2022-2023學(xué)年上海市徐匯區(qū)南洋模范中學(xué)高一（上）期末信息技術(shù)試卷
發(fā)布：2024/4/20 14:35:0
一、選擇題（1～9題，每題2分，共計(jì)18分）
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1．2022年6月13日，四川省文物考古研究院在四川廣漢市公布了三星堆遺址地最新考古成果，6個(gè)“祭祀坑”目前共出土編號(hào)文物近13000件，確認(rèn)了三星堆祭祀坑為商代晚期距今約3200年至3000年?？脊湃藛T通過(guò)對(duì)出土文物進(jìn)行研究分析，推測(cè)了古人的政治、文化、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)狀況。以下說(shuō)法不正確的是（ ?。?/h2>
組卷：0引用：1難度：0.7 -
2．酷酷參加計(jì)算機(jī)NOIP競(jìng)賽，在網(wǎng)上報(bào)名時(shí)，需要上傳一張證件照。要求上傳文件格式為jpg,且大小不能超過(guò)1MB。酷酷有一張大小為3.2MB、格式為bmp的彩色證件照。為了能符合上傳要求，以下做法正確的是（ ）
組卷：1引用：1難度：0.6 -
3．有“酷酷爸爸身體不適，經(jīng)測(cè)量口腔溫度已經(jīng)飆升至40℃”、“40”和“成年人清晨安靜狀態(tài)下的口腔正常溫度在36.3-37.2℃”三種描述，關(guān)于這三種描述，下列選項(xiàng)正確的是（ ?。?/h2>
組卷：6引用：4難度：0.7 -
4．在通信應(yīng)用中，經(jīng)常使用模擬信號(hào)和數(shù)字信號(hào)，如圖所示，是兩種信號(hào)的示意圖，下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是（ ?。?br />
組卷：6引用：4難度：0.5 -
5．變量P2存放一個(gè)四位正整數(shù)X百位上的數(shù)字，變量P3存放一個(gè)四位正整數(shù)X十位上的數(shù)字，以下對(duì)變量P2、P3的賦值都正確的是（ ?。?/h2>
組卷：0引用：1難度：0.5 -
6．小方老師打算網(wǎng)購(gòu)一批信息技術(shù)試卷，作為春節(jié)禮物發(fā)給班級(jí)的同學(xué)，小李老師向他分享了一個(gè)團(tuán)購(gòu)鏈接，部分信息如下表：
其中書(shū)名一欄和購(gòu)買(mǎi)數(shù)量一欄中原來(lái)的內(nèi)容看不清楚了，你認(rèn)為“書(shū)名”處和“購(gòu)買(mǎi)數(shù)量”處的數(shù)據(jù)最可能的類型分別是（ ?。?br />①str
②float
③int
④bool組卷：2引用：1難度：0.6 -
7．小明在調(diào)試程序時(shí)，出現(xiàn)如圖所示的錯(cuò)誤提示，原因是（ ?。?br />
組卷：4引用：2難度：0.6 -
8．打印顯示如圖所示的直角三角形。程序代碼如下所示，則空缺部分應(yīng)填入（ ）
For i in range（__________）：
print（'@'*i）組卷：3引用：2難度：0.5
四．【綜合題二】（23～25題，共計(jì)18分）
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25．很多高速公路都設(shè)有區(qū)間測(cè)速，其測(cè)速方法是在某一路段上布設(shè)兩個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，記錄車輛通過(guò)兩個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的時(shí)間來(lái)計(jì)算車輛在該路段上的平均車速（計(jì)算公式：v=
），如果車輛速度超過(guò)限速標(biāo)準(zhǔn)則判定車輛超速。st
現(xiàn)有一段長(zhǎng)為25千米的測(cè)速區(qū)間（如圖1），小車的限速標(biāo)準(zhǔn)是100千米/小時(shí)。數(shù)據(jù)中心需要編寫(xiě)一段程序，用來(lái)判斷某車輛在此測(cè)速路段是否超速。（變量s表示區(qū)間距離、變量t表示用時(shí)，變量v表示平均速度）以下是自動(dòng)判斷5輛車是否超速，并統(tǒng)計(jì)超速車輛總數(shù)的算法流程圖（圖2）和Python程序代碼（圖3），請(qǐng)完成以下各小題。（變量total表示超速車輛總數(shù)）
（1）該算法流程圖的控制結(jié)構(gòu)屬于。
A．循環(huán)結(jié)構(gòu)
B．雙重循環(huán)
C．分支嵌套循環(huán)結(jié)構(gòu)
D．循環(huán)嵌套分支結(jié)構(gòu)
（2）請(qǐng)?zhí)顚?xiě)語(yǔ)句①橫線處的內(nèi)容，range（）。
