1. (2023·浙江) 小华要搭建书房环境监控系统，该系统能实现监测书房温度和湿度，出现异常时发出警报。用户通过浏览器查看实时监测结果和历史数据。小华已选择的硬件有：智能终端、温湿度传感器、执行器（如蜂鸣器）、服务器等，系统的硬件搭建方式是：服务器通过无线网络连接智能终端，智能终端连接传感器和执行器，请回答下列问题：

1. （1） 该系统中，智能终端与服务器之间的数据传输（单选，填字母：A .只能由智能终端到服务器端 / B .只能由服务器端到智能终端 / C .既可以由智能终端到服务器端，也可以由服务器端到智能终端）。
3. （2） 下列功能需要在智能终端程序中实现的是（单选，填字母：A .采集温湿度传感器上的数据 /B .处理浏览器访问请求）。
5. （3） 小华基于Falsk Web框架编写服务器端的程序，部分代码如下。编写完成后，若要通过浏览器获取

   视图函数index()返回的页面，则应访问的URL是//。

   # 导入Falsk框架模块及其他相关模块，代码略

   app = Flask(__name__)

   @app.route('/')

   def index():

       #从数据库读取温度和湿度数据，并返回页面，代码略

   # 服务器其他功能，代码略

   if __name__ == '__main__':

       app.run(host = '192.168.1.108', port = 5000)

7. （4） 请通过增加传感器和执行器对该系统功能进行一项扩展，写出增加的传感器和执行器名称及实现的功能。
9. （5） 小华将系统中某天24小时的湿度数据导出，部分数据如图a所示（时间格式为“时:分:秒”），分析每小时的最大湿度值，线形图如图b所示，部分Python程序如下：

   图a

   图b

   import pandas as pd

   import matplotlib.pyplot as plt

   dft = pd.read_csv('data.csv')      # 读取文件data.csv中的数据

   dft.insert(0, '小时', '')            # 插入列

   for i in dft.index:

       t = dft.at[i, '时间']            # 通过行标签和列标签选取单个值

       dft.at[i, '小时'] = t[0: 2]

   dfh = dft.groupby(, as_index = False).max()      # 分组求最大值

   plt.plot(dfh['小时'], dfh['监测值'])                           # 绘制线形图

   # 设置绘图参数，显示如图b所示的线形图，代码略

   ①请在程序中划线处填入合适的代码。

   ②小华分析线形图发现存在湿度值大于等于100的噪声数据，要删除dft对象中噪声数据，下列代码段中，能正确实现的有（多选，填字母）。

   A .dft = dft[dft['监测值'] < 100]

   B .dft = dft['监测值'] < 100

   C .n = len(dft[dft['监测值'] >= 100])

   dft = dft.sort_values('监测值')         #升序排序

   dft = dft.tail(n)                  #获取尾部数据行

   D .for i in dft.index:

   if dft.at[i, '监测值'] >= 100:

   dft = dft.drop(i)            #删除行