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2022-2023學(xué)年上海中學(xué)高一(上)期末信息技術(shù)試卷

發(fā)布:2024/4/20 14:35:0

一、非選擇題

  • 1.讓綠色生活成為新時(shí)尚,上海于2019年7月1日開始推動垃圾分類工作。為了提高垃圾回收的效率,在有些小區(qū)里安裝了具有“用戶識別”“自動稱重”“滿溢提醒”等功能的智能垃圾回收機(jī),如圖所示。居民投遞的可回收物送到分揀工廠后經(jīng)機(jī)器人精細(xì)分類,最終進(jìn)入相應(yīng)的再生產(chǎn)工廠變廢為寶。
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    (1)智能垃圾回收機(jī)放置在小區(qū)公共位置,屏幕上滾動顯示可回收物類別等內(nèi)容,以便廣大居民了解相關(guān)信息。這主要體現(xiàn)的信息特征是
     
    (選填:價(jià)值是相對的/具有時(shí)效性/具有共享性)。
    (2)在小區(qū)沒有安裝智能垃圾回收機(jī)之前,我們在投放垃圾時(shí)需要自己分好類:廢報(bào)紙屬于可回收垃圾、壞的燈泡屬于有害垃圾、過期的食物屬于廚余垃圾……,這些描述的內(nèi)容屬于
     
    (數(shù)據(jù)/信息/知識)。
    (3)這款智能垃圾回收機(jī)有語音交互功能模塊,方便用戶進(jìn)行功能選擇、報(bào)修、意見收集等任務(wù)的實(shí)現(xiàn)。語音交互功能模塊在工作時(shí)借助于內(nèi)置的聲2023.1線上音傳感器,將采集到的
     
    信號轉(zhuǎn)換為
     
    信號,即通過
     
    、
     
    、編碼的過程,完成轉(zhuǎn)換后才能讓數(shù)字設(shè)備進(jìn)行存儲和處理。
    A.數(shù)字模擬采樣量化
    B.模擬數(shù)字量化采樣
    C.模擬數(shù)字采樣量化
    D.數(shù)字模擬量化采樣
    (4)器內(nèi)置的SD卡用于存儲收集的語音反饋和留言。若已知SD卡的剩余容量為64G,每個(gè)用戶允許最多錄制2分鐘的語音,聲音的格式如下圖,則最多還能支持
     
    名用戶的錄制。(每人錄滿2分鐘)
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    (5)為了鼓勵(lì)更多人使用智能垃圾回收機(jī)進(jìn)行垃圾分類和回收,該機(jī)器可以對每次合理的分類投放給予一定的積分獎(jiǎng)勵(lì)。具體做法是:投放前可掃臉或輸入手機(jī)號及密碼進(jìn)行登錄.從數(shù)據(jù)安全防護(hù)的角度來看,輸入手機(jī)號及密碼的方式才能登錄,是采用了
     
    方法進(jìn)行了用戶數(shù)據(jù)的保護(hù);登錄成功后個(gè)人的界面(如圖)則采用了
     
    方法進(jìn)行了用戶的數(shù)據(jù)安全防護(hù)。
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    (6)如圖所示的是一張可回收物圖片及其屬性信息,一張這樣的圖片需要占用
     
    MB空間。
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    (7)若對圖片進(jìn)行壓縮,以下關(guān)于壓縮的描述,正確的是
     
    。
    A.將此文件用WinRAR軟件進(jìn)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.將此文件擴(kuò)展名改為.bmp屬于無損壓縮
    (8)如圖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(diǎn)的R、G、B原色用十進(jìn)制數(shù)表示分別是230、58、70,將其轉(zhuǎn)換為十六進(jìn)制表示應(yīng)為#
     
    。
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    (9)已知可回收物的當(dāng)前回收價(jià)格為0.8元/公斤,單次投遞超過20公斤最多按20公斤結(jié)算。若設(shè)計(jì)算法來實(shí)現(xiàn)某次投遞所獲金額的計(jì)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.程序設(shè)計(jì)語言
    B.流程圖
    C.偽代碼
    D.自然語言
    (10)小申用流程圖設(shè)計(jì)了某次投遞所獲金額的算法(如圖),虛線框中算法的基本控制結(jié)構(gòu)是
     
