精品解析：浙江省诸暨市第二高级中学2020-2021学年高一下学期期中考试信息技术试题

诸暨二中2020学年第二学期期中考试

技术学科高一试题

 第一部分信息技术（共50分）

一、选择题（本大题共12小题，每小题2分，共24分，每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，不选、错选、多选均不得分。）

1. 在数据整理中2020/2/30属于数据问题中的 (    )

A. 数据缺失 B. 数据重复 C. 逻辑错误 D. 格式不一致

2. 下列关于大数据处理的说法，错误的是 (     )

A. 处理大数据一般采用分治思想 B. 数据采集只能收集结构化数据

C. 图计算主要针对图数据 D. 并行处理能节省复杂问题的处理时间

3. 下列关于 Hadoop的功能说法错误的是（   ）

A. 将大规模海量数据以文件的形式、用多个副本保存在不同的存储节点中

B. Reduce函数可归纳节点任务的计算结果

C. 分布式数据库HBase采用基于列的存储方式

D. 能够快速处理大规模实时数据的计算与分析

4. 下列 DataFrame常用函数语句及其对应解释错误的是 (  )

A. drop( )———删除数据 B. read_excel( )———读取Excel文件 C. append( )———合并 DataFrame对象              D. sort_values( )———排序

5. 文本数据处理的一般过程不包括 (  )

A. 数据共享 B. 特征提取 C. 数据分析 D. 结果呈现

6. 下列关于大数据在电子商务方面的应用，说法错误的是 ( )

A. 在交易、营销、供应链、仓储等环节产生了大量数据

B. 通过电商平台提供的精准营销服务是基于用户购买行为的大数据

C. 在供应链管理中，根据商品销售情况和市场预期数据，依靠推断模型，实现商品自动补货

D. 购物网站基于大数据挖掘和分析，变得越来越智慧

7. 如图所示为某导航系统的导航路径，现在人们的日常 出行越来越离不开导航系统，人们也日益感受到智能交通带来的便利。下列有关智能交通的说法中错误的是 ( )

A. 智能交通整合了物联网、大数据、云计算、人工智能等技术

B. 智能交通提高了交通效率但降低了安全性

C 智能交通最终使交通运输服务和管理智能化

D. 智能交通对数据进行实时采集、传输和处理

8. 人工智能的神经网络研究属于 (      )

A. 符号主义 B. 联结主义 C. 行为主义 D. 试错主义

9. 下列关于人工智能对社会的影响的叙述中,错误的是 (       )

A. 人工智能改善人类生活,使人们居家、出行、购物、医疗等日益便捷

B. 人工智能促进经济发展,推动人工智能与实体经济结合,是加快实体经济转型升级的必然发展方向

C. 人工智能技术将人类从繁琐工作中解脱出来的同时，也会取代一些工作岗位,但从长期来看，科技带来的就业远大于失业

D. 未来人类与智能机器必定可以安全、和谐地相处，因此对人工智能理论和技术在一些方面超越人类表现无需警惕

10. 某DataFrame对象score包含“准考证号”“学校名称”“姓名”“总分”“排名”等数据列，下列语句中，可以以学校为单位，输出各校学生“总分”平均值的是(       )

A. print(score.groupby(“学校名称”,as_index=False).mean( ))

B. print(score.groupby(“总分”,as_index=False).mean( ))

C. print(score.groupby(“学校名称”,as_index=False).排名.mean( ))

D. print(score.sort_index(“学校名称”,as_index=False).describe( ))

11. 小明参加课外活动小组，对盆栽中某一枝条做好标记，记录28天内该枝条的生长情况，每周日记录一次，四次记录结果分别为８.８cm、10.1cm、10.9cm、11.4cm。他使用Python编码。制作了关于枝条长度(单位:cm)的柱形图，代码及柱形图如下图所示，代码空白处应填。 (       )

A. ＂8.8，10.1，10.9，11.4＂ B. ＂8.8＂,＂10.1＂,＂10.9＂,＂11.4＂

C. 8.8，10.1，10.9，11.4 D. [8.8，10.1，10.9，11.4]

12. 有一段 Python代码及其运行结果如下，小明在代码中插入了语句“df_delc＝df.drop(0)”， 其余不做修改，那么运行这段修改后的代码，其运行结果为(       )

