创建一个姓名和成绩的字典,数据如下:王星 87,刘毅 77,马跃 60,请求出平均成绩,并输出其中最高分的姓名,使用Python语言
时间: 2023-11-16 12:06:52 浏览: 43
好的,我可以使用Python语言来解决你的问题。以下是代码实现:
```python
scores_dict = {'王星': 87, '刘毅': 77, '马跃': 60}
# 计算平均成绩
avg_score = sum(scores_dict.values()) / len(scores_dict)
print("平均成绩为:", avg_score)
# 找出最高分的姓名
highest_score_name = max(scores_dict, key=scores_dict.get)
print("最高分的姓名为:", highest_score_name)
```
输出结果为:
```
平均成绩为: 74.66666666666667
最高分的姓名为: 王星
```
这个程序会先创建一个字典,包含每个学生的姓名和对应的成绩。然后计算这些成绩的平均值。最后找出字典中成绩最高的学生姓名。
相关问题
非参数统计王星 数据集
非参数统计王星是一个虚拟人物,不存在其所属的数据集。
非参数统计是一种统计学方法,不需要提前假设数据服从特定的分布,而是根据数据本身进行分析。在非参数统计中,常用的方法包括秩和检验、K-S检验、Mann-Whitney U检验、Kendall秩相关分析等。这些方法都不需要对数据分布进行假设,因此更加灵活,适用范围更广。
由于非参数统计不需要假设分布,因此可以应用于各种类型的数据集,例如连续型数据、离散型数据、有序数据、无序数据等。因此无法将其与某个特定的数据集联系起来。
非参数统计王星第三版pdf
《非参数统计王星第三版pdf》是一本关于非参数统计学的教材,由王星编写并发布。非参数统计是统计学中的一个重要分支,它不依赖于总体的概率分布形式,在数据分析中具有广泛的应用。
该书第三版是在前两版的基础上进行了修订和更新。它的主要内容包括非参数估计、非参数检验和非参数回归等部分。非参数估计主要讨论了核密度估计、分位数回归和最大似然估计等方法,它们可以用来估计总体的分布函数或密度函数。非参数检验主要介绍了基于秩和秩相关的Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验和Kendall等相关性检验等方法,用于检验总体分布是否存在差异或相关性。非参数回归则介绍了局部加权回归和核回归等方法,用于建立自变量和因变量之间的非线性关系。
该书的特点是理论与实践相结合,通过大量的案例和实证研究来展示非参数统计方法的应用。此外,书中还介绍了一些常用的统计软件和编程工具,如R语言和Python等,以帮助读者实际运用非参数统计方法进行数据分析和建模。
《非参数统计王星第三版pdf》对于统计学专业的学生和从事数据分析工作的人士都是一本很好的参考书,它系统地介绍了非参数统计学的基本理论和方法,并给出了实际应用的例子和步骤。读者可以通过学习该书来掌握非参数统计的基本原理和技巧,提高数据分析和建模的能力。
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