#所有短信按推送过来的时间已存入列表 s 中，共有 1000 条待发送的短信
q=[""]*1000
head=0;tail=0
for i in range(1000):
if len(s[i])<=100:
①
②
while ③ :
print("现在发送的消息内容为：",q[head])
head+=1
上述程序段中划线处可选语句为：
①tail=tail-1②tail=tail+1 ③q[tail]=s[i] ④head<=tail ⑤head!=tail
则①②③处的语句依次为（ ）
图 a
①采用 pandas 模块中的 (单选：填字母：A .Series/B .DataFrame) 数据结构存储全部数据会比较高效。
②全部数据保存于变量 df 中，为筛选出订单日期为 2021 年第一季度内的所有记录，可以执行 Python语句 dfl=，则 dfl 中保存筛选结果。(单选，填字母。提示：多条件筛选时，条件之间用“&”连接，表示需要同时满足这多个条件)
A.df[(df['订单日期']<='2021-1-1')&(df['订单日期']<='2021-3-31')]
B.df[(df['订单日期']>='2021-1-1')&(df['订单日期']>='2021-3-31')]
C.df[(df['订单日期']>='2021-1-1')&(df['订单日期']<='2021-3-31')]
|
#数据整理结果保存于变量 dfl 中，代码略 g=dfl.groupby(“所在地市”,as_index=False).sum( ) print( ▲ ) |
并生成图 b 所示的图表：
图 b
则划线处的代码可为（ ）（多选，填字母）
实现上述功能的Python程序部分代码如下，程序中划线处代码请填空。
|
#按“所在地市”对第一季度数据分组并求和，再按“订购数量”升序排序 #选取最后10 条数据，存入变量s，代码略 import matplotlib.pyplot as plt x=s[‘所在地市’] y= plt.barh(x,y,color=r) plt.show( ) |
例如共有8个物品，分别为1,7,3,8,5,10,11,4公斤。算法思路如下：
把8件物品，看作8个位置，每个物品被选中记作1，不被选中记作0。显然，共有28=256种不同的选择方法。在这256种选择方法中，如果选中的物品重量之和等于20，就是我们要寻找的方案。
小李编写了python程序：由用户输入物品件数m，程序随机生成[1,15]之间的整数，表示每种物品的重量。请将程序划线⑴、⑵、⑶、⑷处填入适当的代码，将程序补充完整。
import random
def DToB(x,n):
if n<1: n=1
n=0
R=[0 for i in range(0,n)]
for i in range(n-1,-1,-1):
x=x//2
return R
m=int(input(“请输入物品件数 m”))
w=[for i in range(m)] #随机生成 m 件物品重量的列表
total=20
nm=
k=0
for x in range(0,nm): a=DToB(x,m)
T=[ ]
for i in range(0,m): if
a[i]==1:
if total==sum(T):
k=k+1
print(T)
print("共有",k,"种装入方法")
小王编写的“模拟撤销”python 程序如下，输入撤销字符串和历史记录，显示撤销过程。
s=input("输入撤销前的字符串：")
t=input("历史记录：")
t=t[::-1]
c,num="","" ss=s;n=0 for ch in t:
if "a"<=ch<="z" or "A"<=ch<="Z":
c=ch+c
elif "0"<=ch<="9":
num=ch+num
else:
if ch=="-":
else:
s=s[:n-1]+s[n-1+len(c):]
ss=s+"←"+ss
c=""
print("撤销过程："+ss)
