以下给出的地址中,属于子网192.168.15.19/28的主机地址是( )。 A.192.168.15.17 B.192.168.15.14C.192.168.15.16D.192.168.15.31

子网192.168.15.19/28的网络地址为192.168.15.16，因此，可用的主机地址为192.168.15.17、192.168.15.18、192.168.15.19、192.168.15.20、192.168.15.21、192.168.15.22、192.168.15.23、192.168.15.24、192.168.15.25、192.168.15.26、192.168.15.27、192.168.15.28、192.168.15.29、192.168.15.30、192.168.15.31。因此，答案是A.192.168.15.17。

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3.4.6.8.10.13.20.23.26.27.32.3.4.5.6.8.9.10.12.22.26.28.34.3.4.5.7.8.11.12.16.17.19.32.5.7.8.12.13.24.26.28.31.35.1.5.9.13.19.29.31.34.35.2.4.7.11.12.19.22.23.32.1.4.5.11.13.15.17.21.23.26.29.11.1.6.10.11.15.16.22.26.28.2.3.8.10.11.13.16.21.22.25.28.29.31.32.34.35.1.5.7.9.12.13.15.18.22.23.25.26.28.29.32.34.2.4.5.9.13.17.18.21.33.34.35.2.3.4.10.21.23.27.35.1.8.11.13.21.26.27.28.2.4.12.15.20.22.27.31.2.4.22.23.24.26.29.30.3.12.15.17..26.29.30.32.2.5.8.10.20.21.23.28.7.10.12.15.17.19.26.27.4.5.8.9.13.25.35.2.4.10.13.17.25.29.31.1.4.10.11.16.17.21.27.34.6.12.13.15.17.22.32.4.1.2.6.7.12.13.15.17.19.22.27.32.6.7.8.10.11.14.15.19.20.23.24.25.26.31.33.以上数字出现次数概率做成表格并且给出出现最多的5个数跟最低的5个数平均数

我已经计算出了数字出现的概率，并制成了以下表格：

| 数字 | 出现次数 | 概率 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 7 | 4.67% |
| 2 | 7 | 4.67% |
| 3 | 4 | 2.67% |
| 4 | 12 | 8.00% |
| 5 | 10 | 6.67% |
| 6 | 6 | 4.00% |
| 7 | 6 | 4.00% |
| 8 | 9 | 6.00% |
| 9 | 5 | 3.33% |
| 10 | 6 | 4.00% |
| 11 | 5 | 3.33% |
| 12 | 6 | 4.00% |
| 13 | 6 | 4.00% |
| 15 | 5 | 3.33% |
| 16 | 4 | 2.67% |
| 17 | 5 | 3.33% |
| 18 | 1 | 0.67% |
| 19 | 5 | 3.33% |
| 20 | 2 | 1.33% |
| 21 | 4 | 2.67% |
| 22 | 6 | 4.00% |
| 23 | 5 | 3.33% |
| 24 | 2 | 1.33% |
| 25 | 3 | 2.00% |
| 26 | 7 | 4.67% |
| 27 | 4 | 2.67% |
| 28 | 5 | 3.33% |
| 29 | 3 | 2.00% |
| 30 | 2 | 1.33% |
| 31 | 3 | 2.00% |
| 32 | 4 | 2.67% |
| 33 | 1 | 0.67% |
| 34 | 4 | 2.67% |
| 35 | 5 | 3.33% |

出现最多的5个数是：4、5、8、26、19，它们的平均数是12.4；

出现最少的5个数是：30、18、33、3、16，它们的平均数是14。

读取文件数据绘图 现有2023年5月的鄱阳湖最高水位的水文数据，存储在文件中（文件第一列为日期、第二列为水位数据）。请编程读取文件中的数据，绘制柱状图1 16.52 2 17.33 3 16.36 4 15.84 5 18.24 6 15.19 7 16.13 8 19.80 9 20.43 10 21.22 11 22.08 12 21.29 13 20.87 14 20.60 15 20.13 16 21.15 17 21.06 18 20.74 19 20.13 20 19.88 21 19.86 22 18.79 23 19.03 24 18.82 25 18.03 26 17.65 27 17.03 28 16.81 29 16.24 30 16.35 31 16.97

可以使用 Python 的 Pandas 和 Matplotlib 库来实现该功能。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文件数据，文件中第一列为日期，第二列为水位数据
data = pd.read_csv('data.txt', header=None, delim_whitespace=True, names=['日期', '水位'])

# 绘制柱状图
plt.bar(data['日期'], data['水位'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('水位')
plt.show()

其中，`pd.read_csv('data.txt', header=None, delim_whitespace=True, names=['日期', '水位'])` 读取了文件中的数据，并使用 `header=None` 参数指示文件中没有表头，`delim_whitespace=True` 参数指示使用空格分隔符，`names=['日期', '水位']` 参数指定了列名。

`plt.bar(data['日期'], data['水位'])` 绘制了柱状图，`plt.xlabel('日期')` 和 `plt.ylabel('水位')` 分别设置了 X 和 Y 轴的坐标标题。

你可以根据自己的需要修改柱状图的颜色、宽度等参数。