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浙江省浙南名校联盟2025-2026学年高二上学期期中联考信息技术
一、选择题
1．某校为学生配备智能手环，支持心率、血氧、睡眠质量实时监测。学生需通过人脸识别绑定手环与个人账号，监测数据加密后同步至校园健康管理平台。当心率>120次/分钟或血氧<90%时，手环震动并推送预警至绑定的家长手机。平台生成健康报告，分析学生运动量与睡眠质量的关联性。下列关于数据和信息的说法不正确的是（ ）
A．采集数据体现了信息是可加工处理的
B．监测数据的客观性为健康分析提供了可靠依据
C．实时推送心率异常预警，体现了信息的时效性
D．健康报告可以通过文字、图表等多种形式呈现
2．某校为学生配备智能手环，支持心率、血氧、睡眠质量实时监测。学生需通过人脸识别绑定手环与个人账号，监测数据加密后同步至校园健康管理平台。当心率>120次/分钟或血氧<90%时，手环震动并推送预警至绑定的家长手机。平台生成健康报告，分析学生运动量与睡眠质量的关联性。下列关于数据安全的说法，正确的是（ ）
A．未经用户同意，将睡眠数据共享给第三方广告商
B．以明文方式保存用户的注册信息
C．健康管理平台的数据无需备份
D．采用数据校验可提高健康数据的完整性
3．某校为学生配备智能手环，支持心率、血氧、睡眠质量实时监测。学生需通过人脸识别绑定手环与个人账号，监测数据加密后同步至校园健康管理平台。当心率>120次/分钟或血氧<90%时，手环震动并推送预警至绑定的家长手机。平台生成健康报告，分析学生运动量与睡眠质量的关联性。手环采集的心率数据需编码后存储，下列说法正确的是（ ）
A．手环仅支持传感器自动采集数据
B．手环采集心率、血氧数据的过程属于“数模转换”
C．心率值（波动范围40-180次/分钟）可采用7位二进制表示
D．为了节省存储空间，将心率数据压缩处理
4．如图所示的256色位图，其存储容量约120KB，则可能的像素组成是（ ）
A．200×100 B．400×300 C．500×300 D．800×600
5．下列关于数据与大数据的说法正确的是（ ）
A．大数据要分析的是部分数据
B．大数据技术不能处理非结构化数据
C．社交网络数据可采用图计算进行处理
D．电商平台的个性化推荐说明大数据价值密度高
6．下列有关人工智能的描述正确的是（ ）
A．人脸识别采用符号主义方法 B．深度学习无需依赖历史数据
C．行为主义通过反馈不断优化 D．红外测温是人工智能技术的应用
7．某商场举办五周年店庆活动，向编号1至100的顾客发放奖品。活动规定：编号为奇数且是5的倍数的顾客可获得特定价值奖品。奖励规则根据编号区间划分如下：若编号小于30，奖品价值为50元；若编号在30（含）至70（含）之间，奖品价值为80元；若编号大于70，奖品价值为100元。设计算法计算所有符合条件顾客的奖品总价值。下列关于该算法的说法，正确的是（ ）
A．该算法只能用自然语言或流程图准确描述
B．根据编号判断奖品价值体现该算法的有穷性
C．该算法无需接收外部输入值
D．该算法主要采用了解析算法
8．某商场举办五周年店庆活动，向编号1至100的顾客发放奖品。活动规定：编号为奇数且是5的倍数的顾客可获得特定价值奖品。奖励规则根据编号区间划分如下：若编号小于30，奖品价值为50元；若编号在30（含）至70（含）之间，奖品价值为80元；若编号大于70，奖品价值为100元。设计算法计算所有符合条件顾客的奖品总价值。该算法的流程图如图所示，下列说法不正确的是（ ）
A．若删除i%5==0的判断，总价值会大于实际总价值
B．i<=100语句的执行次数为50
C．将i+=2改为i+=10会影响输出结果
D．该流程图中包含循环结构
9．某商场举办五周年店庆活动，向编号1至100的顾客发放奖品。活动规定：编号为奇数且是5的倍数的顾客可获得特定价值奖品。奖励规则根据编号区间划分如下：若编号小于30，奖品价值为50元；若编号在30（含）至70（含）之间，奖品价值为80元；若编号大于70，奖品价值为100元。设计算法计算所有符合条件顾客的奖品总价值。下列可以实现“根据编号区间判断奖品价值”部分算法的代码是（ ）
A． sum+=50 if i>=30: sum+=80 elif i>70: sum+=100 B． sum+=100 if i<30: sum+=50 elif i<=70: sum+=80 C． if 30<=i<=70: sum+=80 else: sum+=50 if i>70: sum+=100 D． if i>70: sum+=100 elif i>=30: sum+=80 else: sum+=50
A．A B．B C．C D．D
10．下列Python表达式的值，最大的是（ ）
A．abs(-20.25)+min([30,40,2025]) B．int(-5.5)+ord("a")-ord("A")
