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综合测试卷-2023—2024学年浙教版（2019）高中信息技术选修3
一、选择题
1．需求分析中，开发人员要从用户那里解决最重要的问题是（ ）
A．让软件做什么 B．软件能存储多少信息
C．软件的工作效率如何 D．让软件具有何种结构
2．网格员准备做一份关于社区老龄化的数据分析报告。下列说法正确的是（ ）。
A．该报告要有社区老龄化数据分析的结论与建议
B．老龄化数据分析的目的与背景在报告中可以忽略
C．报告中数据来源、质量可以不用说明
D．报告中关于数据分析的思路与方法可以略写或不写
3．针对某路公交车高峰拥挤时段情况数据分析时，下列选项中相对合适的分析方法是（ ）。
A．纵向平均分析 B．纵向对比分析 C．横向对比分析 D．横向平均分析
4．不能用于分析逻辑关系的是（ ）
A．散点图 B．雷达图 C．折线图 D．词云图
5．用某个条件对数据清单进行“自动筛选”后，不符合条件的数据将被（ ）
A．隐藏 B．彻底删除 C．单独显示 D．撤销
6．为了更好地了解某地的水质情况，科研人员采集了该地各监测点当天的水质数据。数据中包含了各监测点的水质类别、水温（℃）、pH、溶解氧（mg/L）、高锰酸盐指数（mg/L）。通过数字化学习，小申了解到水质类别从高到低分为1-5类，级别最高（质量最好）为1，级别最低（质量最差）为5。采集的水质数据如表所示，小申使用Python的数据分析核心库pandas提供的方法进行数据整理。经检查确认，对于同一监测点出现多条记录的情况，视为重复记录，只需保留其中的第一条。若读取的数据存放在变量df中，以下方法中能够正确去重的是（ ）
监测点名称 水质类别 水温 pH 溶解氧 高锰酸盐指数
监测点 1 4 24.8 7.25 4.77 5.16
监测点 2 3 23.6 7.56 5.62 3.54
监测点 3 5 24 6.99 2.45 4.75
…… …… …… …… …… ……
监测点 9 4 25 7.33 4.16 5.84
监测点 2 3 23.6 7.56 5.62 3.54
监测点 10 3 24.1 7.27 5.18 4.35
监测点 11 1 23.3 7.74 7.76 1.86
A．df.dropna(axis=1,how='any',inplace=True)
B．df.dropna(axis=0,how='any',inplace=False)
C．df.drop_duplicates(subset=['监测点名称'],keep='first',inplace=True)
D．df.drop_duplicates(subset=['监测点名称'],keep='last',inplace=False)
7．下列选项中，不能实现网络备份课件文件的是（ ）
A．从电子邮箱中下载备份课件 B．从 Kugou中下载备份课件
C．从手机微信中下载备份课件 D．从百度云盘上下载备份课件
8．下列选项中，不属于数据可视化应用的是（ ）
A．掌上公交 B．抖音 C．百度地图 D．滴滴打车
9．数据可以用表格，也可以用图表呈现。下列说法中正确的是（ ）
A．图表来源于表格，所以用表格更好
B．图表一旦生成，便不会随表格数据的变化而变化
C．可以通过修改图表来改变表格数据内容
D．图形化表示更形象直观
10．小明对卡塔尔世界杯十分感兴趣，于是收集相关资料制作了一张有关卡塔尔世界杯的标签云，如下图。则下列有关该标签云的说法中，不正确的是（　　）
A．小明收集的文本资料属于非结构化数据
B．在制作该标签云的过程中需要进行分词，但不需要特征提取
C．在该标签云中，词语“卡塔尔”比“世界杯”的出现频率高
D．该标签云不需要显示文本数据中的全部词语
11．下列哪个选项是数字化可视化表达工具。（ ）
A．数码照相机 B．搜索引擎 C．U盘 D．演示文稿
12．“词云图”是数据可视化的一种方式。右图是小曲利用 Python编程对“云南”百度词条分析形成的词云图，下列说法中正确的是（ ）
A．对文本分词后可直接创建词云，无须提取特征
B．词云图必须显示该数据集中包含的全部词语
C．从词云图中可以看出词语“云南”比“昆明”的出现频率高
D．最能表现该数据集中文本特征的词是“铁路”
13．2021年5月11日上午，国务院新闻办公室就第七次全国人口普查数据举行发布会。新闻媒体在报道该新闻时，运用 信息类型，可显著增强数据的直观可视化效果。（ ）
A．声音 B．文本 C．图形 D．数字
14．下列选项中不是数据可视化形式的是（　　）
A．柱形图 B．雷达图 C．散点图 D．点阵图
15．下列关于数据分析报告作用，不包括（ ）
A．数据分析结果的呈现 B．记录项目实施各项日志
C．数据分析项目的总结 D．为决策者提供决策依据
16．关于平均分析法的描述不正确的是（ ）
A．平均指标比总量指标更具有说服力
B．平均数是综合指标，它的特点是将总体内各单位的数量差异具体化，
C．利用平均指标对比某些现象在不同历史时期的变化，更能说明其发展趋势和规律
D．平均分析法是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平
17．随着计算机的广泛应用，涌现出很多数据分析工具，下列不是数据分析工具的是（ ）
A．图像处理软件 B．电子表格软件 C．在线数据分析平台 D．编程工具
18．下图是对文本数据进行处理生成的“词云”图。图中的词语显示有大有小，显示较大的是因为这个词（ ）
A．比较重要 B．出现次数较多 C．比较关键 D．比较流行
19．常用的数据分析方法包括（ ）
A．对比分析法、结构分析法
B．平均分析法、结构分析法
C．对比分析法、结构分析法、平均分析法
