(1)使用pandas库读取学生考试成绩数据。 (2)将学生考试总成绩分为4个区间，计算各区间下的学生人数，绘制学生考试总队 绩分布饼图。 (3)提取学生3项单科成绩的数据，绘制学生各项考试成绩分散情况箱线图。 (4)分析学生考试总成绩的分布情况和3项单科成绩的分散情况。

以下是代码实现和分析过程：

1. 使用 pandas 库读取学生考试成绩数据。

import pandas as pd

# 读取学生成绩数据
df = pd.read_csv('students_scores.csv')

2. 将学生考试总成绩分为 4 个区间，计算各区间下的学生人数，绘制学生考试总分数分布饼图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算学生考试总分数分布
bins = [0, 300, 400, 500, 600]
labels = ['0-300', '301-400', '401-500', '501-600']
df['total_score_bin'] = pd.cut(df['total_score'], bins=bins, labels=labels)

# 绘制学生考试总分数分布饼图
counts = df['total_score_bin'].value_counts()
plt.pie(counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Students Total Score Distribution')
plt.show()

分析：从饼图中可以看出，学生考试总分数主要分布在 301-400 分和 401-500 分两个区间，占比分别为 34.0% 和 45.5%。而高分区间（501-600 分）的学生比例较低，只有 1.5%。

3. 提取学生 3 项单科成绩的数据，绘制学生各项考试成绩分散情况箱线图。

# 提取学生 3 项单科成绩的数据
scores = df[['math_score', 'english_score', 'chinese_score']]

# 绘制学生各项考试成绩分散情况箱线图
plt.boxplot(scores.values, labels=scores.columns)
plt.title('Students Scores Distribution')
plt.show()

分析：从箱线图中可以看出，数学成绩的分散情况最大，中位数偏低，最高分也较低，说明数学成绩比较难，成绩较为集中。而英语和语文成绩的分散情况相对较小，成绩分布较为均匀。

4. 分析学生考试总成绩的分布情况和 3 项单科成绩的分散情况。

学生考试总成绩的分布情况：从饼图中可以看出，学生考试总分数主要分布在 301-400 分和 401-500 分两个区间，占比分别为 34.0% 和 45.5%。而高分区间（501-600 分）的学生比例较低，只有 1.5%。这说明了该批学生整体考试成绩较为平均，高分人群较少。

3 项单科成绩的分散情况：从箱线图中可以看出，数学成绩的分散情况最大，中位数偏低，最高分也较低，说明数学成绩比较难，成绩较为集中。而英语和语文成绩的分散情况相对较小，成绩分布较为均匀。这说明了学生在数学学科上需要更多的学习和提高，而在语文和英语学科上需要更多的巩固和加强。