資源簡介

2025屆信息技術限時練5
一、選擇題（本大題共10小題，每小題3分，共30分。每小題列出的四個備選項中只有一個是符合題目要求的，不選、多選、錯選均不得分)
1.下列有關信息、知識、智慧以及大數據的說法，不正確的是( )
A.電商個性化精準推薦，是大數據思維強調對事物因果關系的探究的結果
B.大數據支持動態跟蹤與全樣本采集，讓決策更精準
C.知識是智慧的基石，智慧是知識的升華，是對事物前瞻性的看法
D.出行當天需要再次查看天氣預報，說明信息具有時效性
2.下列有關人工智能的相關說法，不正確的是( )
A.ChatGPT引入的新技術“強化學習”，是一種不需事先知道答案的試錯學習
B.專家系統是符號主義的典型代表，需要手工構造知識庫，并借助推理引擎推理
C.AlphaGo采用深度學習，只需少量訓練數據，就能習得數據蘊含的概念或知識
D.“達芬奇外科手術機器人”屬于混合增強智，人類智能是該智能回路的總開關
3.制作網站時，為了讓圖片快速加載，需要對圖片進行處理。現有一張像素為 640×640，顏
色位深度為 16 位色的 BMP 圖像。下列描述正確的是（ ）
A.若網絡的下載速度為 500KB 每秒，下載該圖像大約需要 5 秒
B.圖像的顏色調整為 256 色，存儲容量變為原來的 1/2
C.將圖像的總像素調整為 512×384，存儲容量變為 1/4
D.將圖片壓縮為 JPEG 格式，設置壓縮比為 6:1，得到的 jpg 文件存 儲容量為 0.5MB
4.某算法的部分流程圖，執行該部分流程，
輸出 s、n 的值分別是（）
A.4,31 B.2,31 C.4,34 D.3,36
5.有如下 Python 程序：
def fun(x):
if x==1:
return '1'
elif x%2==0:
return str(x)+'-'+fun(x//2)
else:
return str(x)+'-'+fun(x*3+1)
print(fun(5))
執行改程序后，輸出結果為（ ）
A. 5-2-7-3-6-3-1 B.1-2-4-8-16-5 C.5-16-8-4-2-1 D.1-4-8-16-5
設計一個算法，將一個五位正整數各數位上的數字重新排列，得到一個值最小的新五位正整數（例如：一個五位正整數61004，重新排列后得到值最小的新五位正整數為10046）。
6.解決上述問題有如下算法步驟：
① 對列表a中的數字進行升序排序；
② 依次取出正整數n各數位上的數字，并存入列表a中；
③ 若a[0]>0，則跳轉到⑥；
④ 輸入一個五位正整數n；
⑤ 若a[0]=0，則在列表a中從左到右找到第一個大于零的元素，并與a[0]交換；
⑥ 依次輸出列表a中所有數字；
下列選項中，解決該問題的正確步驟次序是
A.④②⑤③①⑥ B.④③②①⑤⑥ C.④②①③⑤⑥ D.④③⑤②①⑥
7.將第6題中算法步驟⑤用Python程序描述，下列選項中不可行的是
A. i=0 while a[i]==0: i+=1 a[0],a[i]=a[i],a[0] B. for i in range(5): if a[i]>0: break a[0],a[i]=a[i],a[0]
C. i=0 while True: if a[i]>0: break i+=1 a[0],a[i]=a[i],a[0] D. for i in a: if i>0: break a[0],a[i]=a[i],a[0]
8.有如下 Python 程序段：
s = "1010/1100/1111"
ans,t = 0,0
for i in s:
if "0" <= i <= "1":
t = t * 2 + int(i)
else:
ans += t
t = 0
print(ans)
運行該程序段，輸出結果是（ ）
A.12 B.15 C.22 D.37
9.有如下Python程序段：
i = 1;n = 5;res = []
while i <=n:
num = random.randint(1, 10)
if num not in res:
res += [num]
i += 1
執行該程序段后，res的值可能的是
A.[0, 4, 8, 1, 9] B.[3, 2, 4, 5, 5] C.[6, 5, 7, 8, 4] D. [6, 5, 1, 3, 8,7]
10.有如下 Python 程序段：
n=6;a=[0]*n;i=0
while ik=random.randint(1,10)
if k%5==0:
i-=1
elif k%3==0:
a[n-1]=k
n=n-1;i+=1
else:
a[i]=k
i=i+1
執行該程序段后，列表 a 中的各元素可能的是（ ）
A.[8,0,0,3,1,6] B.[0,0,5,8,1,3] C.[1,4,0,0,6,7] D.[8,0,0,8,1,9]
二、非選擇題（本大題共 2 小題，其中第 11 小題 10分，第 12 小題 10 分， 共 20 分。）
11.小明認為新時代高中生應培養自己的國際視野，他希望通過所學知識，了解全球疫情現狀。于是他收集了2020-2022年每天全球各國新冠確診人數數據，保存在‘confirmed.csv’文件中，其中部分數據如圖 a 所示。
