小申想给小花园中的植物设计一个自动浇水的系统，并且通过植物浇水APP远程查看植物土壤湿度、给植物浇水等。（1）小申使用手机上的植物浇水APP远程对植物进行浇水。

题型：操作题 难度：0.85 引用次数：8 题号：22516549

小申想给小花园中的植物设计一个自动浇水的系统，并且通过植物浇水APP远程查看植物土壤湿度、给植物浇水等。
（1）小申使用手机上的植物浇水APP远程对植物进行浇水。为了支持该功能的实现，系统的组成要素除人外，还有

(     )

。
A．数据       B．硬件       C．软件       D．网关
（2）小申通过植物浇水APP查看土壤湿度数据时，无法正常显示页面，可能的原因是

(     )

。
A．手机连网异常       B．土壤的湿度超过阈值       C．对准植物的摄像头发生故障
（3）小申在网上查询了植物的习性和传感器的参数，设计了一个算法来判断植物是否需要浇水，该算法流程图不满足算法特征的是

(     )

。

A．有零个或多个输入       B．确定性       C．有一个或多个输出       D．有穷性
（4）小申将数据库中保存的土壤湿度等数据导出时（注：“是否浇水”列中0表示未浇水，1表示已浇水），发现有两条相同的数据，他想在数据表中仅保留其中的第一条数据，下列语句正确的是

(     )

。

序号

传感器编号

水泵编号

土壤湿度值

记录时间

是否浇水

1

1

1

494

2024/3/31   0：00

0

2

2

2

295

2024/3/31   0：00

0

3

3

3

605

2024/3/31   0：00

1

4

4

4

468

2024/3/31   0：00

0

4

4

4

468

2024/3/31   0：00

0

5

5

5

497

2024/3/31   0：00

0

…

…

…

…

…

…

A．df.drop_duplicates(subset=["序号"],|keep='first',inplace=True)
B．df.drop_duplicates(subset=["序号"],keep='last',inplace=True)
C．df.drop_duplicates(subset=["序号"],keep='last',inplace=False)
D．df.drop_duplicates(subset=["传感器编号"],keep='first',inplace=False)
（5）小申把整理后的数据存储在“test.csv”中，请结合上表完善以下程序，筛选出“已浇水”的所有数据。

Import numpy as np
Import pandas as pd
df=pd.read_csv('test.csv',encoding="ANSI")
mydf=df[(     )==1)]
print(mydf)

（6）小申对上题筛选的数据进行数据分析，编写程序获取每个盆栽在2024年3月的浇水次数，并从中获取最大的浇水次数。

序号

传感器编号

水泵编号

土壤湿度值

记录时间

是否浇水

15

4

4

605

2024/3/1   0：00

1

20

9

9

569

2024/3/2   0：00

1

120

4

4

530

2024/3/2   0：00

1

121

10

10

521

2024/3/2   0：00

1

141

2

2

570

2024/3/2   0：00

1

162

9

9

587

2024/3/2   0：00

1

…

…

…

…

…

…

def list_to_number(1st):#将列表转为数字

result=0

for num in lst:

result=result*10+num

return result

sensor=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
sensor_count=[]
for i in range     ①___:

count=mydf[(*******==sensor[i])]          #部分代码已隐藏

thiscount=count['传感器编号'].value_counts()

num=list_to_number(thiscount.values) #thiscount.values表示thiscount的数值

sensor_count.append(     ②___)

print(sensor_count)
print(np.max(sensor_count))

运行结果如下：
[3,4,6,9,5,3,4,5,5,3]
9
（7）根据下左图所示的表格数据，小申编写程序绘制了如下右图的可视化图形。请完善程序代码，实现上述功能。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
df=pd.read_csv('浇水次数.csv',encoding="ANSI")
plt.     ①___('2024年3月植物浇水次数',fontsize=20)
plt.xlabel('植物编号',fontsize=12)
plt.ylabel('浇水次数',fontsize=12)
plt.xticks([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
plt.bar(df['植物编号'],     ②___)
plt.show（）

（8）小申在撰写数据分析报告时，绘制了“1-10号植物在2024年3月浇水次数”的箱形图，请帮助小申对该图进行分析。

____

更新时间：2024/05/01 15:51:38 |

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图a

（1）在搭建该系统前，考查在现有技术条件下是否能实现系统的搭建，该环节属于前期准备中的

______

。（单选，填字母：A．需求分析/ B．可行性分析/ C．概要设计/ D．详细设计）
（2）关于该系统的说法正确的是

______

（多选，填字母）
A．智能终端能直接处理浏览器的访问请求
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C．该系统的网络开发模式为C/S
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图b                                                 图c

df=pd.read_excel ("temp.xlsx")
day=[ ]
for s in df ["时间"]:
       day. append (①

______

)                    #获取时间列中的“日”
df. insert (1, "日期", day)                         #插入列
df1=df. groupby ("日期"). mean ()
plt. title ("4月3—9日一周气温变化")
plt. plot (②

______

, df1. 温度)
plt. xlabel ("日期")
plt. show ( )

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____

。(单选，填字母：A.需求分析/B.可行性分析/C.详细设计)
（2）关于该系统的说法正确的是

____

（多选，填字母）
A.智能终端能根据采集到的温度数据直接控制执行器
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df=pdread _ excel ("temp.xlsx")
day = []
for date in df ["时间"]:
       dayappend (date[8:10])
       dfinsert (1, "日期", day)#插入列
df l =dfgroupby ("①

____

", as_index=False) mean ()
plttitle ("11月4-10日一周气温变化")
pltplot (df1["日期"],②

____

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______

（单选，填字母）。
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______

（多选，填字母）
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C．对数据库实时读写
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______

。
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#导入相关库，阈值保存在h中，代码略
t = 26; s=0;
flag = False
while True:
       newt= int (pin0. read_analog ())
       if

______

①:
          s += 1
          if s == 10:
             flag = True
             #打开加湿器，代码略
       elif new < t   and flag == True:
          

______

②
          if s == 0:
             flag = False
             #关闭加湿器，代码略
       else:
          s = 0
       #将newh，s 等数据传输到服务器。代码略
       

______

③ #延时1分钟

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