D．对比分析法、平均分析法
20．题图为统计局网站公布的中国创新指数变化情况图表。这种呈现数据的形式称为（ ）
A．虚拟化形式 B．可视化形式 C．多样化形式 D．文字化形式
二、填空题
21．数据备份一般有本机备份和 两种方式。
22．通过报告不仅是把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的展现出来，更为决策者提供科学、严谨的决策依据。 ( )
23．以图形、图像和动画等方式更加直观生动地呈现数据及数据分析结果，揭示数据之间的关系、趋势和规律等的表达方式称为 表达。
24．对数据进行分析，首先要根据分析的目标 ，然后选择恰当的 进行分析， 是否正确，继而得出相应的结论。
25．数据分析是指用恰当的 方法对收集来的数据进行 ，从而得出有意义的结论的技术。
三、判断题
26．在数据处理中，除了可以对数值型数据进行分析外，还可以对文本、图像等数据进行分析。( )
27．数据分析的方法主要有对比分析、平均分析。对比分析是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。 ( )
28．词云可以使得难以实现结构化的数据文本挖掘成为轻而易举的事情。（ ）
29．数据分析中采取调查问卷，问题设计越多，得到的信息越多。( )
30．数据分析方法只有对比分析法和平均分析法两种。( )
四、操作题
31．小明收集了某2所学校的选课情况，对应科目值为1表示选课，为空表示未选。部分文件如图a所示。
图a
为统计分析各个学校的各个科目选课的情况，编写Python程序。请回答下列问题：
（1）数据整理。已知前3列数据均没有缺失，每个学生选课数量应该为3，小明想要查看是否有学生的选课数量不为3，若有则输出该学生的学生编号。实现代码如下，请在划线处填入合适的代码。
import pandas as pd
df1=pd.read_excel("1.xlsx")
df2=df1.T #将df1行列转置后的结果赋值给df2
flag=True
for i in df2.columns:
if ① .count()!=6:
s=df2.at["学生编号"，i]
print（"编号为"，s,"的学生选课科目数量不为3！"）
②
if flag:
print("学生选课科目数量均为3！")
(2）若存在学生选课数量不为3的，则该数据存在的数据问题是 (单选，填字母：A．数据重复B．异常数据C．逻辑错误)
(3)数据计算和可视化。小明将上述数据整理后，计算两所学校各个科目选课人数占学校总人数的比例，绘制如图b所示散点图进行比较，部分Python程序如下，请在划线处填入合适的代码。
图b
g=dfl.groupby("学校名称").count()
km=["物理"，"化学"，"生物"，"政治"，"历史"，"地理"，"技术"]
zb=[]
for i in g.index:
for j in g.columns[2:]:
a=g.at[i,j]/g.at[i,"姓名"]*100
plt.scatter(km,zb,label=i+"各科选课占比")
zb=[]
plt.title("两所中学各科目选课占比比较")
plt. legend();plt. show()
（4）由图可知选课比例最接近的科目是 (选填：物理/化学/生物/政治/历史/地理/技术)。
32．小明为了研究某地近十年每月的温差变化，编写Python程序。以2023年4月为例，该月每天的温度数据分别保存在以8位日期字符串命名的excel文件中，部分文件如图a所示，每个文件记录了一天24小时的温度数据，如图b记录了4月28日的数据。
图a 图b
（1）定义dv函数，功能为：读取某天的excel文件，返回当天最高温度与最低温度的差值。函数代码如下，划线处应填入的代码为 （单选，填字母）。
A．df["温度"].head（1）-df["温度"].tail（1）
B．df["温度"].（max（）-min（））
C．df["温度"].max（）-df["温度"].min（）
D．df["温度"].（head（1）-tail（1））
def dv（dayfile）：
df=pd.read_excel（dayfile）
diff=________
return diff
（2）定义find函数，功能为：用字典创建DataFrame对象，并筛选出4月份温差大于13的日期，输出结果如图c所示，请在划线处填入代码。
图c
def find（r，t）：
dic={"日期"：r，"温差"：t}
dfl=pd.DataFrame（dic）
df2=
return df2
（3）绘制4月份每天的温差柱形图，部分Python程序如下，请在划线处填写合适的代码。
def tstr（t）：
if t<10：
return'0'+str（t）
else：
return str（t）
td=[]；date=[]
for i in range（30）：
dstr=tstr（ ① ）
dayfile='202304'+dstr+'.xlsx'
date.append（dayfile[4：8]）
td.append（ ② ）
#设置绘图参数，代码略
plt.bar（date， ③ ）
plt.show（）
print（find（date，td））
图d
33．小王通过扫描仪获取到技术周考的学生信息技术单选题答题信息，记录了学生每个小题的答题选项，如图a所示：
为了统计分析出每一小题的答题情况，小王编写了Python 程序，请回答下列问题：
（1）分析学生每个小题的 A，B，C，D 选项的占比，代码如下：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[("font.sans-serif")]= ["KaiTi"]
