应用numpy库处理学生成绩数据（学生成绩文件为npscore.xlsx）,完成增加个人总分，各科成绩总分，分析中位数、标准差和方差等

好的，我会为你解答这个问题。

首先，我们需要加载 `numpy` 和 `pandas` 库。`pandas` 库用于处理 Excel 文件。

import numpy as np
import pandas as pd

然后，我们需要读取 Excel 文件中的数据。假设该文件的名字为 `npscore.xlsx`，我们可以用以下代码读取数据：

data = pd.read_excel('npscore.xlsx')

现在，我们可以对数据进行处理。我们可以使用 `numpy` 库的函数来计算总分、各科成绩总分、中位数、标准差和方差等。

# 计算每个学生的总分
data['总分'] = data.sum(axis=1)

# 计算每个科目的总分
data.loc['科目总分'] = data.sum()

# 计算中位数
median = np.median(data, axis=0)
print('中位数：\n', median)

# 计算标准差
std = np.std(data, axis=0)
print('标准差：\n', std)

# 计算方差
var = np.var(data, axis=0)
print('方差：\n', var)

其中，`axis=0` 表示对列进行计算，`axis=1` 表示对行进行计算。

最后，我们可以将处理好的数据保存到一个新的 Excel 文件中：

data.to_excel('npscore_new.xlsx', sheet_name='Sheet1')

完整代码如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel('npscore.xlsx')

# 计算每个学生的总分
data['总分'] = data.sum(axis=1)

# 计算每个科目的总分
data.loc['科目总分'] = data.sum()

# 计算中位数
median = np.median(data, axis=0)
print('中位数：\n', median)

# 计算标准差
std = np.std(data, axis=0)
print('标准差：\n', std)

# 计算方差
var = np.var(data, axis=0)
print('方差：\n', var)

# 保存数据
data.to_excel('npscore_new.xlsx', sheet_name='Sheet1')