import re import matplotlib.pyplot as plt f = open('答案.txt',errors='ignore',encoding='utf-8') f1 = open('答题卷.txt',encoding='utf-8',errors='ignore') answer = f.read() answers = f1.read() f.close() f1.close() score = 65 xuanzeti = answer.split('Ⅰ.')[1].split('Ⅲ.')[0]+answer.split('Ⅲ.')[1].split('Ⅳ.')[1] xuanzeti = xuanzeti.replace('Ⅱ','').replace('.','').replace(';','') fitb = answer.split('Ⅲ.')[1].split('Ⅳ.')[0] fitb_list = fitb.split(';') xuanzeti1 = answers.split('Ⅰ.')[1].split('Ⅲ.')[0]+answers.split('Ⅲ.')[1].split('Ⅳ.')[1] xuanzeti1 = xuanzeti1.replace('Ⅱ','').replace('.','').replace(';','') fitb1 = answers.split('Ⅲ.')[1].split('Ⅳ.')[0] fitb1_list = fitb1.split(';') correct = 0 for i in range(len(xuanzeti)): if xuanzeti[i] == xuanzeti1[i]: correct += 1 mistake = 141-correct correct1 = 0 for i in range(len(fitb_list)): if fitb1_list[i] == fitb_list[i]: correct1 += 1 mistake2 = 16-correct1 passrate = (score - mistake - mistake2) / score*80 # passrate = "%1f" % passrate print('成绩{:.0f}'.format(passrate))

这段代码主要是用来评估一个考生的答题情况，并计算出该考生的得分和通过率。首先，它打开两个文本文件 "答案.txt" 和 "答题卷.txt"，并将其内容读取到变量 answer 和 answers 中。然后，它从 answer 中提取出选择题的题目内容（即Ⅰ和Ⅲ之间的内容），并将其分割为一系列字符串，从中提取出填空题的答案（即Ⅲ和Ⅳ之间的内容），并将其分割为一系列字符串。接着，它从 answers 中提取出选择题的题目内容和填空题的答案，并执行类似的处理。然后，它比较两个选择题的答案和填空题的答案，并计算出正确的数量，从而计算出错误的数量。最后，它根据分数计算公式计算出考生的得分和通过率，并输出结果。其中，分数为 65 分，通过率按照正确率计算，即（分数 - 错误数）/ 分数 * 80。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt. .pyplot划线

### 使用 Matplotlib Pyplot 绘制线条

为了展示如何使用 `matplotlib.pyplot` 来绘制线条，可以采用简单的例子来说明这一过程。下面是一个具体的实例，该实例展示了怎样通过 Python 的 Matplotlib 库中的 pyplot 模块完成绘图操作。

import matplotlib.pyplot as plt

data = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 2, 4, 6, 7]
plt.plot(data)  # 调用 plot 方法绘制数据列表表示的线条
plt.show()      # 显示所绘制的图像

上述代码片段定义了一组简单数值作为待绘制的数据集，并调用了 `plot()` 函数来进行实际的绘图工作[^1]。当执行到 `show()` 命令时，则会弹出窗口显示出这条由给定数据点连接而成的折线图表。

对于更复杂的场景下，比如想要在同一张图上同时展现多个函数曲线的情况：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C, S = np.cos(X), np.sin(X)

plt.figure(figsize=(8, 6))    # 设置图片大小
plt.plot(X, C, label='Cosine')# 添加标签区分不同曲线
plt.plot(X, S, label='Sine')
plt.legend()                  # 展现图例
plt.title('Trigonometric Functions')  # 图表标题
plt.xlabel('Angle (radians)')         # X轴描述
plt.ylabel('Value')                   # Y轴描述
plt.grid(True)                        # 启用网格辅助查看坐标位置
plt.axhline(0, color='black',linewidth=0.5)       # 加入水平基线
plt.axvline(0, color='black',linewidth=0.5)       # 加入垂直基线
plt.show()

这段程序不仅实现了正弦波形和余弦波形的同时呈现，还加入了诸如图例、标题以及轴名等元素以增强可视化效果；另外也启用了网格功能以便于观察具体数值对应的位置关系[^2]。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt xxx = pd.read_csv('D:\DSSJHGL\baogao\fragrance.xlsx',encoding='utf-8') xxx.head()

这段代码的作用是读取一个名为 "fragrance.xlsx" 的 Excel 文件，并将其转换为一个 pandas DataFrame 对象，然后打印出前 5 行数据。其中 "D:\DSSJHGL\baogao\" 是文件所在的路径，"utf-8" 是文件编码方式。但是需要注意的是，这里的文件后缀名应该是 ".csv" 而不是 ".xlsx"，因为 ".xlsx" 是 Excel 的文件格式，而 ".csv" 是纯文本文件格式，两者读取的方式不同。如果文件后缀名为 ".xlsx"，应该使用 pandas 的 read_excel 方法。