学进去

小明收集了某超市部分商品2022年上半年每天的价格数据并保存在"data.xlsx"文件中，如图a所示。

要分析某商品一个月内的价格稳定情况，需要将本月每天（除第一天外）价格波动的绝对值加起来（价格波动=当天价格前一天价格），其值越小，价格越稳定。
为统计该超市6月份各商品价格稳定情况，编写如下Python程序。请回答下列问题：
import pandas as pd
df=pd.read_excel("data.xlsx")
df=     
df=df. reset_index(drop=True) #重新设置索引，从0开始递增
（1）获取6月份各商品的价格，划线处填入的代码为__________（多选，填字母）
A. df[df["日期"]>=20220601]       B. df["日期">=20220601]
C. df[df.日期>=20220601]               D. df[df["日期"]]>=20220601
（2）绘制6月份价格稳定情况线形图，部分Python程序如下，请在划线处填入合适的代码。

import matplotlib. pyplot as plt
cols=df. columns[1：]#存储各商品名称
n=_____
m=len(cols)
diff=[0]*m
for i in range(m)：
     s=0
     for j in range(1,n)：
          day_diff=abs(df[cols[i]][j]-df[cols[i]][j-1]) #计算每天价格波动
          s+=day_diff
______
x,y=cols, diff
plt______
plt. show()
（3）由图b可知，该超市6月份各商品价格最稳定的是____（单选，填字母）
A.商品A     B.商品B       C.商品C        D.商品D          E.商品E

小张有一架游标刻度不清的物理天平，和若干不同质量的砝码，个数与克数分别为：1个1g、2个2g、1个5g、1个10g、2个20g、2个50g。小张想通过编程知道能否使用这些砝码称出连续的不同质量，如能则输出有多少种不同质量与其质量的范围。
小张编程的想法为：将每个砝码看作不同的，即使质量一样也看成不同。小张所拥有的砝码数可以看作9个，对于每个砝码有可能被使用或不使用，因此砝码质量组合最多2⁹种。小张从质量小的砝码开始尝试：先拿一个1g的砝码放入，这时出现第1种质量，将其记录。然后拿走1g砝码，将第1个2g砝码放入，这时出现第2种质量……。如果当前砝码组合的质量是前面产生质量+1，则记录当前组合质量；如果当前砝码组合的质量没有产生过且当前组合质量超过前面产生质量+1，则终止当前程序。具体砝码组合见下表所示：

（1）对于上表中各砝码的选择状态为111000000，则下一种选择状态为：______。
（2）具体代码如下，运行结果如下图示，在划线处填入合适代码。

def selct(f,n):#找出一种砝码的组合
     i=0
     while①___ and f[i]==1:
          f[i]=0
          i+=1
     f[i]=1#选中第i种砝码
     return f
weight=[1,2,2,5,10,20,20,50,50]#砝码
unweight=[]#记录砝码组合质量
n=len(weight)#砝码种数
f=[0]*n #记录砝码是否被取
for i in range(2**n-1):
     f=②___;
     w=0
     for j in range(n):#依据选择状态，计算砝码质量
          w+=③___
     #将不同质量的组合存入unweight列表
     if len(unweight)==0:
          unweight.append(w)#append()为列表添加元素
     elif w not in unweight and w==unweight[-1]+1:
          unweight.append(w)
     elif w not in unweight:
          break
print（“最多能称出”，len(unweight)，“不同质量”）
print（“质量范围：”，unweight[0]，“____”，④___）

小李统计了浙江省1980年至2021年每年第一产业、第二产业、第三产业总值情况（单位：亿元），数据保存在“nianjian.xlsx”中，如图a所示。
图a图b
计算每年的生产总值合计，计算方法为：合计=第一产业+第二产业+第三产业。并绘制反映第三产业的线形图，如图b。
（1）请在划线①②处填入合适的代码。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘KaiT’,‘SimHei’]
df=pd.read_excel (___)
_▲___________
x=df["年份"]
y= ___
plt.plot(x,y)
plt.show()
（2）请为▲______处选择合适的代码（多选，填字母）。
A．=B2+C2+D2
B．合计=第一产业+第二产业+第三产业
C．df.合计=df.第一产业+df.第二产业+df.第三产业
D．df["合计"]=df["第一产业"]+df["第二产业"]+df["第三产业"]
（3）由图b可知，1980年至2021年第三产业的变化趋势为连续______（选填：增长/下降）。
（4）计算每年（1981～2021）的增长率，并统计出增长率最高的年份。
注：1981年增长率=（1981年合计—1980年合计）/1980年合计
n=len(df)
for i in range(1,n):
     minus= ___
     df.at[i,“增长率”]=round(minus/df.at[i-1,"合计"],4)
     if i==1:
          imax=1
     elif df.at[i,"增长率"]>df.at[imax,"增长率"]:
          ___
print(df.at[imax,"年份"])

