、查询成绩表中最高分超过85分的课程信息。 参考代码：

在SQL查询中，你可以使用以下结构来获取成绩表中最高分超过85分的课程信息。假设表名为`grades`，包含字段`course_id`, `student_id`, 和 `score`：

SELECT course_id, MAX(score) AS highest_score
FROM grades
WHERE score > 85
GROUP BY course_id
HAVING MAX(score) > 85;

这个查询做了以下几件事：
1. `SELECT course_id`: 选择课程ID，这是每个课程的唯一标识符。
2. `MAX(score) AS highest_score`: 计算每门课程的最高分，并将其命名为`highest_score`。
3. `FROM grades`: 从`grades`表开始查找数据。
4. `WHERE score > 85`: 过滤出分数高于85分的记录。
5. `GROUP BY course_id`: 按照课程ID进行分组，这样每个课程就有一个最高分。
6. `HAVING MAX(score) > 85`: 确保选取的是每个课程中最高分确实超过85分的结果。

如果你需要获取这些课程的详细信息，如名称或其他属性，可以进一步联接`courses`表，但上述查询仅提供最高分信息。

相关问题

从成绩表和课程信息表中查询成绩表中最高分超过85分的课程信息。 参考代码：

这是一个涉及到数据库查询的问题，我们可以使用SQL语言来实现。假设我们有两个表，一个是`scores`表记录学生的成绩，包含字段如`student_id`、`course_id`和`scores`；另一个是`courses`表，包含课程的基本信息，比如`course_id`和`course_name`。

参考代码（伪代码，具体语法可能会因数据库系统而异）：

SELECT c.course_id, c.course_name
FROM scores s
JOIN courses c ON s.course_id = c.course_id
WHERE s.scores > 85
GROUP BY c.course_id
HAVING MAX(s.scores) > 85;

这个查询做了以下几件事：
1. 使用`JOIN`将`scores`表和`courses`表通过`course_id`关联起来。
2. `WHERE`子句筛选出成绩大于85分的行。
3. `GROUP BY`按照课程ID进行分组，以便后续计算每个课程的最大分数。
4. `HAVING`子句再次确认选出的课程其最大分数确实超过85分。

数学专业2021级4个班120名同学的C语言程序设计课程的成绩存放在成绩表.csv文件中,成绩分为平时成绩和期末成绩两列，最终成绩为：平时成绩*0.2+期末成绩*0.8，现编程处理成绩，得到最终成绩，并求出：最高分，最低分，平均分，中位数，标准方差，每个分数阶段的人数占比（A率，B率,C率,D率,E率），将成绩由高到低排序，绘制成绩分布图，结果输出到out.txt文件中。

好的，我会为您解答这个问题。首先，读取文件中的成绩数据，可以使用Python中的pandas库进行操作。接着，计算每个同学的最终成绩，并求出最高分、最低分和平均分。计算中位数可以使用numpy库中的median函数。求标准方差可以使用numpy库中的std函数。计算每个分数阶段的人数占比可以通过将成绩按照一定规则分组，并使用pandas库中的groupby函数和count函数实现。将成绩由高到低排序可以使用pandas库中的sort_values函数。绘制成绩分布图可以使用matplotlib库实现。最后，将结果输出到out.txt文件中。

下面是实现上述功能的Python代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取成绩数据
df = pd.read_csv('成绩表.csv')

# 计算每个同学的最终成绩
df['最终成绩'] = df['平时成绩'] * 0.2 + df['期末成绩'] * 0.8

# 求最高分、最低分和平均分
max_score = df['最终成绩'].max()
min_score = df['最终成绩'].min()
avg_score = df['最终成绩'].mean()

# 计算中位数
median_score = np.median(df['最终成绩'])

# 求标准方差
std_score = np.std(df['最终成绩'])

# 计算每个分数阶段的人数占比
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]  # 分数阶段
labels = ['E', 'D', 'C', 'B', 'A']  # 分数阶段对应的等级
df['成绩等级'] = pd.cut(df['最终成绩'], bins=bins, labels=labels)
counts = df.groupby('成绩等级')['最终成绩'].count()
rates = counts / len(df)

# 将成绩由高到低排序
df = df.sort_values(by='最终成绩', ascending=False)

# 绘制成绩分布图
plt.hist(df['最终成绩'], bins=20)
plt.xlabel('Score')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.title('Score Distribution')
plt.show()

# 将结果输出到out.txt文件中
with open('out.txt', 'w') as f:
    f.write('Max score: {:.2f}\n'.format(max_score))
    f.write('Min score: {:.2f}\n'.format(min_score))
    f.write('Avg score: {:.2f}\n'.format(avg_score))
    f.write('Median score: {:.2f}\n'.format(median_score))
    f.write('Std score: {:.2f}\n'.format(std_score))
    f.write('A rate: {:.2f}\n'.format(rates['A']))
    f.write('B rate: {:.2f}\n'.format(rates['B']))
    f.write('C rate: {:.2f}\n'.format(rates['C']))
    f.write('D rate: {:.2f}\n'.format(rates['D']))
    f.write('E rate: {:.2f}\n'.format(rates['E']))

注意，这段代码中的结果仅供参考，具体实现需要根据具体情况进行调整。