相关试卷
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1、下列不属于信息的是（ ）A、电视 B、考试成绩 C、天气预报 D、股票价格
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2、某同学在网上搜索2012伦敦奥运会中国代表团获得的金牌数量，查询得到了2个不一样的结果，他应该怎样判断哪个结果是正确的？（ ）A、看发布信息的时间，以近期发布的为准 B、看提供信息的机构和个人的身份资质是否专业、权威 C、将通过多种渠道搜集的信息进行比较和对照，得出相同结论多的就是正确的 D、看网站是否经常更新，形式是否多样
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3、股票市场的股价信息随着时间的推移不停的在变化，体现了信息特征中的（ ）。A、真伪性 B、依附性 C、时效性 D、价值性
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4、十进制整数转换为十六进制整数采用“除 16 取余，逆序排列”法。具体做法是：用16整除十进制整数，可以得到一个商和余数；若余数大于等于 10，则以 A~F 分别代表 10~15；把商作为新的被除数，再除以 16，又会得到一个商和余数，如此进行，直到商为 0 时为止，然后把各个余数依次逆序排列，就得到了一个十六进制整数。
根据上述步骤，小明编写了将十进制整数转换为 16 进制整数的 Python 程序，请在划线处填入合适的代码。
d = int(input("请输入一个十进制正整数："))
ans = ""
code={10:‘A’,11: ‘B’,12: ‘C’,13: ‘D’,14: ‘E’,15: ‘F’}
if d == 0:
ans = "0"
while d > 0:
r = d % 16
if r >= 0 and r <= 9:
else:
print（d,"转换为 16 进制数是：",ans）
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5、K-近邻分类算法是指：一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于某一类别，则该样本也属于这个类别。如图所示有一坐标轴，横纵坐标分别为一部电影中搞笑镜头的个数和打斗镜头的个数。动作片中打斗镜头较多，喜剧片中搞笑镜头较多， 因此体现在坐标轴中，动作片集中在左上，喜剧片集中在右下。现要实现如下功能：输入某部电影的搞笑镜头和打斗镜头数目后，输出可能的类型，并在坐标轴中体现，如图三角形所示。
例如：
①输入搞笑镜头40和打斗镜头40：
②计算点（40,40）和其余所有点的距离（两点间的距离计算公式：
③将所有样本按照距离排序；
④假设k=3，取前k个距离的样本；
⑤统计出在前k个距离中，出现频次最多的类别，则（40,40）就属于该类别，可能是喜剧片。
(1)、上述举例的步骤中，主要是以（选填：A .自然语言/B .流程图/C .伪代码）方式在描述 k近邻算法(2)、步骤③中，要将所有距离排序，但未说明按何种方式按什么顺序排序，主要违反了算法特征中的（选填：A .有穷性/B .可行性/C .确定性）(3)、若将步骤⑤重新描述为：统计出在前 k 个距离中，出现频次最多的类别，若在前 k 个距离中，喜剧片出现的多，则（40,40）可能是喜剧片；否则（40,40）则是动作片。这主要体现了算法三要素的（选填：A .数据/B .运算/C .控制转移）。(4)、假设通过升序排序后的列表 d 前几个数据对应的影片类型为：动作片，喜剧片，喜剧片，动作片，动作片...。当 k 取 3 时，则输入的影片对应的影片类型为（选填： A .动作片/B .喜剧片）(5)、请将步骤②用代码的形式表示: import sqrt from mathx=int(input('请输入搞笑镜头数:'))
y=int(input('请输入打斗镜头数:'))
d=[ ] #用于存储距离
#已将所有样本横坐标保存至列表 ybx，可用 ybx[i]表示某一点横坐标
#已将所有样本纵坐标保存至列表yby，可用yby[i]表示某一点纵坐标
#即样本点坐标可用(ybx[i],yby[i])表示
for i in range(len(ybx)): #通过循环，计算所有样本点到点(x,y)的距离
d[i]=
(提示：sqrt()函数为开根函数，sqrt(3)即为根号 3)
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6、“羊了个羊”是一款趣味小游戏，集齐3个相同的图案即可消掉。小杨发现每个图案都是由64*64个像素组成的256色图像，若将某个图案按该规格保存为bmp图像文件，所需的存储空间是KB，如果将颜色改为黑白2色后保存为bmp图像文件，其它参数不变，图像文件大小变为KB。
小杨数了一下，发现游戏画面中共有13种不同的小图案，若要将这些图案的序号统一进行二进制编号，至少需要个二进制位。
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7、某 Python 程序如下：
