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信息技术来源：温州市普通高中2026届高三第二次适应性考试

第 14 题

答案与解析

第(1)小题

参考答案

A

一个智能终端连接多个湿度传感器，在不同位置合理布设并综合分析读数，可以减少单个测点的偶然偏差或局部环境对结果的影响，使数据更能反映植物生长环境的实际湿度。提高的是综合测量结果的可靠性，并不是改变同型号传感器本身的测量精度。

第(2)小题

参考答案

  1. A

  2. B

选项分析

A

正确。系统通过传感器采集环境数据，并根据植物需要控制执行器进行灌溉、通风等操作，实现对植物生长环境的智能调节。

B

正确。不同的传感器使用不同编号，服务器可据此区分数据来源，将采集值与相应的传感器对应。

C

错误。智能终端可以向服务器上传采集数据，也可以接收服务器下发的控制指令或配置。

D

错误。材料明确说明采集数据传输至服务器数据库中保存。

第(3)小题

参考答案

  1. B

  2. C

  3. D

本题按智能终端故障导致其采集、上传和控制功能不能正常工作理解；实时画面也按经该终端上传理解。历史数据已经存入服务器，需与故障后无法更新的实时数据区分。

选项分析

A

不会因此导致。历史数据存储在服务器数据库中，智能终端故障不等于服务器故障；服务器及客户端网络正常时，客户仍可查询已保存的历史数据。

B

会导致。智能终端连接执行器，终端不能正常工作时，相应的灌溉、通风等控制操作无法正常执行。

C

会导致。传感器数据需要经智能终端采集并上传，终端故障会使服务器无法获取该终端对应传感器的新数据。

D

在上述连接前提下会导致。摄像头的实时图像经智能终端上传，终端故障会中断画面的更新与传输，客户因而无法查看实时生长画面。

第(4)小题

参考答案

数据采集：定期校准湿度等传感器，减少测量偏差；数据处理：设置合理的数据范围，对明显异常的数据进行标记和复核，确认无效后再剔除。

从数据采集和数据处理两个角度作答。传感器长期使用可能产生测量偏差，校准可使采集值更接近实际值；异常值若直接参与统计，可能使平均值等结果失真，因此应先识别、标记并复核，再处理确认无效的数据，避免把真实的环境变化误删。

第(5)小题

参考答案

  1. A

  2. D

  3. E

数据处理过程

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

读取Excel文件得到DataFrame df。图a中每行是一种花卉在某月某日的一条土壤湿度记录，列为“花卉名称”“月”“日”“土壤湿度”。文件包含1—4月份的数据，图a只展示了其中部分1月份记录，不能直接用这些数值计算4月份的平均值。

df2 = df1.head(5)

head(5)按df1当前的行顺序取前5行，并将结果保存为df2。它本身不分组、不计算平均值，也不按湿度高低筛选，所以前面三个空必须让df1的行含义和排列顺序满足统计要求。

填空分析

①

题目只统计4月份的数据，应先在原始表df中筛选“月”等于4的记录。空①执行前尚未建立df1，所以筛选对象应为df，而不能使用B中的df1。填写A：

df[df["月"]==4]

赋值后，df1仍是一行一条采集记录的DataFrame，只保留4月份的数据。

②

题目要求每种花卉对应一个4月份平均土壤湿度值，因此按“花卉名称”分组，用mean()对每组的数值列求平均。填写D：

df1.groupby("花卉名称", as_index = False).mean()

as_index=False使花卉名称继续保存在普通列中，汇总结果使用默认整数index。此时每行由一条采集记录变为一种花卉的汇总结果，“土壤湿度”列保存该花卉4月份的平均值。“月”列的均值仍为4，“日”列也会被求平均，但不参与本题排名和绘图。C按“土壤湿度”分组，会把相同湿度值的记录分到一起，不能得到每种花卉的平均湿度。

以下为汇总后DataFrame的结构示意。G0、G1表示结果前两行对应的花卉名称，D0、D1表示其“日”列均值，H0、H1表示其4月份土壤湿度均值；这些符号不代表题目给出的具体数值。

index 花卉名称 月 日 土壤湿度
0 G0 4 D0 H0
1 G1 4 D1 H1
… … … … …

③

此时df1中每行已对应一种花卉。后面的head(5)取前5行，要使它取得平均土壤湿度最高的5种花卉，应将“土壤湿度”列按降序排列，填写E：

df1.sort_values("土壤湿度", ascending = False)

ascending=False表示从大到小排列。F按花卉名称升序排列，不能保证平均湿度最高的花卉位于前5行。完成排序后，df2中的“花卉名称”与“土壤湿度”可分别作为柱形图的横轴类别与柱高，图b中柱高从左到右降低也与这一顺序一致。