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诸暨二高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的表现无需警惕
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(
)
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：
图1
(1)对区域A1:J1
执行了“合并单元格”操作，合并后的单元格名称为
(2）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))
(3)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_________________________________________________________。
(4)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________________________________________________________________。
(5)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
)。
(注：全部选对的得2
分，选对但不全的得1
分，不选或有选错的得0
分)
图2
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
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____________________________________________________________。
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
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____________________________________________________。
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
(注：全部选对的得2
分，选对但不全的得1
分，不选或有选错的得0
分)
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
实现上述功能的
Python程序如下:
import
pandas
as
pd
import
itertools
＃读数据到pandas的
DataFrame结构中
df＝
①
(”xk73.csv”,sep＝‘.’,header＝‘infer’,encoding＝‘utf－８’)
km＝[‘物理’
,‘化学’
,‘生物’
,‘政治’
,‘历史’
,‘地理’
,‘技术’
]
zrs＝len(df.index)
＃按学校分组计数
sc＝df.groupby(‘
②
’
,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＝
③
＃修改＂学生编号＂为＂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的代码:
;
;
.
(2)加框处语句的作用是
座位号
诸暨二高2020学年第二学期期中考试技术学科（高一）试题答案
一、选择题（本大题共12小题，每小题2分，共24分。每小题列出的四个选项中，只有一个符合题目要求的，不选、多选、错选均不得分）
题号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
答案
C
B
D
C
A
C
B
B
D
A
D
A
二、非选择题(本大题共
5
小题，其中第
13
小题
4
分，第
14
小题4分，第
15
小题5
分，第16
小题
5分，第
17
小题8分，共
26
分)
13.　(1)调整单元格宽度
或类似答案（1分）
(2)＝I8＋J8＋K8　　（1分）
(3)
A4：M18
或A5:M18（1分）
(4)A4：A18，M4：M18
（1分）
不会
（1分）
(5)　3
（1分）
14.
(1)A1
（1分）
(2)＝B3
(1－J3)
（1分）
(3)A2：J14
（1分）
(4)A2：B14（1分）
(5)AC（2分）
15.(1)＝(
(SUM(C6：H6)－MAX(C6：H
6)－MIN(C6：H6)
)/4　（1分）
(2)B（1分）
(3)B2，B8：B12，I2：I8：I12
（1分）
(4)
B8：I12（1分）
（5）AD（2分）
16.
(1)①pd.read_
csv
（2分）
②学校代码（2分）
③result.drop
(‘姓名’
,axis＝１)
（2分）
(2)将总人数存储到变量zrs中（2分）

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