A. A B. B C. C D. D

二、非选择题（本大题共4 小题，其中第13 小题 6分，第14 小题6分，第15 小题6 分，第16 小题8 分，共26 分）

13. 小方使用Excel分析某网店2018年第四季度销售的相关数据，部分界面如图1所示：

图1

（1）M5单元格出现“#####”符号，希望正常显示则需要____________

（2）表中本季总销量的计算是通过在L5单元格中输入公式，并将公式自动填充到L18单元格后得到的，请问L8单元格中的公式是____________。

（3）若要对该网店2018年第四季度销售情况以“本月总销量”为主要关键字降序排序，则排序时选择的数据区域是_________

（4）建立了一张反应本季单品总盈的柱型图，如图2所示：应选择的数据区域是___________，图表生成后，小方对本季单品总盈这列数据进行了操作，已生成的图表________(填“会”或“不会”)发生变化。

图2

（5）对表中各产品的“进价(元)”和“12月销量”的数据进行筛选操作，筛选条件设置如图3所示，则按此设置筛选出的产品有______个。

图3

14. 如图1是某校信息技术成绩概况表，分析回答下列问题：

（1）如图1所示，区域C3：C14是通过公式计算得到的，要实现计算，可以选择区域中的C3单元格，输入公式________________，然后利用自动填充功能完成其他单元格的计算。（提示：合格数=实考数*（1-不及格率））

（2）若要将表格中的数据对班级按“优秀率”进行从高到低的排序，应选择的排序数据区域为________。

（3）若要用图表直观显示各班实考人数占全校实考人数的占比情况，应选择的数据区域是________。

（4）根据图1中数据制作的图表如图2所示，在下列操作中，能引起图表发生变化的是________（多选，填序号：A.以“平均分”为关键字对表格数据进行排序；B.选定区域D3：D14设置单元格格式，保留2位小数；C.把单元格D6的数据手工修改为73.4；D.通过函数计算出全校平均分，填在单元格D15）。

15. 学校对各班级的文艺汇演成绩做了评分，并利用Excel 软件进行数据处理，部分界面如图1所示。

图1

（1）用公式计算出各班级得分，可在I3 单元格输入公式，再利用自动填充得到其他班级得分，则I6单元格上的公式为____________。

（2）若将I3:I17单元格的数值小数位数设置为0，则I3单元格中的值___________（单选：填字母：A. 变大/    B. 不变/    C. 变小）

图2

（3）根据数据表中的数据制作的图表如图2所示，创建该图表的数据区域为_____________。

（4）若只对“高二”年级以“最后得分”为主要关键字降序排序，则排序时选择的数据区域是__________。

（5）将各年级最后得分最高的班级设为该年级的一等奖，下列方法可得到高二年级一等奖班级的是_______(多选，填字母)。

A. 选择区域B8：I12，再按“列I”为关键词进行降序排序后，该区域的第1 条记录为高二年级一等奖班级

B. 先筛选出“班级”开头是“高二”的记录，再筛选出“最后得分”为最大1 项的记录，筛选结果即为高二年级一等奖班级

C. 先筛选出“最后得分”为最大1 项的记录，再筛选出“班级”包含“高二”的记录，筛选结果为高二年级一等奖班级

D. 先按“最后得分”升序排序，再筛选出“班级”包含“高二”的纪录，最后一条记录为高二年级一等奖班级

16. 某市普通高中选课数据如图1所示，学生从地理、化学、生物等科目中选择三门作为高考选考科目，“１”表示已选择的选考科目。使用 Python编程分析每所学校各科目选考的总人数、全市各科选考总人数及其占比，经过程序处理后，保存结果如图2

图1

图2

实现上述功能 Python程序如下:

import pandas as pd

import itertools

＃读数据到pandas的 DataFrame结构中

df＝________ (”xk73.csv”,sep＝‘.’,header＝‘infer’,encoding＝‘utf－８’)

km＝[‘物理’ ,‘化学’ ,‘生物’ ,‘政治’ ,‘历史’ ,‘地理’ ,‘技术’ ]

＃按学校分组计数

sc＝df.groupby(‘___________ ’ ,as_index＝False).count()

＃对分组计数结果进行合计,合计结果转换为 DF结构并转置为行

df_sum＝pd.DataFrame(data＝sc.sum()).T

df_sum[‘学校代码’]＝‘合计’

＃增加＂合计＂行

result＝sc.append(df_sum)

＃百分比计算

df_percent＝df_sum

df_percent[‘学校代码’]＝‘比例’

for k in km:

per＝df_percent.at[０,k]/zrs

df_percent[k]＝per

＃增加＂百分比＂行

result＝result.append(df_percent)

＃删除＂姓名＂列

result＝______________

＃修改＂学生编号＂＂总人数＂

result＝result.rename(columns＝{‘学生编号’:‘总人数’})

＃保存结果,创建 Excel文件.生成的 Excel文件

result.to_excel(＂学校人数统计.xlsx＂)

（1）请在划线处填入合适代码:

（2）加框处语句的作用是__________________