某信息仅包含大写字母，字符数不超过n*n（n*n为密钥矩阵规模，n>0），加密过程如图a所示：
图a
图b
（1）已知密钥矩阵按图a中所示，若原文为“OK”，则加密后的密文是_________，若输入的密文是“10，1，24，2，”，则原文是_________。
（2）根据上述加密算法编写解密程序，运行界面如图c所示。请在划线①②③处填上合适的代码。
图c
def   getmm（x，n）:   #获取位置编号x的位置密钥值
        row=（x-1）%n
       col=（x-1）//n
       if①_______：
                    row=n-1-row
       return key[row][col]
#生成规模为n*n的密钥矩阵，存入二维矩阵key中
n=int（input（"请输入密钥矩阵规模n:"））
key=[[i*n+j+l for j in range(n)] for i in range(n)]
#密文解密
p=input("请输入密文: ")
mw=[]
bmz=[]
t=0
for i in range (1en(p)):
#依次读取密文字符串中的数值，结果存入到列表mw中
s=p[i]
if s!=",":
.②_________
else:
mw. append (t)
t=0
k=len (mw)
for i in range(k//2) :   #对密文解密，结果存入列表bmz中
bmz. append (mw [2*i]- ③_________
yw="
for i in range (k//2):   #转换为字母输出
yw=ywtchr (bmz [i]-1+ord("A"))
print("原文为:"+yw)

小明编写了一个程序：输入一段英语短文，程序运行后输出该短文中出现次数最多的字母及次数（字母不分大小写，结果以大写形式输出；若有多个字母，则全部输出）。程序运行结果如图所示：

（1）实现上述功能的Python程序如下，请在划线①②③处填入合适的代码。
wz=input（"请输入一段英文："）
wz=wz.upper（）   #小写字母转换为大写字母
zf=[0]*26
for i in①__________；
     ch=wz[i]
     if"A"<=ch<="Z":
          n=ord（ch）-ord（"A"）
   ②__________
maxzf=[]
maxn=0
for i in range（26）:
     if
          maxn=zf[i]
for i in range（26）:
     if zf[i]=maxn:
          maxzf.append（③_________）
print（"出现次数最多的字母是"，maxzf）
print（"共出现"，maxn，"次"）
（2）代码中加框处语句“zf[i]>maxn”若改为“zf[i]>=maxn”，则对输出结果_______（填：会/不会）产生影响。

小李收集了某市2022年6月的天气情况，并将相关数据存储在文件“weather.xlsx”中，部分数据如图a所示，并用数据处理相关知识制作如图b所示的图表。请回答下列问题：
图a图b
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']     #设置中文字体
df=pd.read_excel（"weather.xlsx"）
df.at[①_________]=27   #2022/6/3最高温度数据异常，修改为“27”
dfl=df.sort_values（"温差"，ascending-=False）
df2=②_________
print（df2）   #输出温差最大的3条记录
df3=df.groupby（"天气"，as_index=False）.③_________     #分组求平均
x=df3["天气"]
y=df3["温差"]
④_________
plt.legend（）
p1t.show（）
（1）请在划线①③④处填入合适的代码。
（2）划线②处可以填入的代码有__________（多选，填字母）
A.df1.head（3）             B.df1.tail（3）
C.df1[:3]                    D.df1[-3:]
（3）观察图表，发现温差最大的天气是__________（填写天气名称）

有如下Python程序段：
def   guess（cur）:
       q=cur
       p=a[cur][1]
     while p!=-1:
               if a[p][0]==a[cur][0]:
                       a[q][1]=a[p][1]
                       p=a[p][1]
            else:
                            q=p
                            p=a[p][1]
a=[[1，3]，[1，2]，[2，4]，[2，5]，[4，-1]，[3，1]]
head=0；cur=head
while a[cur][1]!=-1:
             guess（cur）
            cur=a[cur][1]
cur=head
while cur!=-1:
            print（a[cur][0]，end=""）
            cur=a[cur][1]
运行后，则输出的结果是（       ）

A．1234

B．1122

C．11223

D．11224

一个整数n（n>=11 and n<1000）从左向右和从右向左读其结果相同，且是素数，则称n为回文素数，例如133020331是回文素数。下列Python程序段用于找出1000以内的所有回文素数。(提示：如果n不能被内的任何一个整数整除，则n是素数)
import math
def hws（num）:

m=str（num）

if ① :

return True

return False

def sushu（num）:

