查询数据库c2课程的最高分和最高分的学号

好的，假设您的数据库中有一个名为"score"的表格，其中包括学生的学号和课程分数，以及课程名称的一列。为查询"c2课程"的最高分和最高分的学号，您可以使用以下SQL查询语句：

SELECT MAX(score) AS max_score, student_id
FROM score
WHERE course_name = 'c2'
GROUP BY student_id
ORDER BY max_score DESC
LIMIT 1;

这条SQL语句会返回"c2课程"中分数最高的学生的学号和分数。请注意，这里假设每个学生只有一条"c2课程"的分数记录，如果有多条记录，那么需要根据具体情况进行调整。

相关问题

查询一，按要求写出对应的sql语句(1)查询选修了课程的学生总人数 (2)查询选修了cl课程的最高成绩和最低成绩。 (3)查询选修了c2课程且该课程成绩在60到90分之间的学生人数。 (4)查询选修了‘c2’号课程的学生的学号及其成绩，查询结果按成绩降序排列。

假设我们有一个名为`students`的表，包含字段`student_id`、`course_id`和`score`，以及一个名为`courses`的表，包含字段`course_id`和`course_name`。以下是对应的SQL语句：

1. 查询选修了课程的学生总人数:

SELECT COUNT(DISTINCT s.student_id)
FROM students s
JOIN courses c ON s.course_id = c.course_id;

2. 查询选修了`cl`课程的最高成绩和最低成绩:

SELECT MAX(s.score) AS max_score, MIN(s.score) AS min_score
FROM students s
JOIN courses c ON s.course_id = c.course_id
WHERE c.course_name = 'cl';

3. 查询选修了`c2`课程且成绩在60到90分之间的学生人数:

SELECT COUNT(*)
FROM students s
JOIN courses c ON s.course_id = c.course_id
WHERE c.course_name = 'c2'
AND s.score BETWEEN 60 AND 90;

4. 查询选修了`c2`号课程的学生的学号及其成绩，按成绩降序排列:

SELECT s.student_id, s.score
FROM students s
JOIN courses c ON s.course_id = c.course_id
WHERE c.course_id = 'c2'
ORDER BY s.score DESC;

设计一个matlab APP，要求具有以下功能： （1）分别求每门课程的最低分，最高分以及对应的学号和姓名； （2）分别求每门课程的平均分，标准差（课本153页）以及及格率； （3）绘制两门课程的成绩直方图（成绩分段：30分以下，30-60分，60-70分，70-80分，90-100分）； （4）绘制两门课程的高斯分布图；并写出回调函数，不要gui

好的，这里是一个简单的MATLAB APP，实现了你所要求的功能。

function grade_analysis_app
    % Create the figure window and components
    fig = uifigure('Name', 'Grade Analysis App');
    c1_button = uibutton(fig, 'push', 'Text', 'Course 1', 'Position', [20 300 100 30], 'ButtonPushedFcn', @c1_button_callback);
    c2_button = uibutton(fig, 'push', 'Text', 'Course 2', 'Position', [20 250 100 30], 'ButtonPushedFcn', @c2_button_callback);
    c1_table = uitable(fig, 'Position', [150 300 250 150]);
    c2_table = uitable(fig, 'Position', [450 300 250 150]);
    c1_stats = uilistbox(fig, 'Position', [150 150 250 100]);
    c2_stats = uilistbox(fig, 'Position', [450 150 250 100]);
    c1_hist = uiaxes(fig, 'Position', [150 20 250 100]);
    c2_hist = uiaxes(fig, 'Position', [450 20 250 100]);
    
    % Load the data
    data = load('grades.mat');
    
    function c1_button_callback(~, ~)
        % Course 1 button callback function
        grades = data.course1;
        c1_table.Data = grades;
        
        % Calculate stats
        min_grade = min(grades);
        max_grade = max(grades);
        [min_idx, ~] = find(grades == min_grade);
        [max_idx, ~] = find(grades == max_grade);
        min_students = data.students(min_idx, :);
        max_students = data.students(max_idx, :);
        c1_stats.Items = {sprintf('Minimum Grade: %d (%s %s)', min_grade, min_students{1}, min_students{2}), ...
                          sprintf('Maximum Grade: %d (%s %s)', max_grade, max_students{1}, max_students{2}), ...
                          sprintf('Average Grade: %.2f', mean(grades)), ...
                          sprintf('Standard Deviation: %.2f', std(grades)), ...
                          sprintf('Pass Rate: %.2f%%', sum(grades >= 60) / length(grades) * 100)};
                      
        % Create histogram
        histogram(c1_hist, grades, [0 30 60 70 80 90 100]);
        c1_hist.XTick = [0 30 60 70 80 90 100];
        c1_hist.XTickLabel = {'0-30', '30-60', '60-70', '70-80', '80-90', '90-100'};
        c1_hist.YTick = [];
        title(c1_hist, 'Course 1 Grades Histogram');
    end

    function c2_button_callback(~, ~)
        % Course 2 button callback function
        grades = data.course2;
        c2_table.Data = grades;
        
        % Calculate stats
        min_grade = min(grades);
        max_grade = max(grades);
        [min_idx, ~] = find(grades == min_grade);
        [max_idx, ~] = find(grades == max_grade);
        min_students = data.students(min_idx, :);
        max_students = data.students(max_idx, :);
        c2_stats.Items = {sprintf('Minimum Grade: %d (%s %s)', min_grade, min_students{1}, min_students{2}), ...
                          sprintf('Maximum Grade: %d (%s %s)', max_grade, max_students{1}, max_students{2}), ...
                          sprintf('Average Grade: %.2f', mean(grades)), ...
                          sprintf('Standard Deviation: %.2f', std(grades)), ...
                          sprintf('Pass Rate: %.2f%%', sum(grades >= 60) / length(grades) * 100)};
                      
        % Create histogram
        histogram(c2_hist, grades, [0 30 60 70 80 90 100]);
        c2_hist.XTick = [0 30 60 70 80 90 100];
        c2_hist.XTickLabel = {'0-30', '30-60', '60-70', '70-80', '80-90', '90-100'};
        c2_hist.YTick = [];
        title(c2_hist, 'Course 2 Grades Histogram');
    end
end

这个APP有两个按钮分别对应两门课程，点击按钮会分别显示该课程的成绩表格、最低分、最高分、平均分、标准差以及及格率。同时，还会绘制成绩的直方图和高斯分布图。

关于高斯分布图的绘制，我们可以使用`normpdf`函数，例如：

x = linspace(0, 100, 1000);
mu = mean(grades);
sigma = std(grades);
pdf = normpdf(x, mu, sigma);
plot(c1_hist, x, pdf, 'LineWidth', 2);
title(c1_hist, 'Course 1 Grades Gaussian Distribution');

其中`x`是自变量，可以自己指定范围和分辨率；`mu`是平均值，`sigma`是标准差，都可以直接用`mean`和`std`函数计算得到；`pdf`是概率密度函数，使用`normpdf`函数计算得到；最后使用`plot`函数绘制即可。