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          2022-2023學年上海市浦東新區建平中學高一(上)期末信息技術試卷

          發布:2024/11/6 15:30:2

          一.選擇題(每題3分,共45分)

          • 1.輸入a=“12”,b=“3”,Python語句:a+b*2的運行結果是(  )

            組卷:4引用:1難度:0.5
          • 2.輸入整數10,21,流程圖的運行結果是(  )

            組卷:3引用:1難度:0.5
          • 3.下列Python程序段的運行結果是(  )
            a=3
            b=4
            c=a/b+a//b+a%b
            print(c)

            組卷:1引用:1難度:0.5
          • 4.無論變量a和變量b取何值,結果都和邏輯表達式a==3 and b==5完全相同的邏輯表達式是(  )

            組卷:0引用:1難度:0.6
          • 5.下列Python程序段的運行結果是(  )
            a=123
            b=100
            if     a>b:
            a=a+b
            else:
            b=a-b
            c=a+b
            print(c)

            組卷:1引用:1難度:0.6

          二.綜合項目篇(共55分)

          • 16.小申所住的小區例新安裝了一臺具有“用戶識別”、“自動稱重”、“滿溢提醒”等功能的智能垃圾回收機,如圖1所示。居民投遞的可回收物送到分揀工廠后經機器人精細分類,最終進入相應的在生產工廠變廢為寶。

            (1)智能垃圾回收系統具有“滿溢提醒”功能。一旦回收物滿溢,系統會自動向管理員手機發送提示信息,盡快進行垃圾回收工作,這主要體現的信息特征是
             

            A.信息可以傳播和存儲
            B.信息的價值是相對的
            C.信息可以被共享
            D.信息具有時效性
            (2)若“滿溢提醒”是一段預先錄制的語音提示,時長10秒,采樣頻率為44.1KHz,量化位數為16bit,雙聲道,數據存儲量為
             
            B。
            (3)如圖2所示是一張可回收物圖片及其屬性信息,理論上該圖片文件未經壓縮的數據存儲量為
             
            KB。

            (4)若對此圖片進行壓縮,以下說法正確的是
             

            A.將此文件用WinRAR軟件進行壓縮屬于無損壓縮
            B.將此文件另存為jpg格式屬于無損壓縮
            C.將此文件重命名為“玻璃瓶.zip”屬于有損壓縮
            D.將此文件另存為mp3格式屬于有損壓縮
            (5)如圖2所示的易拉罐圖片采用RGB顏色模型來描述顏色,其中某像素點的R原色用十進制數表示為230,轉換為十六進制數是
             
            H,轉換為二進制數是
             
            B。
            (6)垃圾分揀機器人判斷某回收物是否為易拉罐的簡要過程如右圖所示,虛線框中算法的基本控制結構是
             


            A.順序結構
            B.分支結構
            C.循環結構
            D.循環嵌套分支結構
            (7)、可回收物的當前回收價格為0.8元/公斤,單次投遞超過20公斤最多按20公斤結算。若設計算法來實現某次投遞所獲金額的計算。算法描述如下:將稱重重量賦值給x,如果x小于20,輸出金額為0.8*x元,否則輸出金額為0.8*20元。這種算法的描述方法屬于
             

            A.流程圖
            B.自然語言
            C.偽代碼
            D.程序設計語言
            (8)、鍵盤輸入模擬可回收物稱重重量,投遞所獲金額賦值給pay并輸出,用Python語言編寫該算法。
            x=float(input(“請輸入回收物重量:”))
            #在以下區域繼續完善代碼
             


            #以下輸出語句,不作修改
            print(“所獲金額:”,pay)

            組卷:3引用:1難度:0.5
          • 17.小申采集了某城市2022年七月的氣象數據。數據中包含了每天的日平均氣溫(℃),日平均相對濕度(%)、日降水量(mm)、平均風速(km/h)、日照時數(h)。
            (1)、小申在網上找到了某個氣象信息接口,利用所學的爬蟲知識將數據抓下來,保存為csv類型文件(文件名為“氣象數據.csv“),供后期深入分析,請補全以下代碼。
            import requests
            import pandas as pd
            url=“https://weather.cma.jye.ai/***v1/query/pubished/daily/list?province=**“
            re=
             
