#提取学生考试总成绩区间人数，绘制学生考试总成绩的总体分布情况饼图

首先，需要明确数据集的结构和格式。假设数据集中包含每个学生的总成绩，格式为如下的CSV文件：

学生姓名,语文成绩,数学成绩,英语成绩,总成绩
张三,80,90,85,255
李四,75,85,90,250
王五,85,80,80,245
...

接下来，可以使用Python的pandas库读取CSV文件并进行数据处理和分析。下面是一份代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('students.csv')

# 统计总成绩区间人数
bins = [0, 200, 250, 300]
labels = ['200以下', '200-250', '250以上']
df['总成绩区间'] = pd.cut(df['总成绩'], bins=bins, labels=labels, include_lowest=True)
counts = df['总成绩区间'].value_counts()

# 绘制饼图
plt.pie(counts, labels=counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('学生考试总成绩分布情况')
plt.show()

解析上述代码：

1. 首先导入pandas和matplotlib.pyplot库。
2. 使用pandas的read_csv函数读取CSV文件，将数据存储在DataFrame对象df中。
3. 使用pandas的cut函数将学生总成绩按照一定的区间划分，统计每个区间内的人数。
4. 使用matplotlib.pyplot的pie函数绘制饼图，显示学生考试总成绩分布情况。

运行上述代码后，将得到一张饼图，显示了学生考试总成绩在不同区间内的分布情况。