求多个列表平均成绩并保留一位小数

当你有多个列表，每个列表包含学生的分数，你可以通过将所有分数加起来然后除以列表总数来计算平均成绩。为了保留一位小数，你可以使用`round()`函数。以下是一个简单的示例：

def average_scores(lists_of_scores):
    # 首先，确保所有的列表都有相同长度
    assert all(len(lst) == len(lists_of_scores[0]) for lst in lists_of_scores), "All lists must have the same length"

    # 计算总分
    total = sum(sum(sublist) for sublist in zip(*lists_of_scores))

    # 计算平均分并保留一位小数
    avg_score = round(total / len(lists_of_scores[0]), 1)

    return avg_score

# 示例用法
scores_list1 = [90, 85, 95]
scores_list2 = [88, 77, 92]
avg = average_scores([scores_list1, scores_list2])
print("Average score across both lists:", avg)

这个函数假设所有列表的元素都是数字（如整数或浮点数），并且它们具有相同的长度。如果列表的长度不同，你需要先处理这种情况。

相关问题

将此json数据手动保存到score.json的文件中，编写Python程序计算本人成绩的平均学分绩点（保留两位小数）、学分加权平均成绩（保留两位小数）、必修课程曾不及格学分，并保存到Excel文件中，名称为score.xlsx，

首先，我们需要有一个JSON数据结构作为输入。假设JSON内容类似下面这样：

[
    {
        "name": "张三",
        "courses": [
            {"course": "数学", "credit": 4, "grade": 85},
            {"course": "英语", "credit": 3, "grade": 90},
            {"course": "物理", "credit": 3, "grade": 78}
        ]
    },
    ... (更多学生数据)
]

要将这个数据手动保存到`score.json`文件中，可以使用Python的`json`模块，例如：

import json

# 假设data是一个包含所有学生的字典列表
data = ... # 从上述JSON字符串解析而来

with open('score.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)  # 保证非ASCII字符能正确编码

接下来，我们可以编写函数来计算平均学分绩点、学分加权平均成绩和必修课不及格学分。假设我们只有必修课程的数据，且成绩低于60分为不及格：

def calculate_scores(student_data):
    total_credits = 0
    total_grade_points = 0
    failed_courses = 0

    for course in student_data['courses']:
        if course['course'] == '必修':
            grade_point = get_grade_point(course['grade'])  # 假设这里有个函数计算等级对应的成绩绩点
            total_credits += course['credit']
            total_grade_points += grade_point * course['credit']
            if course['grade'] < 60:
                failed_courses += course['credit']

    avg_grade_point = round(total_grade_points / total_credits, 2)
    weighted_average_score = round(total_grade_points, 2)
    
    return avg_grade_point, weighted_average_score, failed_courses

# 计算并返回结果
avg_grade_point, weighted_avg_score, failed_credits = calculate_scores(data[0])  # 对第一个学生进行计算

# 写入Excel
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {'平均学分绩点': [avg_grade_point], '学分加权平均成绩': [weighted_avg_score], '必修课不及格学分': [failed_credits]})
df.to_excel('score.xlsx', index=False)

注意：实际操作中，你需要定义`get_grade_point()`函数来根据实际的评分规则转换成绩点，以及检查必修课程的标识是否可用。

python 取出10个裁判员为5个运动员大的分数，每个运动员评分中去掉一个最高分和一个最低分，计算平均成绩（保留3位小数），然后给出运动员排名

好的，这是一个比较综合的问题，需要多个步骤来完成。我来分步骤给你解释一下。

首先，我们需要生成10个裁判员为5个运动员评分的随机分数。可以使用Python的random模块来生成。

import random

scores = []
for i in range(5):
    athlete_scores = []
    for j in range(10):
        score = round(random.uniform(0, 10), 2)
        athlete_scores.append(score)
    scores.append(athlete_scores)

print(scores)

这里使用了一个二维列表来存储分数，外层列表表示5个运动员，内层列表表示10个裁判员给出的分数。使用round函数可以保留2位小数。

接下来，我们需要去掉每个运动员的最高分和最低分，然后计算平均成绩。可以使用Python的内置函数来完成。

averages = []
for athlete_scores in scores:
    athlete_scores.remove(max(athlete_scores))
    athlete_scores.remove(min(athlete_scores))
    avg = sum(athlete_scores) / len(athlete_scores)
    averages.append(avg)

averages = [round(avg, 3) for avg in averages]
print(averages)

这里使用了一个循环来遍历每个运动员的分数，然后使用remove函数去掉最高分和最低分。计算平均成绩时，使用了sum函数和len函数。最后使用round函数保留3位小数。

最后，我们需要给运动员排名。可以使用Python的内置函数sorted来完成。

rankings = sorted(range(len(averages)), key=lambda i: averages[i], reverse=True)

for i, rank in enumerate(rankings):
    print(f"第{i+1}名: 运动员{rank+1}，平均成绩为{averages[rank]}")

这里使用了一个lambda表达式来定义排序规则，根据平均成绩从大到小排序。排名时，使用了enumerate函数来得到排名和运动员编号。

完整代码如下：

import random

scores = []
for i in range(5):
    athlete_scores = []
    for j in range(10):
        score = round(random.uniform(0, 10), 2)
        athlete_scores.append(score)
    scores.append(athlete_scores)

print(scores)

averages = []
for athlete_scores in scores:
    athlete_scores.remove(max(athlete_scores))
    athlete_scores.remove(min(athlete_scores))
    avg = sum(athlete_scores) / len(athlete_scores)
    averages.append(avg)

averages = [round(avg, 3) for avg in averages]
print(averages)

rankings = sorted(range(len(averages)), key=lambda i: averages[i], reverse=True)

for i, rank in enumerate(rankings):
    print(f"第{i+1}名: 运动员{rank+1}，平均成绩为{averages[rank]}")

希望可以帮到你！