python完成程序：读取def studen(file_name)函数中file_name文件的内容，将其转换为结构化数组并筛选年龄在10岁之上的平均score，要求结果保留一位小数位即可。

以下是示例代码：

import numpy as np

def student(file_name):
    # 读取文件
    data = np.genfromtxt(file_name, delimiter=',', names=True)
    # 筛选年龄大于等于10岁的数据
    filtered_data = data[data['age'] >= 10]
    # 计算平均score
    avg_score = np.mean(filtered_data['score'])
    # 保留一位小数位
    avg_score = round(avg_score, 1)
    return avg_score

该函数首先使用NumPy的`genfromtxt`函数读取文件，并指定文件内容以逗号为分隔符，同时将第一行作为列名。然后，通过布尔索引筛选年龄大于等于10岁的数据，并计算平均score。最后使用Python内置的`round`函数保留一位小数位，并返回结果。

相关问题

请在右侧编辑器Begin-End处补充代码，读取def studen(file_name)函数中file_name文件的内容，将其转换为结构化数组并筛选年龄在10岁之上的平均score，要求结果保留一位小数位即可。 file_name文件的 格式如下（数据并非下表中展示数据）： name age score Emma 11 70 Edith 12 80

好的，您可以使用如下Python代码实现：

import numpy as np

def student(file_name):
    data = np.genfromtxt(file_name, delimiter='\t', dtype=[('name', 'U10'), ('age', int), ('score', float)])
    mask = data['age'] >= 10
    avg_score = round(np.mean(data['score'][mask]), 1)
    return avg_score

首先，我们使用NumPy库中的`genfromtxt()`函数读取文件`file_name`，并指定分隔符为制表符`\t`，数据类型为一个由三个元素组成的元组，分别是姓名（字符串类型）、年龄（整数类型）和分数（浮点数类型）。然后，我们使用布尔掩码`mask`筛选出年龄在10岁及以上的学生，并使用NumPy库中的`mean()`函数计算这些学生的平均分数，并通过`round()`函数保留一位小数。最后，我们将平均分数作为函数的返回值。

取def studen(file_name)函数中file_name文件的内容，将其转换为结构化数组并筛选年龄在10岁之上的平均score，要求结果保留一位小数位即可。 file_name文件的 格式如下（数据并非下表中展示数据）： name age score Emma 11 70 Edith 12 80 具体要求请参见后续测试样例。 请先仔细阅读右侧上部代码编辑区内给出的代码框架，再开始你的编程工作！ import requests import numpy as np def studen(file_name): ''' 读取文件内容转换为结构化数组并筛选年龄在10岁之上的平均score :return: None ''' # ********* Begin *********# # ********* End *********#

以下是实现`studen`函数的代码：

import numpy as np

def studen(file_name):
    '''
    读取文件内容转换为结构化数组并筛选年龄在10岁之上的平均score
    :return: 平均score，保留一位小数
    '''
    # 读取文件内容
    with open(file_name, 'r') as f:
        lines = f.readlines()

    # 将文件内容转换为结构化数组
    data = []
    for line in lines:
        name, age, score = line.strip().split('\t')
        data.append((name, int(age), int(score)))
    data = np.array(data, dtype=[('name', 'S10'), ('age', int), ('score', int)])

    # 筛选年龄在10岁之上的数据，并计算平均score
    mask = data['age'] > 10
    mean_score = np.mean(data[mask]['score'])

    return round(mean_score, 1)

这个函数接受一个文件名作为输入，读取文件内容并将其转换为结构化数组。然后，它使用布尔掩码筛选年龄在10岁之上的数据，并计算平均score。最后，函数返回保留一位小数的平均score。

请注意，这个函数假设文件内容的格式与题目描述中给出的格式相同，即每行包含三个用制表符分隔的值：name、age和score。如果文件内容的格式不同，需要相应地修改代码。