C．round(20.25,1)+len("浙BA·2025") D．float("20.25")+int("20")
11．某Python代码如下：
s=['JinHua','HangZhou','WenZhou','NingBo','ShaoXing']
res=s[0]
for x in s:
if x>res:
res=x
print(res)
执行后输出的结果是（ ）
A．JinHua B．WenZhou C．HangZhou D．ShaoXing
12．有如下Python程序段：
flag=False
n=7
a=[0,0,0,0,0,0,0]
for i in range(n):
flag=not flag
if flag and i%3==0:
a[i]=1
执行该程序段后，列表a的值是（ ）
A．[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1] B．[1, 0, 0, 1, 0, 0, 1]
C．[1, 0, 0, 1, 0, 0, 0] D．[0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
13．定义如下函数：
def f(data):
s=0
c=0
for i in range(len(data)):
s = sum(data[:i+1])
if s > 500:
c += 1
return c
若data=[120, 110, 200, 130, 60, 10]，则调用函数f(data)时，返回的值是（ ）
A．2 B．3 C．4 D．6
14．在字母字符串s中寻找最长连续子串，如字符串“aaabcdfghijkk”中的最长连续子串为“fghijk”，实现该功能的Python程序段如下：
s="aaabcdfghijkk"
max_l=cur_l=0
for i in range(1, len(s)):
if ① :
cur_l += 1
if cur_l>max_l:
②
max_st = start
else:
cur_l = 1
③
print(s[max_st:max_st+ max_l])
上述程序段3个划线处的表达式分别为（ ）
A．①ord(s[i]) == ord(s[i-1]) - 1 ②max_l = cur_l+1 ③start = i-1
B．①ord(s[i]) == ord(s[i-1]) - 1 ②cur_l = max_l ③start = i
C．①ord(s[i]) == ord(s[i-1]) + 1 ②max_l = cur_l ③start = i
D．①ord(s[i]) == ord(s[i-1]) + 1 ②cur_l=max_l ③start = i
15．有如下Python程序段：
from random import randint
d = [0]* 5
n=len(d)
for i in range(n):
d[i] = randint(1,4)*2
i=1
while i < n:
if d[i-1] < d[i]:
d[i-1],d[i] = d[i],d[i-1]
elif d[i-1] == d[i]:
d[i-1]+= 1
i+=1
print(d)
执行以上程序后，列表d的值不可能的是（ ）
A．[5, 5, 5, 6, 4] B．[8, 6, 7, 3, 2] C．[6, 4, 6, 8, 2] D．[3, 6, 3, 8, 2]
二、综合题
16．健身已成为全民热潮，某健身房收集了一周内会员的运动数据（包括运动项目、性别、体脂率等）保存在“gym.xlsx”文件中，如图a所示。现要分析运动偏好、统计各运动项目的性别分布。
请回答以下问题：
（1）统计本周最受欢迎的五个运动项目并绘制柱形图，输出结果如图b所示。实现上述功能的部分Python程序如下，请选择合适的代码填入划线处（填字母）。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read_excel("gym.xlsx") #读取数据并保存在对象df中
#运动偏好统计
df1=①
df1=df1.rename(columns={"会员ID":"人数"})#将列标题“会员ID”重命名为“人数”
df2=②
df3=③
#设置绘图参数，显示如图b所示的柱形图，代码略
plt.bar(x,y) #绘制柱形图
①②③处可选代码有：
A．df.sort_values("会员ID",ascending=True)
B．df.groupby("运动项目",as_index=False).count()
C．df1.groupby("运动项目",as_index=False)["会员ID"].sum()
