分别用列表、数组、字典方式创建如下Series数据结构，index是课程名称，成绩随机数生成（60-100），如下所示： python 74 c 79 java 74 c++ 70 Name: 成绩, dtype: int32

在Python中，我们可以使用不同的数据结构来创建`pandas`库中的`Series`数据结构，这里提供三种方式：

1. 列表 + 字典索引 (类似字典)

import pandas as pd

# 创建课程名称列表
courses = ['python', 'c', 'java', 'c++']
# 随机生成成绩
scores = [random.randint(60, 100) for _ in courses]

# 使用字典索引创建Series
series_dict = dict(zip(courses, scores))
series_list = pd.Series(series_dict, name='成绩')
print(series_list)

2. 数组 + 列名作为标签 (numpy数组)

import numpy as np
import pandas as pd

courses_array = np.array(['python', 'c', 'java', 'c++'])
scores_array = np.random.randint(60, 101, size=len(courses_array))  # 确保有整数101，以防包括100
series_array = pd.Series(scores_array, index=courses_array, name='成绩')
print(series_array)

3. 列表推导式直接创建 (列表+默认索引)

import pandas as pd

courses_list = ['python', 'c', 'java', 'c++']
scores_list = [random.randint(60, 100) for _ in range(len(courses_list))]
series_list_direct = pd.Series(scores_list, name='成绩')
print(series_list_direct)

以上三种方法都可以得到如你所描述的`Series`结构。