python 使用numpy 库，假设有数据： 姓名 班级 成绩 zhangsan 4 90 lihua 5 92 chenqiang 5 88 lixin 4 90 6、统计各个班同学的最大值，对应arrClass和arrScore数据值进行完成。

在Python中使用NumPy库处理这类数据并统计每个班级的成绩最大值，你可以先创建一个二维数组（数组嵌套数组），然后使用`np.amax()`函数找到每行的最大值。假设你有一个字典列表存储学生信息，可以按照以下步骤操作：

import numpy as np

# 假设数据存储在列表中，每个元素是一个包含姓名、班级和成绩的元组
students = [
    ("zhangsan", "4", "90"),
    ("lihua", "5", "92"),
    ("chenqiang", "5", "88"),
    ("lixin", "4", "90")
]

# 将数据转换为二维数组，其中第一列是班级编号，第二列是成绩
data = [[student[1], float(student[2])] for student in students]
arrClass = [row[0] for row in data]  # 分离班级列
arrScore = [row[1] for row in data]   # 分离成绩列

# 使用NumPy创建一个记录班级和最大成绩的字典，键是班级，值是最高的成绩
class_scores = {class_name: max(scores) for class_name, scores in zip(arrClass, arrScore)}

# 输出结果
for class_name, score in class_scores.items():
    print(f"班级{class_name}的最大成绩是：{score}")