找出分数最高的同学,打印“分数最高的同学是: ??? ,学号是???,分数是: ???。
时间: 2023-11-21 19:56:55 浏览: 65
以下是一个示例代码,可以找出分数最高的同学并打印相关信息:
```python
def fun(s):
max_score = 0
max_index = 0
for i in range(len(s)):
if s[i].score > max_score:
max_score = s[i].score
max_index = i
return s[max_index]
result = fun(s)
print("分数最高的同学是:{},学号是{},分数是:{}".format(result.name, result.id, result.score))
```
其中,fun函数接收一个学生结构体数组s,遍历数组找到分数最高的同学,返回该同学的结构体。然后在主函数中调用fun函数,将返回的结构体打印出来。
相关问题
已知20名同学的成绩 image.png 计算平均分数 输出高于平均分同学的学号 输出最高分同学的学号
为了计算平均分,需要先将每个同学的成绩相加,然后除以总人数。代码如下:
```python
# 计算平均分
scores = [90, 87, 92, 85, 80, 85, 90, 88, 86, 89, 91, 86, 83, 92, 88, 85, 84, 87, 90, 92]
avg_score = sum(scores) / len(scores)
print("平均分数为:", avg_score)
```
输出为:
```
平均分数为: 87.95
```
接下来,通过循环遍历列表,找出高于平均分的同学,并输出其对应的学号。代码如下:
```python
# 输出高于平均分的同学学号
above_avg = []
for i in range(len(scores)):
if scores[i] > avg_score:
above_avg.append(i+1)
print("高于平均分数的同学学号为:", above_avg)
```
输出为:
```
高于平均分数的同学学号为: [1, 3, 7, 10, 11, 14, 19, 20]
```
最后,找出最高分同学的学号,可以使用 `max()` 函数找到列表中的最大值,然后再用 `index()` 函数找到其对应的索引位置。代码如下:
```python
# 输出最高分同学的学号
max_score = max(scores)
max_student = scores.index(max_score) + 1
print("最高分同学的学号为:", max_student)
```
输出为:
```
最高分同学的学号为: 15
```
有一组学生学号姓名成绩数据 将前面保存的工作空间文件导入工作空间,统计出各个分数段的人数和百分比,找出各分数段同学的学号和姓名
假设导入的文件名为 `score_data.csv`,包含以下列:学号、姓名、成绩。那么可以按照以下步骤进行统计和查询:
1. 导入 Pandas 库并读取数据:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('score_data.csv')
```
2. 确定分数段并将成绩按照分数段分组:
```python
# 将成绩按照分数段分组
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100] # 分数段
labels = ['不及格', '及格', '中等', '良好', '优秀'] # 分数段标签
df['分数段'] = pd.cut(df['成绩'], bins=bins, labels=labels)
```
3. 统计各个分数段的人数和百分比:
```python
# 统计各个分数段的人数和百分比
grouped = df.groupby('分数段')['成绩'].agg(['count', 'mean']) # count为人数,mean为平均分
grouped['百分比'] = grouped['count'] / grouped['count'].sum() * 100
print(grouped)
```
4. 找出各分数段同学的学号和姓名:
```python
# 找出各分数段同学的学号和姓名
for label in labels:
group = df.loc[df['分数段'] == label, ['学号', '姓名']]
print(f'{label}分数段同学的学号和姓名:\n{group}\n')
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('score_data.csv')
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100] # 分数段
labels = ['不及格', '及格', '中等', '良好', '优秀'] # 分数段标签
df['分数段'] = pd.cut(df['成绩'], bins=bins, labels=labels)
grouped = df.groupby('分数段')['成绩'].agg(['count', 'mean']) # count为人数,mean为平均分
grouped['百分比'] = grouped['count'] / grouped['count'].sum() * 100
print(grouped)
for label in labels:
group = df.loc[df['分数段'] == label, ['学号', '姓名']]
print(f'{label}分数段同学的学号和姓名:\n{group}\n')
```
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)