相关试卷

dx = [0, 1, 0, -1]     # 模拟贪吃蛇往四个方向游走时行号变化的数组

dy = [1, 0, -1, 0]     # 列号变化数组

n = int(input())      # 方阵的大小

a, b = [], []

for i in range(n):

    s = input().strip().split() #方阵中的一行数据，“.”号和数字字符都以空格分隔

    a.append(s)

def calc(i, j, p):

    x, y, res = i, j, 0

    if '0' <= a[x][y] <= '9':

        res = int(a[x][y])

        for i in range(n-1):

            x =      # 产生新的行号

            y = # 产生新的列号（与行号类似），代码略

            if '0' <= a[x][y] <= '9':

                res = res * 10 + int(a[x][y])

        return res

for i in range(n):

    for j in range(n):

        for k in range(4):

            num =

            if num > 0:

                b.append(num)

print(b)       # 输出所有可能能产生的整数（可能会产生重复的整数）

bn = len(b)

for i in range(bn-1):

    for j in range(  ):

        if b[j] > b[j+1]:

            b[j], b[j+1] = b[j+1], b[j]

key = int(input("请输入待查找的整数："))

i, j = 0, bn-1

while i <= j:

    m = (i + j) // 2

    if :

        i = m + 1

    else:

        j = m - 1

print("小于等于", key, "的数共有", i, "个")

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel("PM2.5.xlsx")

# cities 保存所有地区名称，这里仅演示部分数据

cities = ["安吉县", "淳安县", "慈溪市", "杭州市", "湖州市"]

for city in cities:

    dfc =    ①   

    dfc.to_excel(city + ".xlsx", index=False)    # 输出文件结果示例如图b所示

那么划线部分语句可以是       ；

df = pd.read_excel("PM2.5.xlsx")

# 删除“地区编码”、“指标名称”、“计量单位”数据列

df = df.drop(["指标名称", "地区编码", "计量单位"], axis=    ②     )

# 同一个地市取 PM2.5 浓度最高的值

dfg =    ③   

# 按 PM2.5 的值升序排序

dfg = dfg.sort_values("PM2.5", ascending=True)

# 输出排序后的最后五行结果

print(dfg.tail())

df2 = pd.concat([dfg.head(5), dfg.tail(5)]) # 合并两个对象成为新的 DataFrame 对象

plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi','SimHei','FangSong'] # 设置图表字体

plt.figure(figsize=(8,4))

plt.title("部分县市 PM2.5 浓度对比")

plt.xlabel("PM2.5 浓度值")

plt.bar(  , df2["PM2.5"], color="orange")

for i in range(len(df2)):

    x = df2.index[i]

    y =

    # text()方法可以绘制数据标签，语法：text(横坐标，纵坐标，显示内容)

    plt.text(x, y, '%d' % y)

from microbit import *; import Obloq

#uart串口配置和初始化，并用Obloq连接Wi-Fi，准备发送数据，代码略

while True:

    value = pin0.read_analog()       # 获取1号温度传感器数据，注意这是模拟值

    t = round(value * 330 / 1024, 1)    # 将模拟值转换成摄氏温度值

    errno, resp = Obloq.get(② , 10000)     # 向服务器发送数据

    # 根据服务器反馈信息控制执行器进行温控，代码略

    sleep(1000 * 5)

若某一时刻传感器获取到的温度值是27℃，它向服务器发送数据时使用的URL是http://192.168.113.5/data?id=1&v=27，请将划线处②的语句补充完整。

import sqlite3; from flask import Flask, request, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/')

def index():

    #连接并读取数据库，获取传感器编号为1的所有气温值，用变量result保存，代码略

    tmp = result[-1][2]    #获取最后一条记录中的气温值，保存在变量tmp中

@app.route('/data', methods=['GET', 'POST'])

def add():

