图a
图b
import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt
#设置中文显示
from pylab import mpl
mpl. rcParams['font. sans-serif']=['SimHei']
mpl. rcParams['axes. unicode_minus']=False
df1=pd. read_excel("") #读取Excel文件
print() #筛选显示2019年人口800万以上的记录
#将表格内容按2020年人口降序排序后输出
print(df1. sort_values("2020年人口",))
y=df1["2020年人口"]
x=df1. 地市
plt. figure()
plt. title("2020年浙江各地人口柱形图",fontsize=18) #标题字体大小为18
plt. bar(x,y,color="c")
plt. xticks(x)
plt. xlabel("地市",fontsize=12) #坐标标签的字体大小为12
plt. ylabel("2020年人口",fontsize=12)
#显示图表
import random
flag=[False]*10
a=[0]*6
i=0
while i<6:
a[i]=random. randint(1,9)
if not flag[a[i]]:
flag[a[i]]=True
i+=1
print(a)
该程序执行后，列表a的值可能的是（ ）
def Isprime(m): ＃判断是否素数
flag=True
for i in range(2,m):
if m%i=0 ：
flag=False
break
#end Isprime
cnt=0
p1=Isprime(3)
while i<100:
p2=Isprime(i)
if p1 and p2:
print (str(i-2) +' '+str (i))
cnt=cnt+1
i=i+2
print('共找到'+str(cnt) +'对')
def f(list):
m=list[0]
for i in range(1,len(list)):
if :
m=list[i]
return m
s=[4,5,2,6,5,8]
print(f(s))
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图1 |
图2 |
图3 |
选择加密时，在明文文本框中输入明文，点击“加密”按钮，网页显示密文与对应的密钥。加密规则为打乱明文对应的索引作为密钥，再利用该索引逐个取明文字符连接成密文，例如：明文为“信息技术”，若被打乱的索引为[2,0,1,3]，则密文为“技信息术”，密钥为“2,0,1,3”
选择解密时，在密文文本框中输入密文，密钥文本框输入密钥，点击“解密”按钮，网页显示明文。
from flask import render_template,request,Flask
import random
app=Flask(_name_) #创建应用实例
@app. route('/') #选择页面路由
def index():
return render_template('')
#加密功能代码略，以下为解密代码：
@app. route('/jiemi1/',methods=["GET","POST"])
def jiemi1():
wb=request. form["wb"] #利用request获取网页文本框内容，返回示例:“1,4,2,3,0”
keyo=request. form["key"] #变量wb存储密文，变量keyo存储密钥
keyn=list(map(int,keyo. split(","))) #将字符串keyo转换为数值列表，示例：[1,4,2,3,0]
result=""
for i in range(len(keyn)):
for j in range(len(keyn)):
if :
break
result+=wb[j]
return render_template("jie. html",WB=wb,KEY=keyo,RESULT=result)
if _name_=="_main_":
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