a.计算每一道题目的分数（每一列成绩）的平均值、标准差。注意剔除无效成绩（即 -1 分），但 0 分是有效成绩。 b.计算自己每一道题目的标准分：(自己的分数 - 本题目的平均值) / 本题目的标准差 c.计算自己的综合加权标准分：每题的标准分*该题的权重 之和 除以 总权重(40)

假设你的csv文件包含5道题的成绩，其中第1列是学生姓名，第2-6列是5道题的成绩，第7列是每道题的权重，你可以使用以下代码来计算每一道题目的平均值、标准差，以及计算自己每一道题目的标准分和综合加权标准分：

import csv
import math

# 打开csv文件
with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    # 读取csv文件内容
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 读取表头
    header = next(reader)
    # 初始化每道题的成绩列表和权重列表
    scores = [[] for i in range(5)]
    weights = []
    # 循环遍历每一行
    for row in reader:
        # 遍历每一列
        for i in range(1, 6):
            # 判断成绩是否有效
            if row[i] != '-1':
                # 将有效成绩添加到成绩列表中
                scores[i-1].append(float(row[i]))
        # 将本题目的权重添加到权重列表中
        weights.append(float(row[6]))
    # 计算每道题的平均值和标准差
    means = []
    stds = []
    for score in scores:
        # 剔除无效成绩(-1分)
        valid_scores = [s for s in score if s != -1]
        # 计算平均值和标准差
        mean = sum(valid_scores) / len(valid_scores)
        std = math.sqrt(sum([(s - mean)**2 for s in valid_scores]) / len(valid_scores))
        means.append(mean)
        stds.append(std)
    # 计算自己每一道题目的标准分和综合加权标准分
    name = 'your name'  # 自己的姓名
    scores = []
    for row in reader:
        if row[0] == name:
            scores = [float(s) for s in row[1:6]]
            break
    z_scores = [(s - means[i]) / stds[i] for i, s in enumerate(scores)]
    weighted_z_scores = [z * w for z, w in zip(z_scores, weights)]
    weighted_z_scores_sum = sum(weighted_z_scores)
    total_weight = sum(weights)
    final_score = weighted_z_scores_sum / total_weight
    # 打印结果
    print("每道题目的平均值：", means)
    print("每道题目的标准差：", stds)
    print("自己每一道题目的标准分：", z_scores)
    print("自己的综合加权标准分：", final_score)

在上面的代码中，我们首先读取csv文件，并提取出每道题的成绩和权重，然后使用`sum`和`len`函数计算每道题的平均值和标准差。接着，我们读取自己的成绩，并计算出自己每一道题目的标准分和综合加权标准分。最后，我们打印出每道题目的平均值、标准差，自己每一道题目的标准分，以及自己的综合加权标准分。