写一个基于成绩的新高考选科分析的python代码，不同科目之间的成绩会互相影响

你好，根据你的要求，我可以回答这个问题。以下是一个基于成绩的新高考选科分析的 Python 代码：

# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('成绩数据.csv')

# 计算不同科目之间的成绩相关性
corr_matrix = data.corr()

# 定义一个函数，用于预测某个科目的成绩
def predict_score(subject, scores):
    # 去掉当前科目的成绩
    X = scores.drop(subject, axis=1)
    # 获取当前科目的成绩
    y = scores[subject]
    # 训练线性回归模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)
    # 预测当前科目的成绩
    score_pred = model.predict(X)
    return score_pred

# 预测数学成绩
math_scores = data[['语文', '英语', '物理', '化学']]
math_pred = predict_score('数学', math_scores)

# 预测英语成绩
english_scores = data[['语文', '数学', '物理', '化学']]
english_pred = predict_score('英语', english_scores)

# 预测物理成绩
physics_scores = data[['语文', '数学', '英语', '化学']]
physics_pred = predict_score('物理', physics_scores)

# 预测化学成绩
chemistry_scores = data[['语文', '数学', '英语', '物理']]
chemistry_pred = predict_score('化学', chemistry_scores)

# 将预测结果添加到原始数据中
data['数学预测'] = math_pred
data['英语预测'] = english_pred
data['物理预测'] = physics_pred
data['化学预测'] = chemistry_pred

# 输出预测结果
print(data)

该代码可以读取成绩数据，计算不同科目之间的成绩相关性，并预测每个科目的成绩。预测结果将添加到原始数据中，并输出到控制台。希望这个代码能够帮助你进行新高考选科分析。