python数据分析可视化学生可视化

### Python 数据分析与可视化学生示例教程

#### 使用 Jupyter Notebook 进行数据分析和可视化

Jupyter Notebook 是 Anaconda 自带的一个轻量级 Python 编辑器，可以在浏览器中打开。这个工具具有美观的注释、文字和代码完美结合的特点，可以分步运行代码并善于进行数据分析的结果展示和分析[^2]。

下面是一个简单的案例研究，展示了如何利用 Pandas 和 Matplotlib 库来完成基本的数据分析和可视化工作：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个简单的学生成绩 DataFrame 表格
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '语文': [80, 90, 75],
    '数学': [85, 88, 92],
    '英语': [90, 86, 88]
}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

这段代码创建了一个包含三个科目分数的小型数据集，并将其存储在一个名为 `df` 的变量里。接下来可以通过调用内置函数轻松计算平均值和其他统计信息:

mean_scores = df[['语文', '数学', '英语']].mean()
print(mean_scores)

为了更好地理解这些数值之间的关系，还可以绘制图表来进行直观比较。这里使用了 Matplotlib 来制作柱状图表示各科目的平均得分情况：

plt.bar(mean_scores.index, mean_scores.values)
plt.xlabel('学科')
plt.ylabel('平均分')
plt.title('各科学生成绩对比')
plt.show()

通过上述操作，不仅能够快速获取有关学生成绩的信息摘要，还能借助图形化的方式更清晰地呈现出来。这有助于教师们识别哪些领域可能需要额外关注和支持。