    ,若可回收物的重量是20kg,表達(dá)式x>=20的值是
     
    。
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    組卷:4引用:1難度:0.5

一、非選擇題

  • 3.小申很喜歡編程,自學(xué)一段時(shí)間Python后,想體驗(yàn)它在數(shù)據(jù)采集和處理方面功能,在老師的建議下他首先嘗試使用python到網(wǎng)絡(luò)上“爬”數(shù)據(jù)。他試著編寫了一個(gè)簡單的程序:從某網(wǎng)站爬取了一些單車使用的數(shù)據(jù),保存在bike.csv文件中,在用Excel打開此文件時(shí)出現(xiàn)了亂碼,如圖所示。
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    (1)小申從網(wǎng)絡(luò)上“爬”數(shù)據(jù),即通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。其完整的流程有三個(gè)步驟,分別是:
     
    、解析網(wǎng)頁和保存數(shù)據(jù)。
    (2)以下
     
    庫與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集有關(guān)的。
    A.Pandas
    B.numpy
    C.matplotlib
    D.requests
    (3)網(wǎng)頁請求方式有多種,GET是最常見的方式,一般用于獲取或者查詢資源信息,響應(yīng)速度較快。若已經(jīng)導(dǎo)入了方便發(fā)送HTTP請求的庫,要用get方式獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的python代碼(第3行的橫線上)需填寫
     
    ;獲取了網(wǎng)頁信息后需要使用BeautifulSoup庫中的方法進(jìn)行網(wǎng)頁解析,則代碼中對應(yīng)橫線(第6行)處應(yīng)填寫
     
    。
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    (4)接上題,要輸出網(wǎng)頁源碼中title標(biāo)簽的文本則先要用select屬性抓取title標(biāo)題,然后再使用print命令輸出,那么print后的橫線處(第8行)應(yīng)填寫
     

    A.title.Text
    B.sp.text
    C.html.title.text
    D.sp.title.text
    (5)以下
     
    是爬蟲技術(shù)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)。
    A.大量占用爬取網(wǎng)站的資源
    B.網(wǎng)站敏感信息的獲取造成的不良后果
    C.大量訪問目標(biāo)系統(tǒng),帶寬被強(qiáng)制占用
    D.以上都是
    (6)小申又觀察了這份數(shù)據(jù)文件,發(fā)現(xiàn)所有的英文、數(shù)字均正常顯示,這是因?yàn)槲魑淖址苄?,只需?
     
    個(gè)字節(jié)就能表示所有西文字符。其中字節(jié)(Byte)是計(jì)算機(jī)中信息組織和存儲的基本單位,生活中我們還用過KB、MB、TB等單位,若需要進(jìn)行換算的化:1TB=
     
    Byte(用冪次表示)。
    (7)請簡單說明bike.csv文件里中文字符出現(xiàn)亂碼的原因。

    組卷:7引用:1難度:0.1
  • 4.近幾年全球的氣候多變,夏季高溫天增多。為了探究背后的原因,李老師給同學(xué)們布置了課后活動——選擇一個(gè)城市進(jìn)行相關(guān)的氣候研究。小申他們組采集了某城市2022年7月的氣象數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)中包含了每天的日平均氣溫(℃)、日平均相對濕度(%)、日降水量(mm)、日平均風(fēng)速(km/h)、日照時(shí)數(shù)(h)。
    (1)小申采集的部分氣象數(shù)據(jù)如下圖所示,他使用Python第三方庫pandas提供的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)整理,刪除有缺失值的記錄,若讀取的數(shù)據(jù)存放在df中,以下方法使用正確的是
     