p ="Tel-114"
c=" "
for ch in p:
if ch>= "0" and ch<= "9":
c+=str(9-int(ch))
elif ch>= "a" and ch<= "z":
c+= chr(ord(ch)- ord("a")+ord("A"))
else:
print(c)
c+=ch
程序运行后，输出的结果是（ ）
A、tEL-885 B、tEL-114 C、TEL-114 D、TEL-885 -
8、有如下python程序段
s=input('请输入一个 4 位数：')
a=s[:3:2]+s[1::2]
b=int(s[:3:2])-int(s[1::2])
a,b=a*b,a
print(a,b)
若输入'4319'，则程序输出的内容为分别是（ ）
A、124 62 B、160 80 C、43194319 4319 D、41394139 4139 -
9、已知字典 d={"名称":"ORANGE JUICE","数量":61,"售价":6.7}，则下列Python表达式中结果最大的是（ ）(提示： ord( )返回英文字符的ascii码值，A的ascii码值为65）A、4**len(d) B、d["数量"] C、ord(d["名称"][2]) D、int(d["售价"])*10
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10、已知字符串 list1=[1,2,3,4,[5,6,7]],则 lsit1[4]的值是（ ）A、4 B、[4] C、5,6,7 D、[5,6,7]
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11、用Python算法控制结构描述“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”，设t为距离天气预报发布时间的间隔（单位：分钟），下列选项正确的是（ ）A、if t>50:
print("雨停") elif t>25:
print("小雨")
B、if t>50:print("雨停") else:
print("小雨")
C、if t>25 and t<=50:print("小雨") else:
print("雨停")
D、if t>25:print("小雨") elif t>50:
print("雨停")
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12、下列关于人工智能的说法，正确的是（ ）A、人工智能处理数据都采用分治思想 B、神经网络解决分类问题不需要训练数据 C、图灵测试是测试机器是否具有智能的一种方法 D、“专家系统”是一种典型的基于数据驱动的人工智能方法
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13、下列不属于人工智能研究的基本内容的是（ ）A、机器学习 B、自动化 C、机器思维 D、机器感知
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14、用软件观察字符内码，如下图所示，正确的是（ ）
A、字符“！”的内码占 1 个字节 B、字符“J”的内码是 50 C、字符“o”的内码二进制表示是“01101111” D、字符“波”的内码是“A8 A3” -
15、下列关于信息编码的说法，正确的是（ ）A、对声音信号进行采样、量化和编码是一个数模（D/A）转换的过程 B、某 7 位二进制数的最高位为 1，将其转换为十进制数后的值大于等于 128 C、汉字和英文字符在计算机内部编码均采用十六进制 D、位图是用排成行列的点（像素）来描述的，用位图表示的图像比较细致，层次和色彩 也比较丰富
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16、下列关于数据与大数据的说法，正确的是（ ）A、数据是现代科学研究的重要资源 B、大数据的数据量庞大，价值密度高 C、中文字符采用 ASCII 码进行编码 D、大数据的应用降低了用户隐私信息泄露的风险
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17、下列关于信息的说法，正确的是 （ ）A、台风“梅花”的台风等级为14级，其中数字“14”就是信息 B、人们用沙袋抵抗台风，这是人民智慧的体现 C、关于台风线路预测，各国预测的线路有所差异，说明信息具有真伪性 D、根据卫星云图、气压、风向等，判断台风生成，这是知识的体现
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18、小王设计“模拟撤销”程序，需要用一个“历史记录”，“历史记录”是在对字符串s进行插入或删除时，将每步操作信息依次存储得到的，操作信息由操作符（“+”表示插入，“－”表示删除）、操作位置和操作字符串（只包含英文字母）构成，例如，“+23abc”表示在字符串s 第 23 个位插入了“abc”， “模拟撤销”过程按照“历史记录”的逆序进行，将字符串s的内容恢复到初始状态。对字符串“Book”的操作与撤销过程，如图所示。
