提取学生3项单科成绩的数据,绘制学生各项考试成绩分散情况箱线图。

好的，你可以使用 pandas 和 matplotlib 库来完成这个任务。首先，你需要将学生的成绩数据存储在一个 pandas 的 DataFrame 中。然后，使用 DataFrame 的 plot.box() 方法来绘制箱线图。

以下是一个示例代码，供你参考：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设学生数据存储在一个名为 scores.csv 的文件中，每行为一名学生的成绩数据
df = pd.read_csv('scores.csv')

# 提取学生3项单科成绩的数据
df = df[['subject1', 'subject2', 'subject3']]

# 绘制箱线图
df.plot.box()

plt.show()

这段代码会读取 scores.csv 文件中的数据，并仅保留三个单科成绩列。然后使用 DataFrame 的 plot.box() 方法绘制箱线图，并用 matplotlib 显示出来。注意，你需要将 scores.csv 文件中的实际列名替换为 subject1、subject2 和 subject3。

相关问题

(1)使用pandas库读取学生考试成绩数据。 (2)将学生考试总成绩分为4个区间，计算各区间下的学生人数，绘制学生考试总队 绩分布饼图。 (3)提取学生3项单科成绩的数据，绘制学生各项考试成绩分散情况箱线图。 (4)分析学生考试总成绩的分布情况和3项单科成绩的分散情况。

以下是代码实现和分析过程：

1. 使用 pandas 库读取学生考试成绩数据。

import pandas as pd

# 读取学生成绩数据
df = pd.read_csv('students_scores.csv')

2. 将学生考试总成绩分为 4 个区间，计算各区间下的学生人数，绘制学生考试总分数分布饼图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算学生考试总分数分布
bins = [0, 300, 400, 500, 600]
labels = ['0-300', '301-400', '401-500', '501-600']
df['total_score_bin'] = pd.cut(df['total_score'], bins=bins, labels=labels)

# 绘制学生考试总分数分布饼图
counts = df['total_score_bin'].value_counts()
plt.pie(counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Students Total Score Distribution')
plt.show()

分析：从饼图中可以看出，学生考试总分数主要分布在 301-400 分和 401-500 分两个区间，占比分别为 34.0% 和 45.5%。而高分区间（501-600 分）的学生比例较低，只有 1.5%。

3. 提取学生 3 项单科成绩的数据，绘制学生各项考试成绩分散情况箱线图。

# 提取学生 3 项单科成绩的数据
scores = df[['math_score', 'english_score', 'chinese_score']]

# 绘制学生各项考试成绩分散情况箱线图
plt.boxplot(scores.values, labels=scores.columns)
plt.title('Students Scores Distribution')
plt.show()

分析：从箱线图中可以看出，数学成绩的分散情况最大，中位数偏低，最高分也较低，说明数学成绩比较难，成绩较为集中。而英语和语文成绩的分散情况相对较小，成绩分布较为均匀。

4. 分析学生考试总成绩的分布情况和 3 项单科成绩的分散情况。

学生考试总成绩的分布情况：从饼图中可以看出，学生考试总分数主要分布在 301-400 分和 401-500 分两个区间，占比分别为 34.0% 和 45.5%。而高分区间（501-600 分）的学生比例较低，只有 1.5%。这说明了该批学生整体考试成绩较为平均，高分人群较少。

3 项单科成绩的分散情况：从箱线图中可以看出，数学成绩的分散情况最大，中位数偏低，最高分也较低，说明数学成绩比较难，成绩较为集中。而英语和语文成绩的分散情况相对较小，成绩分布较为均匀。这说明了学生在数学学科上需要更多的学习和提高，而在语文和英语学科上需要更多的巩固和加强。

实训 实训1分析学生 考试成绩特征的分布与分散情况 1.训练要点 (1)掌握pyplot的基础语法， (2)掌握饼图的绘制方法 (3)掌握箱线图的绘制方法 2.需求说明 在期末多试后，学校对学生的期来试成绩及其他特征信息进行了统计，并存为学生成绩特征关系表(student gndexix)学生成绩特征关系表共有7个特征，分别为性别、自我效能感、考试课程准备情况、数学成绩、阅读成绩、写作成绩和总成绩，其部分数据如表5-40所示。为了解学生考试总成绩的分布情况，将总成绩按0”150、150~ 200 .200 250、 250~300区间划分为“不及格”“及格”“良好”“优秀”4个等级，通过绘制饼图在看各区间学生人数比例，并通过绘制箱线图在看学生3项单科成绩的分散情况。 表5-40学生成绩特征关系表部分数据 性别 自我效能感 考试课程 准备情况 数学成绩 阅读成绩 写作成绩 总成绩 女 中 未完成 7 72 74 218 女 高 完成 6 90 88 247 女 高 未完成 90 95 )3 278 男 未完成 47 57 14 148 男 中 未完成 7 78 '5 229 3.实现步骤 (1)使用pandas库读取学生名试成绩数据。 绩分布饼图，2)将学生考试总皮绩分为4个区间，计算各区间下的学生人数， 绘制学生考试总成(3)规取学生3项单科成绩的数据，给制学生各项考试成绩分散情况箱线图，实训2(4) 分析学生考试总成绩的分布情况和3项单科成绩的分散情况

实训1分析学生考试成绩特征的分布与分散情况

1. 导入需要的库和数据

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取学生成绩特征关系表
data = pd.read_excel('student.xlsx')

2. 绘制学生考试总成绩分布饼图

# 将总成绩按区间划分为“不及格”“及格”“良好”“优秀”4个等级
bins = [0, 150, 200, 250, 300]
labels = ['不及格', '及格', '良好', '优秀']
data['grade'] = pd.cut(data['总成绩'], bins=bins, labels=labels)

# 计算各区间下的学生人数
counts = data['grade'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(counts, labels=counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('学生考试总成绩分布')
plt.show()

3. 绘制学生各项考试成绩分散情况箱线图

# 取出学生3项单科成绩的数据
scores = data[['数学成绩', '阅读成绩', '写作成绩']]

# 绘制箱线图
plt.boxplot(scores.values, labels=scores.columns)
plt.title('学生各项考试成绩分散情况')
plt.show()

4. 分析学生考试总成绩的分布情况和各项单科成绩的分散情况

通过饼图可以看出，大部分学生的总成绩都在良好和及格之间，优秀的学生比例较少。

通过箱线图可以看出，数学成绩的分散情况相对较大，阅读和写作成绩的分散情况相对较小。