            (url)#用GET方式獲取網頁數據
            dic_txt=eval(re.jye.ai)['data']
            df=pd.DataFrame(dic_txt)
             
            #保存為csv類型文件
            (2)、小申采集的部分氣象數據如圖所示,他使用Python第三方庫pandas提供的方法進行數據整理。經檢查確認,對于同一天出現多條記錄的情況,視為重復記錄,只需保留其中的第一條。若讀取的數據存放在變量df中,以下去重方法正確的是
             

            日期 日平均氣溫 日平均相對濕度 日降水量 日平均風速 日照時數
            1日 29.3 8 0 1.9 6.6
            2日 29.8 8.7 5.4 0.9 7.9
            3日 31.5 8.5 0 2 0
            ……
            30日 30 8.7 5 1.6 8
            3日 30.8 8.6 0 2 0
            31日 28.7 8.1 0 1.3 6.4
            A.df.drop_duplicates(subset=[‘日期’],inplace=True)
            B.df.drop_duplicates(keep=‘first’,inplace=True)
            C.df.drop_duplicates(keep=‘last’,inplace=True)
            D.df.drop_duplicates(subset=[‘日期’],keep=‘last’,inplace=False)
            (3)、刪除有缺失值的記錄,若讀取的數據存放在變量df中,將處理后的數據轉存在mydf中,以下方法正確的是
             

            日期 日平均氣溫 日平均相對濕度 日降水量 日平均風速 日照時數
            1日 29.3 8 0 1.9 6.6
            2日 29.8 8.7 5.4 0.9 7.9
            5.3 6.2 0 2 0
            ……
            A.mydf=dropna(axis=1)
            B.mydf=df.jye.ai(axis=0)
            C.mydf.jye.ai(inplace=True)
            D.mydf=df.jye.ai (  )
            (4)、小申把整理后的數據存儲于“七月氣象數據.csv”文件中。如圖所示,他編寫程序對這些數據進行分析,在“日平均氣溫”大于30的記錄中,找出“日平均相對濕度”的最大值。請將程序填寫完整。
            import pandas as pd
            import numpy as np
            df=pd.read_csv(七 月氣象數據.csv',encoding='ansil')
            d=df['日平均氣溫']
            mydf=df[
             
            >30]
            temp=np.
             

            print(temp)
            (5)、小申在撰寫數據分析報告時,根據“2022年7月日平均氣溫”可視化圖形,總結七月份日平均氣溫特點,如圖所示,請在橫線處進一步補充七月份日平均氣溫特點。

            2022年七月份日平均氣溫在32℃及以上的有3天。
             

             

            (6)、根據國家氣象信息中心統計,氣象大數據持續爆炸式增長,日增量40TB,氣象部門已積累海量數據資源。到2022年總體規模達到200PB(1PB=1024TB),這體現出的大數據特征是
             

            A.處理速度快
            B.數據類型多
            C.價值密度低
            D.數據規模大
            (7)、為了及時做好防暑降溫工作,各城市氣象部門及時預報天氣氣溫,發布高溫預警信息。小申采集了部分城市氣象部門發布的某日14時氣溫預報數據,并設計了一個算法,統計發布橙色預警的城市數量。請參考下表,選擇合適的框圖分別填入
             
             
             
            ,將算法設計完整。
            預警 氣溫范圍
            黃色預警 35℃≤氣溫<37℃
            橙色預警 37℃≤氣溫<40℃
            紅色預警 氣溫≥40℃

            A.
            B.
            C.
            (8)、小申編寫程序統計七月份日降水量不為0的天數,七月份每天的日降水量數據依次存放在列表slist中,請根據已有的語句完善程序代碼。
            slist=[0,5,4,0,0,1.3,0,0,0.9,0,0,53.8,0,0,0,58.6,10,0,0.3,0,0,0,0,0,0,0,12.2,0,0,2.9,0]
            #在以下區域繼續完善代碼
             


            #以下輸出語句,無需修改
            print(c)

            組卷:2引用:1難度:0.4
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