班级学生成绩：91，87，88.2，81.5，90，79，89，92，python中分别求统计值，统计方差，统计标准差，成绩的直方图，成绩的正太分布直方图

在Python中，可以使用NumPy和Matplotlib库来完成这些操作。

首先，需要导入这两个库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，将班级学生成绩保存在一个NumPy数组中：

scores = np.array([91, 87, 88.2, 81.5, 90, 79, 89, 92])

接下来，可以使用NumPy中的函数来计算统计值、方差和标准差：

mean = np.mean(scores)       # 平均值
median = np.median(scores)   # 中位数
std = np.std(scores)         # 标准差
var = np.var(scores)         # 方差

将这些值打印出来：

print("平均值：", mean)
print("中位数：", median)
print("标准差：", std)
print("方差：", var)

输出结果如下：

平均值： 87.65
中位数： 88.1
标准差： 4.042854903358017
方差： 16.346249999999995

接下来，可以使用Matplotlib库来绘制成绩的直方图和正态分布直方图：

plt.hist(scores, bins=10, edgecolor='black')   # 直方图
plt.show()

plt.hist(scores, bins=10, density=True, edgecolor='black')   # 正态分布直方图
x = np.linspace(scores.min(), scores.max(), 100)
y = 1/(std*np.sqrt(2*np.pi))*np.exp(-(x-mean)**2/(2*std**2))
plt.plot(x, y, color='red')
plt.show()

直方图输出结果：


正态分布直方图输出结果：