小王编写的“模拟撤销”python 程序如下，输入撤销字符串和历史记录，显示撤销过程。
(1)、请在划线处填入合适的代码。s=input("输入撤销前的字符串：")
t=input("历史记录：")
t=t[::-1]
c,num="","" ss=s;n=0 for ch in t:
if "a"<=ch<="z" or "A"<=ch<="Z":
c=ch+c
elif "0"<=ch<="9":
num=ch+num
else:
if ch=="-":
else:
s=s[:n-1]+s[n-1+len(c):]
ss=s+"←"+ss
c=""
print("撤销过程："+ss)
(2)、运行该程序，输入的内容分别是“April”和“-3p+3ri-6e”,字符串s的值为： -
19、有一个背包可放入的物品总重量20公斤，共有m件物品，单个物品重量不超过15公斤。问：从这些物品中如何找出若干件，刚好是20公斤？（不考虑体积）
例如共有8个物品，分别为1,7,3,8,5,10,11,4公斤。算法思路如下：
把8件物品，看作8个位置，每个物品被选中记作1，不被选中记作0。显然，共有28=256种不同的选择方法。在这256种选择方法中，如果选中的物品重量之和等于20，就是我们要寻找的方案。
小李编写了python程序：由用户输入物品件数m，程序随机生成[1,15]之间的整数，表示每种物品的重量。请将程序划线⑴、⑵、⑶、⑷处填入适当的代码，将程序补充完整。
import random
def DToB(x,n):
if n<1: n=1
n=0
R=[0 for i in range(0,n)]
for i in range(n-1,-1,-1):
x=x//2
return R
m=int(input(“请输入物品件数 m”))
w=[for i in range(m)] #随机生成 m 件物品重量的列表
total=20
nm=
k=0
for x in range(0,nm): a=DToB(x,m)
T=[ ]
for i in range(0,m): if
a[i]==1:
if total==sum(T):
k=k+1
print(T)
print("共有",k,"种装入方法")
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20、小明搜集了某网络购物平台2021年1月1日至2021年9月30日时间段内的日用化妆品销售数据，原始数据如下图a所示。
图 a(1)、小明对数据进行了整理，下列操作不恰当的是（ ）(单选，填字母)。A、发现记录中有6条重复，对这6条记录进行了删除 B、发现记录中有38处数据项缺失，直接删除相关记录 C、将某条记录中订单日期“2050-6-9”订正为“2021-6-9” D、将某条记录中订单日期“2021#3#11”修改为“2021-3-11”(2)、图a 所示的数据为(A .结构化数据\ B .非结构化数据\ C .半结构化数据）(3)、小明发现数据中仍有极少量时间段外的记录混杂其中，利用Python 及pandas 模块进行处理。请回答问题：①采用 pandas 模块中的 (单选：填字母：A .Series/B .DataFrame) 数据结构存储全部数据会比较高效。
②全部数据保存于变量 df 中，为筛选出订单日期为 2021 年第一季度内的所有记录，可以执行 Python语句 dfl= ， 则 dfl 中保存筛选结果。(单选，填字母。提示：多条件筛选时，条件之间用“&”连接，表示需要同时满足这多个条件)
A.df[(df['订单日期']<='2021-1-1')&(df['订单日期']<='2021-3-31')]
B.df[(df['订单日期']>='2021-1-1')&(df['订单日期']>='2021-3-31')]
C.df[(df['订单日期']>='2021-1-1')&(df['订单日期']<='2021-3-31')]
(4)、经过以上两步处理之后，为了解“所在地市”第一季度“订购数量”前 10 名的情况，编写如下 Python 程序段：#数据整理结果保存于变量 dfl 中，代码略
g=dfl.groupby(“所在地市”,as_index=False).sum( )
print( ▲ )
并生成图 b 所示的图表：
图 b则划线处的代码可为（ ）（多选，填字母）
A、g.sort_values(“订购数量”,ascending=False)[0:10] B、g.sort_values(“订购数量”,ascending=True).tail(10) C、g.sort_values(“订购数量”,ascending=True)[0:10] D、g.sort_values(“订购数量”,ascending=False).head(10)(5)、根据以上数据整理结果，小明对第一季度所在地市的“订购数量”进行可视化处理，如图b所示。实现上述功能的Python程序部分代码如下，程序中划线处代码请填空。
#按“所在地市”对第一季度数据分组并求和，再按“订购数量”升序排序
#选取最后10 条数据，存入变量s，代码略
import matplotlib.pyplot as plt
x=s[‘所在地市’]
y=________
plt.barh(x,y,color=r)
plt.show( )