⑴根据选课情况完成填充组合列（L列）。

⑵统计组合数量，并将选课组合人数最多的5个组合以柱形图的方式呈现（如图所示）。

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df=pd.read_excel ("xk.xlsx")

plt.rc('font',**{'family':'SimHei'})

zh=[ ]

n=df.姓名.count()

xk=["物理","化学","生物","政治","历史","地理","技术"]

#处理组合名， 将组合名依次存入列表 zh 中 for i in range(n):

a=""

for x in xk:

    if df.at[i,x]==1:

        if x=="历史":

            a=a+"史"

        else:

            a=a+x[0]

    zh.append(a)

df["组合"]=

#将组合名填入 L 列

df1=df.groupby("组合",as_index=False).姓名.count()

df1.rename(columns={"姓名":"人数"},inplace=True)  #将列标题”姓名”改成”人数” df1.sort_values("人数",,inplace=True)

df2=df1[0:5]

x=df2["组合"]

y=df2["人数"]

plt. (x,y)

plt.show ()

输入数据：将原图的每个像素的RGB灰度值存入二维数组img中；

处理数据：如果一个像素的RGB灰度值大于或等于阈值，则将该像素RGB灰度值设置为1，否则设置为0；

输出数据：将处理后的数据以图像形式呈现。

例如：部分图像二值化过程图-1所示。

图-1

请回答下列问题：

实现上述功能的Python代码如下：

#导入库， 代码略

img=np.array(Image.open ("hz.png").convert("L"))       #将图像转换为二维矩阵

rows,cols=img.shape          #图像尺寸分别赋值，rows表示行数，cols表示列数

for i in range(rows):

    for j in range(cols):

        if img[i,j]>180:     #0~255表示256级灰度值，0表示黑色，255表示白色

            img[i,j]=1

        else:

            img[i,j]=0

plt.imshow(img,cmap="gray")    #显示灰度图像

plt.show ()   #弹出包含了图片的窗口

c=img[0,0]; cnt=0; ys=[]

for i in range(rows):

    for j in range(cols):

        if img[i,j]==c:

            ______

        else:

            ys.append(cnt*10+c)

            cnt=1

ys.append(cnt*10+c)

print(ys)