    #获取智能终端传输的传感器编号id和气温v的值，并插入到相应数据表中

    #最后根据数据库中存储的气温临界值向智能终端发送反馈信息，代码略

if __name__ == '__main__':

    app.run(host="192.168.113.5", port="80")

在add()视图函数中，需要将数据插入到数据表中，其操作语句如下：

sql = "Insert Into sensorlog (sensorid, sensorvalue) values ('%s', '%s')" % (id, v)

①cur = db.cursor()                   ② db.commit()

③db = sqlite3.connect("temp.db")    ④cur.execute(sql)

cur.close(); db.close()

那么其中①~④条语句正确的顺序是： 。

函数 regain 的功能是模拟数据恢复，找到各个文件的起始地址和大小（盘块数量），并返回以[[起始地址, 文件大小], …]形式的列表 lst。变量 allot 存储文件分配表信息。

def regain(allot):

    lst=[]

    visited=[]     #记录 allot 的访问情况

    for i in range(len(allot)):

        if allot[i] != 0xff and i not in visited:       #盘块 i 需要处理

            fsize=0

            p=i

            while p!=-1 and p not in visited:

                visited.append(p)

                fsize+=l

                p=allot[p]

            if p==-1:

                lst.append([i,fsize])

            else:

                for j in range(len(Ist)):

                    if lst[j][0]==p:

                        lst[j][0]=i

                        lst[j][1]=lst[j][1]+fsize

    return lst

若allot为[3,7,13,9,0xff,0xff,0xff,8,-l,-l,0xff,l,0,1l,0xff,0xff]，调用regain函数，

①则语句 lst[j][1]=lst[j][1]+fsize 一共会被执行次。

②如果把 while p!=-1 and p not in visited 改写为 while p!=-1，对程序的影响是（多选，填字母）。

A.会增加 while 的循环体执行次数

B.返回的 lst 中的节点数量保持不变

C.while 循环不能正常结束

D.返回的 lst 中，文件的起始地址部分不正确

如图 2所示，共有3个空闲盘区，盘块号依次为 4、5、6、10、14、15请在划线处填上合适的代码。

def mergefree(allot):     #mergefree 的功能是从头到尾扫描文件分配表，创建空白盘区链

    freeh=-1:freelst=[]

    n=len(allot)

    i=0

    while i<n:

        if allot[i]==0xff:

            j=i+1

            while  

                j+1

            freelst.append([i,j-i,-1])

            if freeh==-1:

                freeh=cur=len(freelst)-1

            else:

                freelst[cur][2]=len(freelst)-1

            i=j+l

        else:

            i+=l

    return freeh,freelst

#读取文件分配表信息存储到 a11ot 中，代码略

head,freelst=mergefree(allot)

p=head

whi1e p!=-1:    #打印出所有空闲盘块号

    for i in range(freelst[p][1]):

        print(,end=',')

    p=freelst[p][2]

def select(teams) :

    #teams 是字典变量，如:{"浙江":0,"上海":1}，字典的值代表球队编号

    seasons=["20-21","21-22","22-23"]

    members=[0]*len(teams)*2

    df=readData(seasons[0]+".x1sx")

    for season in :

        file=season+".xlsx"

        df1=readData(file)

        df=pd.concat([df, df1])#合并两个 DataFrame 对象数据

    for team in teams:

        df1=

        df1=df1.groupby("球员" , as_index=False).mean()#计算各球员平均得分

        df1=df1.sort_values("得分",ascending=False).head(5)#按得分降序排序并选取前5名

        members[2*n]=df1["球员"].values

        members[2*n+1]=df1["得分"].values

return members

import matplotlib.pyplot as plt

def showChart(tean, menbers) :

    n=teams[team]

    plt.bar(,)

    plt.title(team+"队首发阵容")

    plt.show()

⑷主程序代码如下。

teams={"浙江":0,"上海":1,"山东":2,"广东":3,"北京":4}

members=select (teams)

while True:

    team=input("输入球队:")

    if team=="" : break

    showChart(team, members)