7-1 python-列表：统计考试成绩

好的，我来回答你的问题。

统计考试成绩可以通过 Python 中的列表进行操作。我们可以将考试成绩存储在一个列表中，并使用内置函数对其进行统计。以下是一个简单的示例代码：

# 定义一个存储成绩的列表
scores = [85, 76, 92, 68, 78, 89, 91, 95, 72, 87]

# 计算总分
total_score = sum(scores)

# 计算平均分
average_score = total_score / len(scores)

# 计算最高分
highest_score = max(scores)

# 计算最低分
lowest_score = min(scores)

# 输出统计结果
print("总分：", total_score)
print("平均分：", average_score)
print("最高分：", highest_score)
print("最低分：", lowest_score)

这段代码会输出以下结果：

总分： 813
平均分： 81.3
最高分： 95
最低分： 68

当然，如果你有更多的需求，还可以使用其他的 Python 库和函数来进行更加复杂的统计操作。

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7-1 python-列表：统计考试成绩 分数 10 作者 gllypx 单位 桂林学院 将一组考试成绩通过键盘输入，计算及格率、平均分、最高分和最低分。 输入格式: 成绩在一行输入，数据间用空格分隔。 输出格式: 输出及格率、平均分、最高分、最低分，精确到小数后1位。 见样例 输入样例: 80.5 90 100 45 15 65.5 输出样例: 及格率:66.7% 平均分:66.0 最高分:100.0 最低分:15.0 代码长度限制 16 KB 时间限制 400 ms 内存限制

以下是统计考试成绩的 Python 代码：

scores = input().split()
scores = [float(score) for score in scores]

# 计算及格率
pass_count = sum([1 for score in scores if score >= 60])
pass_rate = pass_count / len(scores)

# 计算平均分
avg_score = sum(scores) / len(scores)

# 计算最高分和最低分
max_score = max(scores)
min_score = min(scores)

# 输出结果
print('及格率:{:.1%}'.format(pass_rate))
print('平均分:{:.1f}'.format(avg_score))
print('最高分:{:.1f}'.format(max_score))
print('最低分:{:.1f}'.format(min_score))

代码解析：

1. 首先将输入的字符串使用 `split()` 方法转换成字符串列表。
2. 使用列表推导式将字符串列表转换成浮点数列表。
3. 使用列表推导式统计及格人数，并计算及格率。
4. 使用 `sum()` 函数和列表长度计算平均分。
5. 使用 `max()` 和 `min()` 函数分别计算最高分和最低分。
6. 使用格式化字符串输出结果，保留一位小数并将及格率转换成百分数形式。

7-4 期末考试成绩分析python

当你需要对7-4学期期末考试的成绩数据进行分析，Python是一个强大的工具，因为它有丰富的库如Pandas用于数据处理，Matplotlib或Seaborn用于数据可视化。以下是一个简单的步骤指南：

1. **导入库**：首先，安装并导入必要的库，例如`pandas`, `numpy`以及可能的`matplotlib`。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. **读取数据**：如果数据是CSV文件，可以使用`pd.read_csv()`函数将其加载到一个DataFrame中。

data = pd.read_csv('期末考试成绩.csv')

3. **数据清洗**：检查是否有缺失值、异常值，并进行相应处理，比如填充、删除或替换。

data = data.dropna()  # 删除缺失值行

4. **描述性统计**：了解学生的平均分、中位数、标准差等信息。

summary_stats = data.describe()
print(summary_stats)

5. **数据分析**：比如计算各科平均分，比较科目间成绩分布。

average_scores = data.mean()
print(average_scores)

6. **可视化**：绘制柱状图或箱线图展示每个科目成绩分布。

plt.figure(figsize=(10,5))
data.boxplot(column=['数学', '语文', '英语'])
plt.show()

7. **性能分析**：找出成绩排名或特定分数段的学生比例。

top_performers = data.nlargest(10, '总分')  # 获取前10名学生
bottom_performers = data.loc[data['总分'] <= 60]  # 找出不及格者

8. **生成报告**：将以上结果整合成文字报告或图形报告。

完成上述操作后，你可以得到一个全面的成绩分析报告，帮助理解学生的表现情况，以及可能存在的学习差距。