import matplotlib.pyplot as plt name=[] total=[] fobj= open("score.csv", "r") for eachLine in fobj: if eachLine[:2]=="姓名": continue line=eachLine.split(",") #返回分割后字符串列表 name.append(line[0]) score=int(line[1])+int(line[2])+int(line[3]) total.append(score) fobj.close() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.plot(name,total,'r-*') plt.show()解释其中的变量含义和函数功能

变量含义：
- name：存储学生姓名的列表。
- total：存储学生总分的列表。
- fobj：打开并读取名为"score.csv"的文件，文件中包含学生姓名和3门课程的成绩。
- eachLine：循环变量，代表文件中的每一行。
- line：存储每一行分割后的字符串列表。第一个元素是学生姓名，后面3个元素是学生的3门课程成绩。
- score：计算每个学生的总分。
- plt：matplotlib库中的绘图函数。
- plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']：设置图表中的中文字符为SimHei字体，保证中文显示正常。
- plt.plot(name,total,'r-*')：绘制折线图，x轴为学生姓名，y轴为学生的总分，颜色为红色，点型为星号。
- plt.show()：显示图表。

函数功能：
- 打开并读取名为"score.csv"的文件，提取学生姓名和3门课程的成绩。
- 计算每个学生的总分。
- 绘制折线图，以学生姓名为x轴，以学生总分为y轴。

相关问题

from matplotlib import pyplot as plt与import matplotlib.pyplot as plt 有什么区别

这两种方式都是导入 Matplotlib 库中的 pyplot 模块，并且可以使用其中的函数来绘制图形。它们的区别在于：

- `from matplotlib import pyplot as plt`：从 Matplotlib 库中直接导入 pyplot 模块，并将其命名为 plt，这样就可以直接使用 plt 来调用 pyplot 模块中的函数。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：通过 import 关键字导入 Matplotlib 库中的 pyplot 模块，并将其命名为 plt，这样也可以使用 plt 来调用 pyplot 模块中的函数。

两种方式的效果是相同的，只是导入方式略有不同。

## 获取数据 from sklearn.metrics import r2_score import statsmodels.api as sm import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_table('C:/Users/lb/Desktop/test/k-means_data.txt',sep='\t',engine="python",encoding = 'gbk') data.columns.values data.head()改为读取csv文件

可以使用`pd.read_csv()`函数读取csv文件。将代码中的`pd.read_table()`替换为`pd.read_csv()`，同时指定`delimiter`参数为逗号（默认值即为逗号），即可读取csv文件。下面是修改后的代码：

from sklearn.metrics import r2_score
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('C:/Users/lb/Desktop/test/k-means_data.txt', delimiter=',', encoding='gbk')
data.columns.values
data.head()