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1. 统计高一学生选课情况。高一学生要从物理、化学、生物、政治、历史、地理、技术这七门科目中选择3门作为选考科目，“1”表示已选择科目，数据存储在文件“xk.xlsx”中。

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 ()

【考点】
编程处理数据与可视化;
【答案】

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综合题 普通
能力提升
变式训练
拓展培优
换一批
1. 为了凸显图像的轮廓及其特征，可以对图像进行二值化处理。图像二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或1(0表示黑色，1表示白色)。小明设计图像二值化算法如下：

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：

(1) 根据题意，若阈值为100，则图中第一行二值化处理后的编码是(用十六进 制表示)。
(2) 在不改变大小的前提下，一张1024*768，256级灰度图像进行二值化处理后，其图像的压缩比是（   ）（单选，填字母）。 A. 256:1 B. 8:1 C. 4:1 D. 2:1
(3) 实现图像二值化功能的Python程序段如下，请在划线处填入合适的代码。

from PIL import Image

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as pl

img=np.array(Image.open('deer.jpg').convert('L'))

key=int(input('请输入设定阈值： '))

rows,cols=img.shape

for i in range(rows):

    for j in range(cols):

        if :        #每个像素灰度值与阈值进行比较

            img[i,j]=1

        else:

            img[i,j]=0

#图像输出程序略
(4) 阈值为100的运行结果如图-2所示，若输入阈值为50，运行程序后输出的图像有可能的是（   ）（单选，填字母）。

图-2

 A. B. C.
综合题 普通
2. 某校高二共有10个班级，其某次体能测试数据已转换成相应成绩，保存在“体能数据.xlsx”文档中，部分数据如下图所示。

小王同学用Python程序及Pandas模块对每班肺活量成绩进行简单分析，并用matplotlib绘制图表，部分代码如下：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df=     ①     ('体能数据.xlsx')             #读入体能数据

#填写班级数据，数据来自每位学生学号的第二到三位，如 S1039 为第 10 班

for i in range(len(df)) :

   df.at [i,'班级']=df.at [i,'学号'][1:3]

df_m=       ②           #筛选出所有男生数据

gp=df_m.groupby('班级',as_index=True).mean()

print(gp)

# 下列两行代码使得 pyplot 画出的图形中可以显示中文及负号

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.title('高二各班男生肺活量平均成绩')

x=gp.index

       ③      #获取 y 轴数据

plt.ylim(70,100)

plt.xlabel('班级')

plt.ylabel('肺活量')

plt.bar (x,y,label='肺活量')

_____④_______

plt.show ()

请回答下列问题:

(1) 划线①处代码实现从Excel 文件“体能数据.xlsx”中读取相关数据。为实现该功能，划线①处代码可选择下列选项中的。(填字母：A . pd.read_excel / B . pd.open  / C . pd.dataframe)
(2) 要实现上述程序的功能，请完善划线②、③、④处的代码

②③④
综合题 普通
3. 有图像如图a所示，用以下算法记录图像的像素点分布。先将像素的颜色值进行调整，使之成为一幅黑白图像(如图b所示)，再将黑白图像中像素点(0表示黑色，1表示白色)分布以列表形式存储，如[2310,321,1230……]表示先有231个连续的黑色像素，再接着是32个连续的白色像素，再接着是123个连续的黑色像素……，列表中部分数据如图c所示。

图 a

图b

图 c

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)

(1) 由程序代码可知，对图像的记录方式采用(填字母： A .逐行记录/B .逐列记录 /C .随机记录) 。
(2) 若得到图d颜色加深的图像，则划波浪线处 代码应修改为（   ）（单选）

图 d

 A. img[i,j]>210 B. img[i,j]>140 C. img[i,j]<140 D. img[i,j]<210
(3) 在横线处填上合适的代码。
(4) 程序加框处代码有错，请改正。
综合题 困难