根据score.xlsx文件中姓名（1）用英语这一列绘制直方图，并且绘制最佳拟合曲线 （2）用语文这一列绘制饼图 （3）选择语文、数学、英语这三列数据绘制环形饼图

好的，我明白了。以下是解决方案：

1. 绘制英语成绩直方图和最佳拟合曲线：

首先，我们需要将Excel表格中的数据读入Python中。使用Pandas库可以轻松实现：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('score.xlsx')
english_scores = data['英语']

接下来，使用Matplotlib库绘制直方图和最佳拟合曲线：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import norm

mu, sigma = norm.fit(english_scores)  # 计算平均值和标准差，用于绘制拟合曲线

plt.hist(english_scores, bins=20, density=True, alpha=0.6, color='b')
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, sigma)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.title("English Scores")
plt.xlabel("Score")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

这段代码将绘制英语成绩的直方图和最佳拟合曲线。其中，`bins`参数表示直方图的柱子数，`density`参数表示是否将直方图归一化，`alpha`参数表示柱子的透明度，`color`参数表示柱子的颜色。`norm.fit`函数用于计算平均值和标准差，用于绘制拟合曲线。`norm.pdf`函数用于计算正态分布的概率密度函数。

2. 绘制语文成绩饼图：

使用Matplotlib库绘制饼图：

chinese_scores = data['语文']
labels = ['<60', '60-69', '70-79', '80-89', '90-100']
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]
counts, _, _ = plt.hist(chinese_scores, bins=bins)
plt.clf()
plt.pie(counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Chinese Scores")
plt.show()

这段代码将绘制语文成绩的饼图。首先，使用`numpy`库的`hist`函数计算各个成绩区间的人数。然后，使用Matplotlib库的`pie`函数绘制饼图，`labels`参数表示饼图上各个扇形的标签，`autopct`参数表示各个扇形的百分比。

3. 绘制语文、数学、英语成绩的环形饼图：

使用Matplotlib库绘制环形饼图：

math_scores = data['数学']
labels = ['Chinese', 'Math', 'English']
scores = [chinese_scores.mean(), math_scores.mean(), english_scores.mean()]
colors = ['r', 'g', 'b']
plt.pie(scores, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90, pctdistance=0.85, labeldistance=1.05)
plt.title("Scores")
plt.legend()
plt.show()

这段代码将绘制语文、数学、英语成绩的环形饼图。首先，计算各个科目的平均分。然后，使用Matplotlib库的`pie`函数绘制环形饼图，`labels`参数表示饼图上各个扇形的标签，`colors`参数表示各个扇形的颜色，`autopct`参数表示各个扇形的百分比，`startangle`参数表示饼图的起始角度，`pctdistance`参数表示百分比标签的距离，`labeldistance`参数表示标签的距离。最后，使用`legend`函数添加图例。