图 a |
图 b |
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#读取如图 b 所示数据，保存到 DataFrame 对象 df1 中，代码略
f = [9, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
for i in range(0，len(dfl)):
rank = df1.at[i,"名次"] #通过行、列标签取单个值
score = 0
if rank <= 8:
df1.at[i,"得分"] = score
df2 = dfl.groupby(" ▲ ",as_index=False).sum() #分组求和
#设置绘图参数，代码略
plt.bar(x,y) #绘制柱形图
①请在程序中划线处填入合适的代码。
②程序的方框中应填入的正确代码为 （单选，填字母）
A.x = df1["专业"]
y = df1["总分"]
B.x = df2["专业"]
y = df2["得分"]
C.df1["专业"] = "专业"
df1["总分"] = "总分"
D.Df2["专业"] = "专业"
Df2["得分"] = "得分"
def f(x):
for i in b:
if x==i:
return True
return False a=[2,0,9,3,10]
b=[10,9,16,2,7]
for i in a:
if f(i):
cnt+=1 print(cnt)
程序执行后的输出结果是（ ）
y="温度过高" if w<10:
y="温度过低"
else:
y="温度正常" print(y)
B . y="温度正常"if w>30:
y="温度过高"
elif w<10:
y="温度过低" print(y)
C . if w>30:y="温度过高" elif w<10:
y="温度过低" else:
y="温度正常"
print(y)
D . if w>30:y="温度过高" if w<10:
y="温度过低" if 10<=w<=30:
y="温度正常"
print(y)
第一步：将经纬度转换为二进制
编码规则为：先将纬度范围(-90, 90)平分成两个区间(-90, 0)和(0, 90)，如果目标维度位于前一个区间，则编码为 0，否则编码为 1，然后根据目标纬度所落的区间再平均分成两个区间进行编码，以此类推，直到精度满足要求，经度也用同样的算法。
序号 | 纬度范围 | 划分区间0 | 划分区间1 | 31.192932所属区间 |
1 | (-90,90) | (-90,0) | (0,90) | 1 |
2 | (0,90) | (0,45) | (45,90) | 0 |
3 | (0,45.0) | (0,22.5) | (22.5,45.0) | 1 |
4 | (22.5,45.0) | (22.5,33.75) | (33.75,45.0) | 0 |
5 | (22.5,33.75) | (22.5,28.125) | (28.125,33.75) | 1 |
…… | …… | …… | …… | …… |
最后得到纬度的二进制编码为：101011000101110, 用同样的方式可以得到经度(121.43737)的二进制编码：110101100101101
第二步：将经纬度的二进制编码合并,从偶数 0 开始，经度占偶数位，纬度占奇数位。经度
110101100101101，纬度 101011000101110，得到的二进制编码为：111001100111100000110011110110
偶 | 奇 | 偶 | 奇 | 偶 | 奇 | 偶 | 奇 | 偶 | 奇 | 偶 | 奇 | … | 偶 | 奇 | 偶 | 奇 | 偶 | 奇 | 偶 | 奇 | 偶 | 奇 | |
索引 | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | … | 12 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
经纬度 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | … | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 |
第三步：将合并后的二进制数做 Base32 编码
按照每 5 位一组，分成 6 组，每组计算其对应的十进制数值，按照 Base32 表进行编码。
11100 11001 11100 00011 00111 10110 转换成十进制是 28 25 28 3 7 22，查表编码得到最终结果，wtw37q。
林老师想编写一个 Python 程序，输入编码后的字符串，输出该编码对应的经纬度范围，运行结果如图 a 所示：
图a |
def qj(l,r,a): #将二进制 a 转成对应的经纬度范围#该代码省略
def find(c): #在 base32 表中查找对应的十进制数
for i in :
if base32[i]==c:
return i base32="0123456789bcdefghjkmnpqrstuvwxyz" s=input("请输入编码：")
res="" jd=[]
wd=[]
for i in range(len(s)):
ans=""
j=0
while:
ans=
n=n//2
j+=1
res=res+ans
for i in range(len(res)):
if i%2==0:
jd+=res[i]
else:
wd+=res[i]
print("经度对应的二进制:",jd,"纬度对应的二进制:",wd)
print("经度范围：",qj(-180,180,jd),"纬度范围：",qj(-90,90,wd))
图 a |
图b
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']#设置中文字体格式df=pd.read_excel()
df.insert(0,’年份’,’’) #在第 1 列插入“年份”列，初始值为空
df.insert(0,’月份’,’’) #在第 1 列插入“月份”列，初始值为空
for i in df.index:
df.at[i,’年份’]=df.at[i,’销售时间’][0:4]+‘年’
df.at[i,’月份’]=df.at[i,’销售时间’][4:6]+‘月’
df1= #筛选出 2022 年度的数据
g=df1.groupby("月份",as_index=False).销售金额.sum()
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.bar(, g.销售金额)
plt.title("2022 年月度销售金额变化表",fontsize=16)
plt.ylabel("销售金额",fontsize=12)
plt.show()
