from #导入tkinter模块
import tkinter.messagebox #导入弹窗库模块
import random #导入随机数模块
import datetime #导入日期时间模块
root = Tk() #创建主窗口
root.title("随机点名器") #设置窗口标题
root.geometry('808x280+300+200') #设置窗口大小及位置
root.resizable(0,0) #禁止调整窗口大小
var=StringVar() #定义StringVar()类型
var1=StringVar()
c=("点名册.txt",'r') #以只读模式打开文件
a=c.readlines() #读取文件全部内容
c. #关闭文件
b=[] #b作为列表a的备份
screen.fill((255,255,0)) #窗口填充黄色*
#加载背景图像
#将背景图画在窗口
pygame.display.update() #窗口刷新
import csv
import random
#数据读入
f=open("name.csv","r")
flines=csv.reader(f)
name_list=[]
m=6 #班级总数
total=18 #参赛总人数
for line in flines:
name list.append(line)
flag=[False]*n
grade=[3]*m
i=0
while i<total:
p=random.randint(, )
bj=int(name_list[p][0])
if flag[p]=False:
if grade[bj-1]>0:
flag[p]=True
i+=1
print("抽取名单为：")
print(”班级","姓名")
for i in range(n):
if flag[i]:
print(name_list[i][0],name_list[i][1])
f.close()
#导入相关模块，代码略
IP = "192.168.10.1" ; PORT = "5000" # Web 服务器的 IP 地址和端口
#设置 IoT 模块连接的 Web 服务器的 IP 地址和端口，代码略
while True:
temp, hum = dht11.read(pin0) #获取温度数据 temp，湿度数据 hum
light = pin1.read_analog() #获取光线强度数据 light
errno, resp = Obloq.get(" . " + str(temp) + "&hum=" + str(hum) +
"&light=" + str(light) ,60000)
# 其他代码略
若智能终端上传数据给Web服务器的URL为 http://192.168.10.1:5000 /trans?
temp=30&hum=300&light=40，则程序划线处的代码应为。
if t1 < temp < t2:
flag = 1
if not (temp < t1 and temp > t2):
flag = 0
if temp <= t1:
if temp >= t2:
else:
编写Python程序，统计各班的等第人数并进行可视化。
import pandas as pd
import matplotlib as plt
df=pd.read_excel("xkmn.xls")
df.insert(5,"等第","") #在数据表最后位置插入一列
df.drop(["准考证号","自定义考号"],axis=1,inplace=True) #删除数据表前二列数据
def dengdi(fs): #根据等第赋分标准获取相应等第
if fs>=76:d="A"
elif fs>=56:d="B"
elif fs>=41:d="C"
elif fs>=22:d="D"
else: d="E"
return d
for i in df.index:
if df.得分[i]=="未扫描":
#删除缺考考生数据
df.班级[i]=df.班级[i][-2:]
df.等第[i]= #调用赋分函数填入相应等第数据
#相应成绩查询系统代码略
bj=input("请输入班级号(1~6):")+ "班"
df1=df[df.班级==bj]
print(df1)
dd={"A":"A","B":"B","C":"C","D":"D","E":"E"}
for i in dd:
#统计各等第相应的人数
dd[i]=list(df1.等第).count(i)
dd=list(dd.values())
#获取字典中各等级的值并转换为列表
df2=pd.DataFrame(dd,columns=["人数"], )
plt.title(f"高二{bj}学考等第分布情况图")
plt.xlabel("等级")
plt.ylabel("人数")
plt.bar()
plt.show( )
#删除缺考考生数据