('font',**{'family':'SimHei'})#設置中文字體
df=pd.read_excel (“lscl.jye.ai“)
df. ①(“2020年“,ascending=False,inplace=True)
df1=df.jye.ai(10)
x= ②
y=df1[“2020年“]
plt.jye.ai(figsize=(8,6))
plt. ③(“2020年糧食產量TOP10“)
plt.jye.ai(x,y,label=“2020年“)
plt.jye.ai(“地區“)
plt.jye.ai ( )
④
(1)請在橫線處填入合適代碼語句,以實現以上功能。
(2)代碼語句“plt.jye.ai(x,y,label=“2020年“)”的功能為繪制如圖b圖像,能夠實現相同功能的語句是
A.df.jye.ai(10).plot(“地區“,“2020年“)
B.df[:10:].plot(“地區“,“2020年“,kind=“bar“)
C.plt.plot(x,y,label=“2020年“,kind=“bar“)
D.plt.jye.ai(“地區“,“2020年“,label=“2020年“)
E.df1.plot(“地區“,“2020年“,kind=“bar“)組卷:3引用:2難度:0.2