②

for i in range（2，int（math.sqrt（num）+1））:

if num%i==0：

③

return flag

n=11
while n<1000
if ④

print（n）

n=n+1
上述程序段中划线处可选语句为：________
划线处①处应该填入的语句为：______
划线处②处应该填入的语句为：______
划线处③处应该填入的语句为：______
划线处④处应该填入的语句为：______

某景区共有9个景点（编号依次为0-8），景点之间的连通情况如图所示，两个景点之间的数值表示两个景点之间的距离。小明想从编号为start的景点尽快到达编号为end的景点与同学汇合，小明应如何规划行进路线，使得行走的距离最短？并输出从起点到终点经历的景点编号。

算法思想：
1将起点到起点的距离设置为0，起点到其他景点的距离设置为无穷大
2从未标记的景点中选择距离起点最近的景点A，做标记，并收录到最优路径中
3计算与景点A相连的景点B的距离：（景点B的距离是指从起点到景点B的距离）
若景点A的距离+景点A到景点B的距离〈景点B的距离，更新景点B的距离，并将景点A设置为景点B前驱景点
编写Python程序，实现上述功能，程序运行界面如图所示。

（1）若景点3到景点4之间的距离为1，则从起点0到终点4的最短距离是______
（2）定义如下dijkstra(s)函数，参数s表示起点编号。函数的功能是求解各个景点距离起点景点的最短距离。
①加框处代码有误，请改正。
②请在划线处填入合适的代码。
def   dijkstra(s):
dist [s]=0
while True:

i=-1                  #设定一个初始值

for   j   in range(n):     #从未标记的景点编号中选择一个距离起点最近的景点编号

            if not flag[j]:
                 if :______
                       i=j
       if   i==-1:#若所有节点均已经标记
            break

#将选定的节点进行标记，同时更新节点距离

______

for   j   in range(n):

if   dist[j]>dist[i]+path[i][j]:

dist [j]=dist[i]+path[i][j]

pre[j]=i

（3）实现线路规划的部分Python程序如下，请在划线处填入合适的代码。
n=9
flag=[False]*n
pre=[-1]*n            #记录前驱
Inf=float (’inf’)     #表示无穷大
dist=[Inf]*n
path=[[0, 4, Inf, Inf, Inf, Inf, Inf, 8, Inf],
[4, 0, 8, Inf, Inf, Inf, Inf, 11, Inf],
[Inf, 8, 0, 7, Inf, 4, Inf, Inf, 4],
[Inf, Inf, 7, 0,9,14, Inf, Inf, Inf],
[Inf, Inf, Inf, 9, 0,10, Inf, Inf, Inf],
[Inf, Inf, 4, 14,10,0, 2, Inf, Inf],
[Inf, Inf, Inf, Inf, Inf, 2, 0, 1,6],
[8, 11,Inf, Inf, Inf, Inf, 1, 0, 7],
[Inf, Inf, 2, Inf, Inf, Inf, 6, 7, 0]]
start=int (input ("请输入起点景点编号(0-8):"))
end=int (input ("请输入终点景点编号(0-8):"))
①______
print ("从起点到终点的最短距离是："，②______）
print ("从起点到终点经历的景点编号依次为：",end="")
cur=end
pos=str(end)
while③______:

pos=str (pre [cur])+"→"+pos

cur=pre[cur]

print (pos)

某室内环境实时监测系统，该系统结构示意图如图所示。Web服务器端程序采用基于Python的Web应用框架Flask编写。数据由智能终端的IoT模块发送到Web服务器，客户端通过浏览器访问服务器，获取各种数据信息。

（1）根据信息系统的功能要求，图中①处的设备名称是______(单选，填字母：A．路由器/B．防火墙/C．智能终端）。
（2）该系统网络应用软件的实现架构是______(单选，填字母：A．C/S架构/B．B/S架构）。
（3）若传输数据时使用的URL为“http://192.168.1.101:5000/ input?id=l&val=22.5”，且每隔5秒钟访问这个URL一次，请在划线处填入合适的代码
#导入函数库，设置智能终端连接服务器的参数，网络连接等，代码略
#采集传感器数据（传感器接着pin0)，并设置传输模式
while True:
tmp =round ((①______.read_analog()/1024)*3000/10.24, 1)
errno.resp = Obloq.get (②______, 10000)
if errno = 200:
     display, scroll (str (resp))
else:
     display, scroll (str (errno))
③______
（4）测试系统时使用移动终端访问该系统，发现无法登陆该系统，可以使用该移动终端进行系统的______（单选，填字母：A．软件测试/B．硬件测试/C．网络测试)；若所有外网设备均无法访问该系统，则需查阅多个文档后进行维护，最需查看的是______（单选，填字母：A．可行性研究报告/ B．程序设计报告/ C．系统使用和维护手册）