四川省广安市2024-2025学年高一下学期期末考试信息技术试卷（Word版附答案）

这是一份四川省广安市2024-2025学年高一下学期期末考试信息技术试卷（Word版附答案），共9页。试卷主要包含了选择题，判断题，操作题等内容，欢迎下载使用。
一、选择题
1．下列关于大数据及数据处理的说法，正确的是（ ）
A．流数据是实时数据，其价值会随时间流逝而降低
B．近四年信息选考模拟卷的考点属于流数据
C．流数据和静态数据不可以在同一平台进行处理
D．交通大数据属于流数据，一般适用于批处理计算
2．下列关于算法的说法，正确的是（ ）
A．算法的三要素包括运算、执行、过程
B．用自然语言描述的算法通俗易懂、结构清晰、寓意明确
C．伪代码是一种比较直观简洁的、符号接近计算机程序代码的算法描述方式
D．解决问题的算法往往具有单一性，即一个问题用一种算法来解决
3．如图所示算法，分别输入学生成绩scre和等级grade：57和“C”，70和“C＋”时，输出结果分别是（ ）
A．57、70B．“请努力”、“请努力”C．57、“请努力”D．“请努力”、70
4．在 Pythn 语言中，已知列表clr=['红色','橙色','黄色','绿色','青色','蓝色','紫色’]，则clr[3:5]的值为（ ）
A．['紫色','红色']B．['橙色',黄色']
C．['蓝色','紫色']D．['绿色',青色]
5．在 Pythn 中，以下赋值语句不正确的是（ ）
A．b=c-10B．3d=5C．a,b=1,2D．c+=1
6．以下数字图像文件中，所占的存储空间最大的是（）。
A．800*600像素的16色位图B．800*600像素的24位位图
C．640*480像素的256色位图D．1024*768像素的黑白两色位图
7．关于数据、信息和知识，下列说法正确的是（ ）
A．数据可用于描述事物，数据是信息的载体
B．信息是数据所表示的意义，信息可以用来消接收者某种认识上的确定性
C．信息一旦产生就会产生损耗
D．人们接收同样的信息后，一定会形成相同的知识
8．下列有关声音数字化的说法，不正确的是（ ）
A．声卡可将采集到的模拟量转换为数字量，反之亦可。
B．声音保存为不同的格式，编码方式可能不同
C．录制音频时，音量越大，音频录制后的容量越大
D．声音数字化主要需要经过采样、量化、编码三个过程
9．下列程序段的运行结果是（ ）
a=[1,2,3,4,5]
b=[6,7,8,9,10]
c=[]
fr i in range(4):
c.append(a[i]+b[i])
print(c)
A．[7,9,11,13,15]B．[7,9,11,13]C．[16,27,38,49,510]D．[15,13,11,9,7]
10．某老师组织同学们玩“谁是007”的游戏，需要将56名同学的序号编码成二进制数字表示，老师最少需要用多少位二进制来编码（ ）
A．3位B．4位C．5位D．6位
11．有如下Pythn程序段：
imprt pandas as pd
s=pd.Series([50,52,60],index=["weight1","weight2","weight3"])
print(s)
执行该程序段后，输出的结果为（ ）
A．B．
C．D．
12．以下关于数据和信息的说法正确的是（ ）
A．人们可以通过阅读报纸获取信息，所以报纸是数据的表现形式
B．消息在经过多人传递后意思就变了，这是因为信息在传播的过程中会损耗
C．某些电商平台上的“刷单”行为会误导消费者，这体现了信息的真伪性
D．昨天天气预报显示今天有大雨，但实际上今天天晴，这体现了信息具有时效性
13．大数据对社会发展起着越来越重要的作用，不仅给生活带来了便利，更多时候可以让决策更精准，但同时也带来了一些社会问题，以下是大数据带来的社会问题的是（ ）
A．通过城市热力图了解区域人流量，为出行提供参考
B．商家可以通过大数据了解市场和消费者行为情况，从而为进货、生产、库存提供决策依据
C．共享单车产生的大数据让交通部门发现部分线路公交站点的缺失，从而确定了新的公交运营线路图
D．人脸识别系统中的用户数据信息泄露，给千万用户造成了损失
14．采样频率是44.1KHz，量化位数为8的一段未经压缩的wav音频文件，时长为3分钟，需占用的空间约为（ ）
A．7.57MBB．60.56MBC．1.06MBD．132.3KB
15．在 Pythn中，表达式"12"+"3"的值为（ ）
A．15B．"15"C．123D．"123"
16．下列算法，输出结果是（ ）。
A．6B．9C．3D．15
17．酷酷想要统计哪些国家在球队平均年龄为25岁到27岁之间（含25岁和27岁）时夺得过世界杯冠军。他想先将平均年龄在25岁到27岁之间的球队记录筛选出来赋给 mydf 变量，以下筛选方法正确的是（ ）
A．mydf = df [ (df ["球队平均年龄"]>=25) and (df ["球队平均年龄"]=25) & (df ["球队平均年龄"]=25 & df ["球队平均年龄"]=25) | (df ["球队平均年龄"]