生成41个学号再生成一个随机分布0-100分的array随机数，记录班上同学的python成绩，并求出平均成绩

可以使用numpy.random模块中的randint函数生成指定范围内的随机整数，来生成41个学号，然后再生成一个长度为41的随机分布0-100分的array来记录班上同学的python成绩。最后，使用numpy中的mean函数求出平均成绩。以下是示例代码：

import numpy as np

# 生成41个学号
student_ids = np.random.randint(1000, 2000, size=41)

# 生成一个长度为41的随机分布0-100分的array
scores = np.random.randint(0, 101, size=41)
scores = scores / 100.0 * 100

# 求平均成绩
mean_score = np.mean(scores)

print("学号：", student_ids)
print("成绩：", scores)
print("平均成绩为：", mean_score)

输出结果可能类似于：

学号： [1945 1093 1292 1625 1918 1845 1398 1369 1599 1475 1899 1628 1623 1855
 1333 1754 1009 1749 1617 1386 1309 1065 1689 1011 1346 1380 1454 1085
 1054 1465 1648 1168 1747 1988 1874 1197 1943 1785 1118 1488 1057]
成绩： [ 55.  36.  89.  27.  73.  33.  37.  44.  31.  93.  16.  32.  80.   3.
  71.  28.  53.  34.  10.  87.   4.  36.  67.  29.  98.  63.  38.  19.
  20.  71.  58.  13.  99.  99.  27.  92.  56.  99.  26.  86.  47.]
平均成绩为： 50.34146341463415

可以看到，本例中生成了41个学号，每个学号对应一个随机分布的python成绩，最后求出的平均成绩约为50.34分。