请详细说明如何使用NumPy库来执行以下操作：（1）读取数据，查看学生成绩信息；（2）计算各科成绩的最低分、平均分、最高分等各个统计量；（3）计算每位同学的平均分

NumPy非常适合处理数值数据，我们可以结合Pandas库一起使用，因为Pandas的数据结构DataFrame非常适合存储表格数据。以下是使用NumPy和Pandas进行你所描述操作的详细步骤：

1. **读取数据并查看学生成绩信息**:
首先，你需要有一个包含学生成绩的CSV文件（假设文件名为'scores.csv'）。使用`pandas.read_csv()`函数读取数据：

   import pandas as pd
   df_scores = pd.read_csv('scores.csv')
   print(df_scores.head())  # 查看前几行数据

这将返回一个DataFrame，其中包含了学生的姓名和各科成绩。

2. **计算各科成绩的最低分、平均分、最高分等统计量**:
可以使用`df.describe()`函数获取列级别的描述性统计信息：

   subject_stats = df_scores[['Math', 'Science', 'English']].describe()  # 提取特定科目
   print(subject_stats)

这将输出每门学科的最小值（min）、Q1（第一四分位数）、中位数（median）、Q3（第三四分位数）和最大值（max）。

3. **计算每位同学的平均分**:
要计算每个学生各科的平均分，首先我们需要按学生ID（假设为'StudentID'）对数据进行分组，然后计算每组的均值：

   student_avg = df_scores.groupby('StudentID').mean()
   print(student_avg)

这将给出每位学生的平均各科分数。