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"
亚运会直播累计获62亿人次观看,相关话题视频播放量也超过503亿。杭州亚运会运用了多种AI技术,如高速运动AI解说系统,通过多种传感器采集运动数据,基于多模态大模型算法和深度学习模型对这些运动数据进行分析并生成实时的个性化解说服务,从而为不同语种的观众提供个性化解说。又比如通过大数据的分析处理,人工智能可以准确判断对手的特点和态势,帮助运动员做出更精准的决策,并实时调整自己的战术策略。
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()
⑴将单元格区域A1:C1合并居中,输入标题“2010-2021云计算专利申请”,并设置为黑体、字号15;
⑵设置所有行的行高为16,所有数据水平居中对齐;
⑶以A2:C14为数据源,绘制“带数据标记的折线图”展示微软与亚马逊云计算专利申请变化情况对比,标题为“云计算专利申请变化情况”;
⑷保存文件并关闭WPS。
⑴根据表格中给出的“用水量”“用电量”及相应的单价,用公式计算出每个月“电费”和“水费”,并填充到C3:C14和E3:E14单元格中;
⑵按“水电费=水费+电费”的公式,计算出12个月的水电费,并填充到F3:F14单元格中;
⑶将“电费”“水费”和“水电费”3列设为数值类型并保留一位小数;
⑷按“水电费”从高到低的顺序对表格排列;
⑸保存文件并关闭WPS。