访问student.csv文件,统计总人数、男生人数、女生人数、班级最高分和最低分、男生中的最高分和女生中的最高分。 说明:student.csv文件每一行的数据为班级名称、学号、姓名、性别、分数

时间: 2024-09-27 13:10:47 浏览: 39
为了读取并分析`student.csv`文件中的数据,我们可以使用Java的CSV库(如OpenCSV)来帮助处理文件。首先确保已添加必要的依赖。以下是一个简单的步骤示例: 1. 添加OpenCSV依赖(如果你使用Maven或Gradle,可以在pom.xml或build.gradle文件中添加相应的库依赖)。 对于Maven: ```xml <dependency> <groupId>com.opencsv</groupId> <artifactId>opencsv</artifactId> <version>5.5.2</version> </dependency> ``` 对于Gradle: ```gradle implementation 'com.opencsv:opencsv:5.5.2' ``` 2. 创建一个Java类,用于加载和解析数据: ```java import com.opencsv.CSVReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; public class StudentAnalyzer { private static final String FILE_NAME = "student.csv"; public static void main(String[] args) { try (CSVReader reader = new CSVReader(new FileReader(FILE_NAME))) { // 读取表头 String[] header = reader.readNext(); int totalStudents = 0; int maleCount = 0; int femaleCount = 0; int maxScore = Integer.MIN_VALUE; int minScore = Integer.MAX_VALUE; int maleMaxScore = Integer.MIN_VALUE; int femaleMaxScore = Integer.MIN_VALUE; while ((header = reader.readNext()) != null) { totalStudents++; String gender = header[3]; // 假设性别列在第四个位置 if (gender.equals("男")) { maleCount++; int score = Integer.parseInt(header[4]); // 分数列在第五个位置 if (score > maleMaxScore) { maleMaxScore = score; } if (score > minScore) { minScore = score; // 更新最低分 } else { femaleCount++; int score = Integer.parseInt(header[4]); if (score > femaleMaxScore) { femaleMaxScore = score; } if (score > minScore) { minScore = score; } } } System.out.println("总人数: " + totalStudents); System.out.println("男生人数: " + maleCount); System.out.println("女生人数: " + femaleCount); System.out.println("班级最高分: " + maxScore); System.out.println("男生最高分: " + maleMaxScore); System.out.println("女生最高分: " + femaleMaxScore); } catch (IOException e) { System.err.println("Error reading file: " + e.getMessage()); } } } ``` 这个例子假设文件的第一行是表头,而性别和分数分别位于第四和第五列。你需要根据实际文件结构进行调整。运行此程序后,你将得到所需的统计数据。
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% 读取数据 data = readtable('附件1.csv'); % load('data.mat') PreserveVariableNames=true % 数据清洗和预处理 data(isnan(data.Score),:) = []; % 删除缺失值 data = sortrows(data,{'Class','Course','TestNo','StuId'}); % 按班级、课程、测试和学生ID排序 % 统计每门课的平均分、最高分、最低分、标准差等指标 stat_course = grpstats(data,{'Course'},{'mean','max','min','std'}); disp(stat_course); data = double(data); % 将data转换为double类型 % 统计每个班级、每个学院的平均分、最高分、最低分、标准差等指标 stat_class = grpstats(data,{'Class'},{'mean','max','min','std'}); stat_college = grpstats(data,{'College'},{'mean','max','min','std'}); disp(stat_class); disp(stat_college); % 计算每个班级和学院的成绩得分 score_class = zeros(max(data.Class),1); score_college = zeros(max(data.College),1); for i = 1:max(data.Class) idx = data.Class == i; score_class(i) = mean(data.Score(idx)); end for i = 1:max(data.College) idx = data.College == i; score_college(i) = mean(data.Score(idx)); end % 选出成绩得分最高的5个班级和3个学院 [~,idx_class] = sort(score_class,'descend'); [~,idx_college] = sort(score_college,'descend'); disp(['Top 5 classes: ',num2str(idx_class(1:5)')]); disp(['Top 3 colleges: ',num2str(idx_college(1:3)')]); % 计算每个学生的成绩得分 alpha = [0.2,0.2,0.2,0.2,0.2]; % 权重 score_student = zeros(size(data,1),1); for i = 1:size(data,1) score_student(i) = alpha(1)*data.Att1(i) + alpha(2)*data.Att2(i) + alpha(3)*data.Att3(i) + alpha(4)*data.Att4(i) + alpha(5)*data.Att5(i); end % 选出成绩得分最高的60名学生和成绩得分最低的60名学生 [~,idx_student] = sort(score_student,'descend'); disp(['Top 60 students: ',num2str(data.StuId(idx_student(1:60)))]); disp(['Bottom 60 students: ',num2str(data.StuId(idx_student(end-59:end)))]);帮我改进一下这段代码

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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