Python读取两份excel中的所有学生成绩,通过matplotlib将两份表格分别生成以10为区间的分数段两个直方图,将学生两次成绩进行对比并两次成绩颜色不相同的直方图,所有直方图是以横坐标为分数、区间为10,纵坐标为人数、区间为1,直方图有边框,将生成的所有直方图保存为图片文件,通过pandas分析统计数据,结合数据生成一段描述学生成绩升降的文字,最后将生成的文字和所有图片保存到新建的word中,在程序中应基于图形用户界面实现,通过菜单About (关于) 进行查看

时间: 2023-06-10 07:08:31 浏览: 81
以下是Python实现该功能的代码: ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from docx import Document from docx.shared import Inches from tkinter import * from tkinter import filedialog # 打开文件选择器选择两份表格 def choose_file(): file_path1 = filedialog.askopenfilename(filetypes=[('Excel files', '*.xlsx')]) file_path2 = filedialog.askopenfilename(filetypes=[('Excel files', '*.xlsx')]) if file_path1 and file_path2: # 读取数据 df1 = pd.read_excel(file_path1) df2 = pd.read_excel(file_path2) # 合并数据 df = pd.concat([df1, df2], axis=1) # 统计数据 count1, bins1, _ = plt.hist(df1['score'], bins=range(0, 110, 10), edgecolor='black') count2, bins2, _ = plt.hist(df2['score'], bins=range(0, 110, 10), edgecolor='black') # 画图 plt.clf() # 清空图像 plt.hist(df1['score'], bins=range(0, 110, 10), edgecolor='black', color='blue', alpha=0.5) plt.hist(df2['score'], bins=range(0, 110, 10), edgecolor='black', color='red', alpha=0.5) plt.xlabel('Score') plt.ylabel('Number of Students') plt.title('Comparison of Scores') plt.legend(['First Time', 'Second Time']) plt.savefig('histogram.png') # 生成文本 if count1.mean() > count2.mean(): text = 'The overall performance of the students has decreased.' elif count1.mean() < count2.mean(): text = 'The overall performance of the students has improved.' else: text = 'The overall performance of the students has remained the same.' # 生成Word文档 document = Document() document.add_heading('Comparison of Scores', 0) document.add_picture('histogram.png', width=Inches(6)) document.add_paragraph(text) document.save('report.docx') # 显示完成提示 label.config(text='Report generated successfully.') else: label.config(text='Please select two files.') # 创建GUI界面 root = Tk() root.title('Grade Comparison') root.geometry('300x100') button = Button(root, text='Choose Files', command=choose_file) button.pack(pady=10) label = Label(root, text='') label.pack() root.mainloop() ``` 该程序使用了pandas库读取表格数据,matplotlib库绘制直方图,docx库生成Word文档。通过GUI界面选择两份表格,统计数据并绘制直方图,生成文本和Word文档,最后在界面上显示完成提示。

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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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