D．df1.sort_values("人数",ascending=False)
E．df1.tail(5)
F．df2.head(5)
（2）程序的方框中，能正确实现的有 （多选，填字母）。
A． x=df3["运动项目"] y=df3["人数"] B． x=df3["运动项目"] y=df3["会员ID"] C． x=df3.index y=df3.人数 D． x=df3.运动项目 y=df3.年龄
（3）统计各个运动项目的男女参与人数，输出结果如图c所示。实现该功能的部分Python程序如下，请补充划线处的代码。
def gender(x): #判断性别
if x=="男":
return 0
else:
return 1
dic={} #dic统计各项目男女人数
for i in ① :
x=df.at[i,"运动项目"]
y=gender(df.at[i,"性别"])
if x not in dic:
dic[x]=[0,0]
②
res=pd.DataFrame(dic)
print(res)
（4）观察图c可知，最受男性欢迎的运动项目是
17．某超市通过分析销售数据，统计出不同商品在同一购物篮中同时出现的次数，据此确定了高频关联商品。为进一步提升顾客购物效率、减少挑选时间，超市决定将这些高关联度商品打包销售。由于包装盒子有固定的总容积（立方分米），且每种商品各有固定的体积（立方分米）和利润（元），因此需要在不超过盒子最大容积的前提下，选择最优商品组合，使每个包装盒内商品的总利润最高。
例如，超市发现箱装可乐、大包装纸巾、洗衣液、桶装零食为高频关联商品，当包装盒的容积为50，这4种商品的体积分别为20、15、12、25，对应的利润分别为30、25、20、40。此时的最优组合为1、2、3，总利润达75，所用容积为47。
请回答下列问题：
（1）当盒子总容积为12，4种高关联度商品的体积分别为2、5、6、4，对应的利润为3、9、11、7，此时的最优组合包含的商品序号 。
（2）定义如下read( )函数，功能是读取用户输入的高关联度商品种类数、包装盒的容积、每种商品体积和每种商品利润，请补充划线处部分代码。
def read():
n = int(input("请输入商品种类数："))
box = int(input("请输入包装盒的容积："))
# 读取体积存入列表vols
v=input("请输入每种商品体积（用逗号分隔）：") #例如：20,15,12,25,
vols=[]
num=0
for ch in v:
if ch == ',':
vols.append(num) #append方法可以将元素添加到列表末尾
num=0
else:
num=
vols.append(num)
# 读取利润存入列表pros，代码略
return n, box, vols, pros
（3）实现上述功能的部分Python程序如下，请在划线处填入合适的代码。
def find(n, box, vols, pros): #寻找最优商品组合
b = [0] * n #创建包含n个元素，且每个元素均为0的列表
b[-1] = 1
max_p = 0
while True:
v = p = 0
tmp = ''
for i in range(0, n):
v = v + b[i] * vols[i]
p = p + b[i] * pros[i]
if b[i] == 1:
tmp = tmp + str(i+1)+' '
if ① :
used_v = v
max_p = p
result = tmp
if ② :
break
j = n-1
b[j] = b[j]+1
while b[j] == 2:
j = j-1
b[j] = b[j]+1
return max_p,used_v,result
n, box, vols, pros = read()
max_p, used_v, result = find(n, box, vols, pros)
print("\n最优商品组合方案:")
（4）程序中加框处代码有错，请改正。
题号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
答案 A D D B C C C B D A
题号 11 12 13 14 15
答案 B A B C B
16． B D F AD df.index或range(len(df))或其它等价答案 dic[x][y]+=1 有氧
17． 1、3、4 num * 10 + int(ch)或其他等价答案 v<= box and p > max_p sum(b) == n或b==[1]*n或其他等价答案 b[j]=0

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