##创建画布，并添加子图 ##使用NumPy均值函数求学生考试课程准备情况下对应学生总成绩的均值 ##在子图上绘制对应内容的柱状图 ##分析两个特征与考试总成绩的关系

好的，我理解了你的问题。以下是对你的问题的回答：

首先，我需要确认一下你使用的编程语言是什么？是Python吗？

如果是Python，那么我可以为你提供以下代码示例来回答你的问题：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布和子图
fig, ax = plt.subplots()

# 学生考试课程准备情况下对应学生总成绩的均值
# 假设有5个学生，他们的考试总成绩分别是60、70、80、90、100
# 他们的课程准备情况分别是50%、60%、70%、80%、90%
scores = np.array([60, 70, 80, 90, 100])
prep = np.array([50, 60, 70, 80, 90])
mean_score = np.mean(scores)

# 在子图上绘制柱状图
ax.bar(prep, scores)

# 设置图表标题和坐标轴标签
ax.set_title('Exam Scores vs. Preparation')
ax.set_xlabel('Preparation')
ax.set_ylabel('Exam Score')

# 分析两个特征与考试总成绩的关系
# 从图表中可以看出，学生的考试成绩随着他们的课程准备情况的提高而提高
# 这表明，课程准备是提高学生考试成绩的重要因素之一

# 显示图表
plt.show()

希望这个示例能够帮助你回答你的问题。如果你有任何其他问题，请随时问我。

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你可以通过以下代码来实现使用NumPy库中的均值函数求学生父母教育水平、午餐、考试课程情3个特征下对应学生总成绩的平均数：

import numpy as np

# 将学生父母教育水平、午餐、考试课程情3个特征的数据存入一个2D的NumPy数组中，每行为一个学生的特征数据
features = np.array([[1.2, 0, 78], [1.5, 1, 85], [2.1, 1, 93], [0.8, 0, 67], [1.7, 1, 89]])

# 将学生总成绩的数据存入一个1D的NumPy数组中
grades = np.array([75, 82, 96, 62, 88])

# 使用NumPy库中的mean函数求出学生总成绩的平均数
mean_grade = np.mean(grades)

# 按列取出父母教育水平、午餐、考试课程情3个特征的数据，并求出它们的均值
mean_features = np.mean(features[:, 0]), np.mean(features[:, 1]), np.mean(features[:, 2])

# 输出结果
print("平均学生总成绩：", mean_grade)
print("平均父母教育水平：", mean_features[0])
print("平均午餐情况：", mean_features[1])
print("平均考试课程情况：", mean_features[2])

注意：以上代码仅作为示例，实际使用时应根据具体特征数据进行修改。

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