对于学生成绩管理数据库StuScore,完成查询学生表中男、女生的学生人数查询

时间: 2024-01-08 07:02:33 浏览: 75
您好!感谢您的提问。根据您的要求,您可以使用以下SQL语句来完成查询学生表中男、女生的学生人数查询: ``` SELECT gender, COUNT(*) as count FROM StuScore GROUP BY gender; ``` 这个语句会返回一个结果集,其中包含了两列:gender和count。gender列表示性别,可能的取值为男和女;count列表示符合条件的学生人数。 希望这个答案能够帮助到您。如果您有任何其他问题,随时可以继续向我提问。
相关问题

用python写 据给定的学生成绩文件,stuscore.csv,利用Numpy输出成绩的最大值,最小值,均值,标准差,方差,和前五名的学生的成绩。

以下是使用 Numpy 对学生成绩文件进行分析的代码: ```python import numpy as np # 读取成绩数据 data = np.loadtxt('stuscore.csv', delimiter=',') # 计算最大值、最小值、均值、标准差、方差 max_score = np.max(data) min_score = np.min(data) mean_score = np.mean(data) std_score = np.std(data) var_score = np.var(data) print('最大值为:', max_score) print('最小值为:', min_score) print('均值为:', mean_score) print('标准差为:', std_score) print('方差为:', var_score) # 按成绩从高到低排序,并输出前五名学生的成绩 sorted_data = np.sort(data)[::-1] # 从高到低排序 top5_scores = sorted_data[:5] # 前五名成绩 print('前五名学生的成绩为:', top5_scores) ``` 其中,`np.loadtxt()` 函数用于读取成绩数据,`delimiter=','` 参数指定数据文件中的分隔符为逗号。`np.max()`、`np.min()`、`np.mean()`、`np.std()` 和 `np.var()` 函数分别用于计算最大值、最小值、均值、标准差和方差。`np.sort()` 函数用于对成绩进行排序,默认是从小到大排序,因此需要使用切片 `[::-1]` 将其反转为从高到低排序。最后,使用切片 `[:5]` 取出前五名学生的成绩。你只需要将学生成绩保存在 `stuscore.csv` 文件中,并确保该文件与 Python 代码在同一目录下,然后运行上述代码即可。

创建学生数据库在该库下创建学生表student包含(stuid,stuname,stubirthday,stusex)字段,创建教师表teacher包含(teaid ,teaname)字段,创建课程表course包含(couid,couname,teaid)字段,创建成绩表score包含(stuid,couid,stuscore)字段

好的,这是一个关于数据库的问题,很容易回答。您可以按照以下步骤来创建这些表: 1. 创建学生表: CREATE TABLE student ( stuid INT PRIMARY KEY, stuname VARCHAR(50), stubirthday DATE, stusex CHAR(1) ); 2. 创建教师表: CREATE TABLE teacher ( teaid INT PRIMARY KEY, teaname VARCHAR(50) ); 3. 创建课程表: CREATE TABLE course ( couid INT PRIMARY KEY, couname VARCHAR(50), teaid INT, FOREIGN KEY (teaid) REFERENCES teacher(teaid) ); 4. 创建成绩表: CREATE TABLE score ( stuid INT, couid INT, stuscore FLOAT, FOREIGN KEY (stuid) REFERENCES student(stuid), FOREIGN KEY (couid) REFERENCES course(couid) ); 这些语句可以在 MySQL 中执行,您可以根据具体的需求进行调整。我希望这个回答可以帮到您。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' stuScore=np.loadtxt(r'C:\Users\86130\Desktop\student_score.csv',delimiter='.') sumEach=np.sum(stuScore[:,1:],axis=1) #返回每个学生三门课程总分 avgEachCourse=np.average(stuScore[:,1:],axis=0)#返回所有学生每门课程平均分maxMath-np.max(stuScore ,1]) #返回高数的最高分 maxEng=np.max(stuScore[:2]) #返回英语的最高分 maxPython=np.max(stuScore[:,3])#返回Pyhon的最高分 minMath=np.min(stuScore[:,1]) #返回高数的最低分 minEng=np.min(stuScorc[:,2]) minPython=np.min(stuScore[:,3])#返回Pyhon的最低分 print("每个学生的三门课程总分:") print(sumEach) print("所有学生的每门课程平均分:") print(avgEachCourse) print("每门课程的最意分:") print (maxMath, maxEng,maxPython) print("每门课程的最低分:") print(minMath,minEng.ninPython) mathScore=stuScore[:,1] #北取产数成绩 engScore=stuScorel[:,2] pythonScore-stuScore[:,3]# 取Pyhon成绩 plt.suptitle("课程成结分布百方图") #为当前绘图区添加标题 #绘制高数成绩直方图 plt.subplot(3,1,1) plt.hist('mathScorc,bins=10,range=(0,100),color=red')#绘制直方图,从0到100分成10段plt.xlabel(高数成绩分数段)#设置x轴标签 plt.ylabel('人数')#设置y轴标签 plt.xlim(O,100)#设置x抽区间 plt.xticks([o,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])#设置x轴刻度 plt.yticks([0,2, 4,6,8,10,12,14,16,18,20])#设置y轴刻度 olt.eridO #设置网格线 #绘制英语成绩直方图 plt.subolot(3,1,2) plt.hist('engScore,bins=10,range=(0,100),color= grcen')#同上 plt.xlabel("英语成绩分数段") plt.ylabel(人数) plt.xlim(0.100) plt.xticks([0,10,20,30,40.50,60,70,80,90,100]) plt.yticks([0,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20]) plt.grid() #绘制Pyhon成绩直方图 plt.subplot(3,1,3) plt.hist(pythonScore,bins=10,range=(0,100))#同上 plt.xlabel("Pyhon成绩分数段") plt.ylabel("人数") plt.xlim(0,100) pit. xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) plt.yticks([0, 2, 4,6, 8.10, 12, 14,16,18,20]) plt.grid() plt.show()帮我检查代码哪里出错了

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