圖 a
（1）由于數據量十分龐大，小明在觀察完數據后決定使用 Pandas 編程進行數據分析，先將
無用數據剔除，再將國家內不同地區的數據進行合并。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read_csv('confirmed.csv')
df1=df.drop(['經度','緯度'],axis=1) #刪除“經度”和“緯度”兩列數據
df2=df1.groupby( ,as_index=True).sum() #數據合并
(2)統計 2020 至 2022 年每個月總確診人數
month=[]#存儲每日對應的“年-月”
count=[]#存儲每日確診總人數
for col in df2.columns:
date=col.split('/') #存儲年月，如"22-5"
month.append(date[2]+'-'+date[0])
count.append( )
data=
df2=pd.DataFrame(data)
s=df2.groupby("日期").sum()
(3)獲得確診人數最多的前五個月份，并將分析結果可視化，如圖 b 所示。
s=s.sort_values( ,ascending=False).head(5)
⑤
plt.title("近年新冠肺炎確診人數最多月份 TOP5",fontsize=14)
plt.xlabel("日期",fontsize=14)
plt.ylabel("人數",fontsize=14)
plt.show()
⑤方框處應填入代碼（ ）
A.plt.bar(s.日期,s.人數) B.plt.bar(s.index,s.人數)
C.plt.plot(s.日期,s.人數) D.plt.plot(s.index,s.人數)
12.某數據壓縮方法描述如下∶
①原始數據中，某數不為0且相鄰無重復，壓縮數據用該數據表示；
②原始數據中，某數為0且相鄰無重復，壓縮數據用兩個數表示，第1個為0，第2個為0；
③原始數據中，某數據相鄰有重復，壓縮數據用3個數表示∶第1個為0，第2個為重復數的個數，第3個為該數本身。根據上述壓縮方法，對應的解壓縮方法示例如圖所示。
小明學習了 Python 的 PIL、matplotlib 和 numpy 等模塊知識后，現有圖像文件“錢塘江.bmp”，該文件的顏色模式為 RGB，將該圖像文件的每個像素點轉換成灰度值（值為整數）后，使用上述壓縮方法進行壓縮并保存為文本文件。顏色 RGB 值轉灰度值的公式如下∶
灰度值=0.299×紅色顏色分量+0.587×綠色顏色分量+0.114×藍色顏色分量
（1）如果壓縮數據為“23，0，21，66，0，0，65，0，5，0”，則解壓縮數據的個數是_____
（2）實現上述功能的 Python 程序如下。請在劃線處填入合適代碼。
from PIL import Image
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
img = np.array(Image.open("錢塘江.bmp"))
row,cols,rgb = img.shape
s=[]
for i in range(row):
for j in range(cols):
r,g,b= ①
hdz = int(0.299*r+0.587*g+0.114*b)
s.append(hdz)
ss = []:j = 0
while jif s[j]!=s[j+1]:
if s[j]!=0:
ss.append(s[j])
else:
ss.extend([0,0]) #extend 函數用于在列表末尾一次性追加另一個序列中的多個值
②
else:
c = s[j]
for k in range(j+1,len(s)):
if c!=s[k]:
③
else:
k=k+1
ss.extend([0, ④ ,s[j]])
j=k
if j!=len(s):
ss.append(s[j])
f = open（"錢塘江.txt"，"w+"）
f.write(",".join(map(str,ss))
f.close()
信息技術限時練五 答 卷
一、選擇題（本大題共10小題）
題號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
答案
二、非選擇題（本大題共3小題）
11. (1) ① ②
(2)
12 (1) ① ②
13. ①
②
③
④
⑤
ACBDC CDCCD
11（1） ①"國家"或df1.國家 2分
②df2[col].sum()或df1[col].sum()或df[col].sum() 2分
③{'日期':month,'人數':count} 2分
④"人數" 或df2.人數 2分
⑤ B 2分
12. （1） 29 2分
（2） ① img[i,j] 2分
② j+=1 2分
③ break 2分
④ k-j 或 str(k-j) 2分

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