（3）代碼中有一處錯(cuò)誤，是語(yǔ)句（填編號(hào)），錯(cuò)誤的原因是。組卷：1引用：1難度：0.3
五．【綜合題三】（26～34題，共計(jì)18分）
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26．“mobike_shanghai.csv“文件存儲(chǔ)了2016年8月份上海某區(qū)域共享單車騎行數(shù)據(jù)。約十萬(wàn)條記錄，每條記錄有訂單編號(hào)、單車編號(hào)、用戶編號(hào)、開(kāi)鎖地點(diǎn)、開(kāi)鎖時(shí)間、關(guān)鎖時(shí)間、騎行耗時(shí)等信息。
請(qǐng)根據(jù)以上情境回答以下問(wèn)題。
（1）好學(xué)的飛飛同學(xué)想在文件中添加天氣溫度等信息，需要從互聯(lián)網(wǎng)上采集一些數(shù)據(jù)，請(qǐng)問(wèn)可以使用以下哪種方法。
A．requests.jye.ai（ ?。?br />B．requests.jye.ai（ ?。?br />C．requests.jye.ai（ ）
D．requests.jye.ai（ ?。?br />（2）飛飛獲取到了網(wǎng)頁(yè)源代碼，以下可以用來(lái)解析網(wǎng)頁(yè)的python函數(shù)庫(kù)是。
A．requests
B．random
C．HTML
D．BeautifulSoup
飛飛編寫(xiě)了以下程序，對(duì)下午13時(shí)到18時(shí)的騎行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。
（3）飛飛想對(duì)csv文本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，她在上面程序中①處導(dǎo)入的庫(kù)為#導(dǎo)入庫(kù)
import ① as pd
import matplotlib.② as plt
#讀取 mobike_shanghai.csv 文件
df=pd.③（“mobike_shanghai,csv“，encoding=“ANSI“）
#整理數(shù)據(jù)
df.④（keep=“first“，inplace=True）
#在篩選數(shù)據(jù)
select=⑤
#按單位小時(shí)進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)
count=select[“time_of_hour“].⑥print （count）
#繪制并顯示圖形
plt.⑦（range（1，7），count）
plt.jye.ai （ ）。
A．requests
B．pandas
C．csv
D．numpy
（4）上面程序②處導(dǎo)入繪圖庫(kù)的語(yǔ)句可以是import matplotlib.______as plt。
A．plt
B．plot
C．pyplot
D．numpy
（5）為讀取csv文件，上面程序③處應(yīng)填入的是。
A．read_excel
B．read_csv
C．to_excel
D．to_csv
（6）飛飛發(fā)現(xiàn)有些記錄出現(xiàn)如下圖的情況，她通過(guò)上面程序④處進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的函數(shù)為。
A．isnull
B．dropna
C．drop_null
D．drop_duplicates
（7）飛飛想篩選出時(shí)間在13時(shí)到18時(shí)之間的數(shù)據(jù)，⑤處可以使用的篩選語(yǔ)句是。
A．df[（df['time_of_hour']＞=〃13時(shí)〃），（df['time_of_hour']＜=〃18時(shí)〃）]
B．df[（df['time_of_hour']＞=〃13時(shí)〃）&（df['time_of_hour']＜=〃18時(shí)〃）]
C．df[（df['time_of_hour']＞=〃13時(shí)〃）and（df['time_of_hour']＜=〃18時(shí)〃）]
D．df[（df['time_of_hour']＞=〃13時(shí)〃）or（df['time_of_hour']＜=〃18時(shí)〃）]
（8）要對(duì)數(shù)據(jù)按單位小時(shí)進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如下圖所示，上面程序⑥處應(yīng)填入的是。
A．value_counts
B．value_counts（ ）
C．sum（ ）
D．values_count（ ?。?br />（9）要繪制下圖所示的圖形，與相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，上面程序橫線⑦處應(yīng)該填入的是。
組卷：1引用：1難度：0.3