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信息技术来源：2025学年第二学期精诚联盟高三适应性联考

第 14 题

答案与解析

第(1)小题

参考答案

A

选项分析

A

正确。系统需要服务器接收、存储和处理数据，还需要专用客户端App供用户查询和设置，因此两端程序都要开发。

B

错误。只有客户端程序无法完成服务器端的数据存储和处理。

C

错误。题面明确用户使用专用客户端App，还需要相应客户端程序。

第(2)小题

参考答案

  1. B

  2. D

选项分析

A

错误。温度传感器损坏会影响新的温度采集，但数据库中仍可能保存历史温度数据，不能说系统一定不能获取任何温度数据。

B

按题设功能理解为正确。两种传感器直接连接智能终端，采集间隔由终端程序控制；题中App仅提供历史数据查询和温度范围设置，没有给出远程设置采集间隔的功能。这里的“只有”限于本题所述系统，不能推广为其他系统也无法远程设置。

C

错误。IoT模块承担智能终端与服务器之间的通信；用户App通过另一条用户终端与服务器之间的网络链路访问数据库。IoT模块损坏会影响智能终端上传新数据，但不会因此阻断App查询服务器中的历史数据。

D

正确。智能终端会比较水位并保存阈值，服务器会分析数据库中的温度且保存历史数据，两者都具有数据处理和保存能力。

第(3)小题

参考答案

  1. A

  2. C

选项分析

A

正确。题面中的水位传感器和温度传感器同时直接连接在同一智能终端上。

B

错误。智能终端可通过IoT模块跨网络连接服务器，不要求两者必须处于同一局域网。

C

正确。自动加水由智能终端根据本地水位值和本地阈值控制，即使服务器关闭，该功能仍可运行。

D

官方答案未选此项，但原表述缺少连接与驱动条件。一个引脚能否同时连接多个执行器，取决于接口方式、驱动能力及控制要求；不能仅凭“一个引脚”就断定不可以，也不能用题目未提出的“分别控制”作为排除依据。

第(4)小题

参考答案

  1. 升级性能更高的CPU

  2. 增加内存容量

服务器运行三年后，数据量和并发处理需求可能增加。提高处理器运算能力可加快任务处理，增加内存可减少因内存不足导致的频繁磁盘交换。也可根据实际瓶颈升级为读写速度更快的存储设备。

第(5)小题

参考答案

  1. E

  2. B

  3. C

数据处理过程

df=pd.read_csv("data.csv")

读取CSV文件后得到DataFrame，每行是一条采集记录，列为“序号”“时间”“温度”“水位”。“序号”是普通数据列，df的默认行索引从0开始。

df.insert(0,"小时","")

在第0列插入“小时”列，初值为空字符串，用于存放每条记录所属的小时。

for i in df.index:
    t=df.at[i,"时间"]
    df.at[i,"小时"]=t[:2]

按行索引逐条读取时间字符串，截取前两个字符写入“小时”列。例如“00:10:00”得到“00”，“01:20:00”得到“01”。同一小时的记录因而具有相同的小时字符串，可据此归为一组。

df=df[df.温度>30]

该语句保留当前df中“温度”值大于30的行，恰好等于30的行不保留。它位于①之后，因此筛选的具体含义取决于①对数据的处理。

plt.bar(df.小时,df.温度)

绘图时从“小时”列取横坐标，从“温度”列取柱高，并按当前行顺序绘制。因此，最终df必须保留这两列，其行顺序还要与图b对应。

填空分析

①

题目比较的是各小时的平均温度，应先按“小时”分组求均值，再执行温度大于30的筛选；若先筛除单次温度不高于30的记录，计算出的就不再是该小时全部记录的平均温度。

后续用df.小时绘图，要求“小时”仍是普通列，所以选择as_index=False的E：

df=df.groupby("小时",as_index=False).mean()

F使用as_index=True，会把“小时”设为行索引，后续不能按原程序用df.小时取列。

分组求均值后每行代表一个小时，“温度”列由单次测量值变为该小时的平均温度。下表仅展示绘图所需两列；μ表示相应小时的实际温度均值，题面未提供完整数据，不能计算全部数值。

index 小时 温度
0 00 μ00
1 01 μ01
… … …
23 23 μ23

这是按题目一天24小时数据组织的结果形态示意，其他数值列省略。

②

经过均值筛选后，图b中的5根柱子从左到右逐渐升高，小时顺序为11、15、12、14、13，因此应按小时平均温度升序排列，选择B：

df=df.sort_values("温度",ascending=True)

A按降序排列，虽可配合head(5)选出最高的5个小时，但柱子会从高到低排列，与图b不符。

③

升序排列后，温度均值最高的5个小时位于末尾，应选择C：

df=df.tail(5)

tail(5)取最后5行，并保留这5行内部的升序顺序，因而得到图b中从低到高的5根柱子。head(5)取的是通过筛选后温度均值最低的5个小时。排序和取行均不会自动重置原索引，但绘图直接使用“小时”和“温度”两列，不受索引不连续的影响。