    日期 日平均氣溫 日平均相對濕度 日降水量 日平均風(fēng)速 日照時(shí)數(shù)
    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.df.isnull( ?。?br />B.df.dropna( ?。?br />C.df.drop_duplicates( ?。?br />D.df.drop_duplicates(subset=['日期'])
    (2)小申把整理后的數(shù)據(jù)存儲于“七月氣象數(shù)據(jù).csv”文件中。他編寫程序?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析(如圖所示),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(可使用numpy中的max函數(shù)),請將程序填寫完整。
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    (3)小申根據(jù)如圖1所示的七月份氣象數(shù)據(jù),編寫程序繪制如圖2所示的七月份日平均風(fēng)速異常情況檢測可視化圖形。該圖形叫
     
    ,我們可以借助于
     
    函數(shù)完成它的繪制。
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    A.箱形圖;box( ?。?br />B.散點(diǎn)圖;scatter( ?。?br />C.散點(diǎn)圖;plot( ?。?br />D.箱形圖;boxplot( ?。?br />(4)小申根據(jù)下圖所示的7月份日平均風(fēng)速異常情況檢測可視化圖形進(jìn)行了分析,下列描述中正確的是
     
    。(多選)
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    A.該月的日平均風(fēng)速數(shù)據(jù)中存在異常值
    B.必須立即刪除用小圓圈表示的這個(gè)數(shù)據(jù)
    C.該月的日平均風(fēng)速數(shù)據(jù)中存在缺失值
    D.可以進(jìn)一步分析用小圓圈表示的這個(gè)數(shù)據(jù)
    (5)小申了解到某省氣象大數(shù)據(jù)云平臺可以存儲地面、高空、海洋等氣象數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中有二維表格數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、圖片數(shù)據(jù)、地理位置數(shù)據(jù)等,這最能體現(xiàn)的大數(shù)據(jù)特征是
     
    。
    A.數(shù)據(jù)規(guī)模大
    B.處理速度快
    C.數(shù)據(jù)類型多
    D.價(jià)值密度低
    (6)為了及時(shí)做好防暑降溫工作,國家對不同的氣溫發(fā)布對應(yīng)的預(yù)警信息。小申采集了部分城市氣象部門發(fā)布的某日14時(shí)氣溫預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),并設(shè)計(jì)了一個(gè)算法,統(tǒng)計(jì)發(fā)布黃色預(yù)警的城市數(shù)量。
    ①采集的氣溫預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)存在列表t中,在進(jìn)行分析之前需要對溫度作保留1位小數(shù)的預(yù)處理,小申寫了下面的代碼,根據(jù)注釋補(bǔ)全其中的空白部分。
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    第2行空白橫線處應(yīng)填:
     
    ;第3行空白橫線處應(yīng)填:
     
    。
    ②小申開始是用流程圖設(shè)計(jì)的算法(如圖),補(bǔ)全橫線處的語句。
    預(yù)警 氣溫范圍
    黃色預(yù)警 35℃≤氣溫<37℃
    橙色預(yù)警 37℃≤氣溫<40℃
    紅色預(yù)警 氣溫≥40℃
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    ③流程圖中,虛線框內(nèi)是典型的
     
    算法。
    (7)為了統(tǒng)計(jì)出7月份低于平均日照時(shí)數(shù)的天數(shù),小申打算編寫Python程序解決。程序中sunlight用于記錄“7月份每天的日照時(shí)數(shù)”的變量名,c是記錄天數(shù)的變量名,i是循環(huán)控制的變量名,若要設(shè)置變量存放7月份日照總時(shí)數(shù),從命名的規(guī)則來看,下面的變量名
     
    是不合法的。
    A.Import
    B.sum-days
    C.printJuly_total
    D.Junetotal
    (8)按照上題中的要求,統(tǒng)計(jì)出7月份(31天)低于平均日照時(shí)數(shù)的天數(shù),請幫助小申完善程序。(在虛線框內(nèi)補(bǔ)全)
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    【提示】:先計(jì)算7月份的日照總時(shí)數(shù),即可求出平均日照時(shí)數(shù);再將每日日照時(shí)數(shù)與之比較,小于的話則累計(jì)1。

    組卷:5引用:1難度:0.4
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