某研究小组搭建了室外温度监测系统，在 4 所学校各设置了 1 个监测点。智能终端连接传 感器，每隔 3 小时采集 1 次温度数据，通过网络将温度数据传输到服务器。服务器根据数据判 断出异常情况时，通过智能终端控制执行器发出预警信号。请回答下列问题:
在搭建该监测系统时，温度传感器与智能终端的配备总数量合理的是
4 个温度传感器和 4 个智能终端
4 个温度传感器和 1 个智能终端
系统数据采集的时间间隔为 3 小时，可用于控制采集时间的设备是
传感器
智能终端
编写智能终端程序时，不需要知道 (多选)(注:全部选对的得 2 分，选 对但不全的得 1 分，不选或有错的得 0 分)
当服务器判定有异常情况后，除可通过智能终端控制蜂鸣器发出预警声音之外，请写出 其他两种预警的具体方式。
将系统中某年的数据导出到文件 data.xlsx 中，部分数据如第 14 题图 a 所示。其中“预 报温度”列是指学校所在地的天气预报温度数据，“差值”列是指实测温度与预报温度相减的 绝对值。现要由高到低输出 3 月份各监测点差值的平均值(如图 b 所示)，再用差值平均值最高 的监测点的 3 月份实测温度数据绘制线形图(如图 c 所示)。
实现上述功能的部分 Python 程序如下，请选择合适的代码填入划线处(填字母)。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df=pd.read_excel("data.xlsx")
df1= 1
df2= 2
df2= 3
#依次输出 df2 中各监测点编号及其差值的平均值，如图 b 所示，代码略
#将 df2 中首行的监测点编号存入 uid，代码略
df2= 4
#创建 x 列表，长度为 248，元素依次为 0~247，表示 3 月份采集时间点的序号，代码略 plt.plot(x,df2["实测温度"])
#绘制线形图
#设置绘图参数，并显示如图 c 所示的线形图，代码略
1234处可选代码有:
A.df.groupby("月",as_index=False).差值.mean()#分组求平均
B.df[df["监测点"]==uid] #筛选
C.df[df["月"]==3]
D.df1.sort_values("差值",ascending=False) #降序排序
E.df1.groupby("监测点",as_index=False).差值.mean()
F.df1[dfl["监测点"]==uid]
