模块 知识点题库

   pygame模块提供了、等函数；random模块用于产生；sys模块包含了跟Python相关的函数。

要将显示一个有背景色的窗口改为显示一个有背景图片的窗口应将*处改为两句，请填写在①②处。

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

Pygame.display的功能是访；Pygame.event的功能是；Pygame.font的功能是使用；Pygame.image的功能是。

有Python程序段如下：

import pandas as pd

s1 = pd.Series(range(1，10，2))

print(s1)

该程序段运行后输出结果为(    )

某DataFrame对象df，包含“商品编码”“销售价格”“销售日期”等数据列。下列语句中，能将df对象中的数据以“商品编码"为关键字降序排序的是(    )

（   ）库中有两个主要的数据结构，一维数组（Series）和二维数组（DataFrame）结构。

调用模块不正确的（   ）

在BXY中输入代码如图所示。

下载并运行该代码，下列关于代码执行效果描述正确的是(    )

完善程序实现以下功能并保存。

输入一元二次方程的系数a，b，c的值，求解一元二次方程 ax²+bx+c=0(a≠0)

#请不要更改源程序的结构，删除原题里的①、②。填写正确的代码，使程序完善

import math

a=float(input("请输入方程系数a(!=0):"))

b=float(input("请输入方程系数b:"))

c=float(input("请输入方程系数c:"))

delta=b*b-4*a*c

if delta>:

    x1=(-b+math.sqrt(delta))/(2*a)

    x2=(-b-math.sqrt(delta))/(2*a)

    print("方程有两个不同的解"，x1，x2)

elif delta==0:

    x1=

    print("方程有两个相同的解"，x1)

else:

    print("方程无解")

input("运行完毕，请按回车键退出...")

脱氧核糖核酸(DNA)由两条互补的碱基链以双螺旋的方式结合而成。构成DNA的碱基共有 4 种，分别为腺嘌呤(A)、鸟嘌呤(G)、胸腺嘧啶(T)和胞嘧啶(C)。在两条互补碱基链的对应位置上，A总是和T配对，G总是和C配对。编写Python程序实现如下功能: 随机产生一条单链上的碱基序列，输出其对应的互补链上的碱基序列。（    ）

import random

DNA=['A','G','T','C']

s=''

for i in range(20):

        ①       

print(s)

match={'A':'T','T':'A','G':'C','C':'G'}

t=''

for i in range(20):

        ②       

print('互补链:',t)

在Python中要生成随机数，应该使用（    ）。

Pygame自带了一个监听类循环，不断检查用户的操作，这个循环在程序运行过程期间持续工作。仔细阅读理解如下代码在横线处填写内容

while True:

    for event in pygame.event.get():  #

        if event.type==pygame.QUIT:          #     

            sys.exit()                  #退出程序

        if event.type==pygame.MOUSEBUTTONDOWN: #

numpy是一个科学计算包，其中包含很多数学函数，如三角函数、矩阵计算方法等。arange函数是该模块中的函数，下列说法错误的是（     ）

小张同学为了更好地了解冬奥会，从网上收集了历届冬奥会各个项目比赛信息，收集到的部分数据如图1所示：

图1

图2

为分析数据，小张编写了如下程序：

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']       #正常显示中文标签

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

#删除所有未获得奖牌的记录,并将奖牌列中的"G"修改为"金牌"，"S"修改为"银牌"，"B"修改为"铜牌"

jp={'G':'金牌','S':'银牌','B':'铜牌'}

for i in df.index:

if     ①       :

        df=df.drop(i)

else:

        df.at[i,'奖牌']=jp[df.at[i,'奖牌']]

#对输入国家每届的奖牌数进行统计，并制作相应图表，如第14题图2所示：

nt=input("请输入国家名称：")

df1=df[df['国家']==nt]

 

df3=pd.DataFrame(df2)  #将分组后数据生成新的二维结构，索引为“届次”，列标题为“奖牌”

x=df3.index

y=      ②       

plt.title(nt+"历年冬奥会奖牌趋势图")

plt.       ③         (x,y)

plt.show()

某数据压缩方法描述如下：

①原始数据中，某数不为0且相邻无重复，压缩数据用该数据表示；②原始数据中，某数为0且相邻无重复，压缩数据用两个数表示，第1个为0，第2个为0；③原始数据中，某数据相邻有重复，压缩数据用3个数表示：第1个为0，第2个为重复数的个数，第3个为该数本身。

根据上述压缩方法，对应的解压缩方法示例如图所示。

小明学习了Python的PIL、matplotlib和numpy等模块知识后，现有图像文件“台州.bmp”,该文件的颜色模式为RGB，将该图像文件的每个像素点转换成灰度值(值为整数)后，使用上述压缩方法进行压缩并保存为文本文件。颜色RGB值转灰度值的公式如下：

灰度值=0.299×红色颜色分量+0.587×绿色颜色分量+0.114×蓝色颜色分量