df=pd.read_excel ("ITdata.xlsx")
stunum=len(df)
for i in range(1，13)：
print("第"+str(i)+"小题")
for k in "ABCD" ：
t=
print(k+"："，round(len(t)/stunum*100，2)，"%")
该程序段运行结果的部分界面如图b 所示。
图b
画线处填入的代码为 (单选，填字母)
A．df["单选"+str(i)]==k] B．df[df["单选"+str(i)]==k]
C．df[["单选"+str(i)]==k] D．df[df["单选"+str(i)]]==k
（2）计算出全班学生的各小题得分并统计各小题平均分，绘制出线形图（如图c所示），部分Python程序如下，请在划线处填入合适的代码。
图 c
sans="CBCABCABDABD"
qnum=list(df.columns)
for i in df.index ：
#本次单选题的标准答案
for j in range(2，14)：
if df.at[i，qnum[j]]== ：
r=2 #回答正确得 2 分
else：
r=0#回答不正确得 0 分
df.at [i，qnum[j]]=r
aver= []
for j in qnum[2：]： #统计各单选题的平均分
aver.append( )
plt. (qnum[2：]，aver，label="平均分")
plt.legend()
plt.show ()
（3）由图b 可知，12 道选择题中难度最低的是“单选 ”。
34．某次考试一共12题，1～10题为单选题，每小题3分，11～12题为非选择题，每题10分。阅卷后系统导出小题得分存储在文件xxcj. xlsx中，部分截图如图a所示。
图a
小明用Python编写了程序解决如下问题。
（1）读取Excel文件中的数据赋值给df，划线处的代码为 （单选，填字母）。
A．read_excel B．to_axcel C．read.excel D．read_xlsx
import pandas as pd
df=pd. ("xxcj.xlsx")
（2）分析某小题的每个班级均分情况代码如下，请在划线处填入合适的代码。
dfl=df.groupby（"班级"）．
dfl=dfl.drop(’考号’，axis=l)#删除“考号”列
（3）将小题均分情况做可视化处理。如输入“10”，生成如第11题图b所示的折线图。加框处代码有误，请改正。
图b
import matplotlib. pyplot as plt
plt.rcParams[’font.sans-serif’]=[’SimHei’] # 使图形中的中文正常编码显示
tno=input（"请输入题号："）
plt. plot(，dfl [tno]，label="各班级均分")
# 绘制年级均分折线图，代码略
（4）从图b可以看出，第10题超过年级均分的班级个数是 。
35．某网站服务器五月（31天）的后台访问记录保存在log.xlsx文件中，如1图所示：
图1
请回答下列问题：
（1）定义oneday函数，功能为：读取日期为day的访问记录，将访问地区依次保存在列表city中，并返回该列表。函数代码如下：
import pandas as pd
df = pd.read_excel ('1og. xlsx')
def oneday(day):
city = []
for i in :
if df.at[i"时间戳"][0:2] == day:
city. Append(df.at[I, "地区"])
return city
划线处代码为： (单选：A．df.index ()/B．df.index/C． df.values()/ D．df.values)
（2）统计该月每天华东五市的访问数据，并绘制线型图，部分Python程序如下，请在划线处填写合适的代码。
import matplotlib.pyplot as plt
eastcity=["上海"、"南京"，"杭州"，"苏州"，"无锡"]
x = [i for i in range(1, 32)]
y = []
t = 0
for i in range(1, 32):
①
if i < 10:
day = "0" + day
city = one day(day)
for j in city:
if j in eastcity:
②
y.append(t)
t = 0
plt.plot( ③ )
plt.show()
（3）由图2可知，该网站本月访问量低于4万次天数共有 天。
图2
参考答案：
1．A
2．A
3．B
4．C
5．A
6．C
7．B
8．B
9．D
10．B
11．D
12．C
13．C
14．D
15．B
16．A
17．A
18．B
19．C
20．B
21．云备份
22．对
23．数据可视化
24． 提出假设 分析方法 验证假设
25． 统计分析 计算、处理
26．正确
27．错
28．错误
29．错误
30．错误
31． df2[i] flag=False C zb.append(a) 物理
32． C df1[df1.温差>13] 或df1[df1["温差"]>13] i+1 dv(dayfile) td
33． B sans[j-2] df[j].mean() plot 10
34． A mean() dfl.index 7 或七 或7个 或七个
35． B 或 df. index day = str(i) t+=1 x, y 5

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