.model small .stack 100h .data score db 10 dup(0) pass_cnt dw 0 fail_cnt dw 0 prompt db '请输入10个学生成绩（用空格隔开）：$' result db 0dh, 0ah, '10个学生成绩分别为：$' pass_str db '及格人数', 9, 'x个$' fail_str db '不及格人数', 9, 'y个$' .code main proc mov ax, @data mov ds, ax ; prompt for scores mov ah, 09h lea dx, prompt int 21h ; read in scores mov bl, 10 lea si, score read_score: mov ah, 01h ; read in a character int 21h cmp al, 20h ; check if it's a space je space_encountered sub al, 30h ; convert to number mov [si], al ; store the score inc si dec bl jnz read_score jmp scores_read ; space encountered between scores space_encountered: sub al, 30h ; convert to number mov [si], al ; store the score inc si dec bl jnz read_score scores_read: ; output scores lea dx, result mov ah, 09h int 21h lea si, score mov bl, 10 output_score: mov al, [si] add al, 30h mov ah, 02h int 21h mov al, ' ' mov ah, 02h int 21h inc si dec bl jnz output_score ; count passes and fails lea si, score mov bl, 10 count_scores: mov al, [si] cmp al, 60h ; check if it's a pass jge is_pass inc fail_cnt jmp next_score is_pass: inc pass_cnt next_score: inc si dec bl jnz count_scores ; output pass count lea dx, pass_str mov ah, 09h int 21h mov ax, pass_cnt add ax, 30h mov dl, al mov ah, 02h int 21h ; output fail count lea dx, fail_str mov ah, 09h int 21h mov ax, fail_cnt add ax, 30h mov dl, al mov ah, 02h int 21h mov ah, 4ch int 21h main endp end main

这是一个简单的汇编语言程序，可以实现您描述的功能。请注意，这段代码是用8086汇编语言编写的，因此您需要使用兼容的汇编语言编译器，如TASM或MASM。

程序首先定义了一些数据段（.data）中需要用到的变量，包括学生成绩、及格人数和不及格人数等。然后，程序进入代码段（.code），首先将数据段中的变量加载到内存中，然后提示用户输入10个学生成绩。接下来，程序读取用户输入的成绩，将其保存在内存中，并使用循环语句遍历这10个成绩，分别计算及格人数和不及格人数。最后，程序输出计算结果，包括10个学生成绩分别为…、及格人数x个和不及格人数y个。

请注意，这段代码可能并不完美，可能还有一些需要改进的地方，具体取决于您的应用场景和需求。同时，这段代码也没有进行错误处理，例如如果用户输入的不是数字，程序可能会崩溃。因此，在实际应用中，您需要根据实际情况进行修改和优化。

相关问题

data.stack().reset_index().rename(columns={0: 'value'})

这段代码主要是对 DataFrame 进行了三个操作：stack、reset_index 和 rename。

首先，stack() 将 DataFrame 中的列转换为行，即将列标签旋转为行标签，这样可以将 DataFrame 中的多个列合并为一列。

然后，reset_index() 将索引重置为默认的整数索引，这样可以使得之前转换后的行标签变为一列。

最后，rename(columns={0: 'value'}) 是将新的一列重命名为 'value'。

因此，这段代码的最终结果是将 DataFrame 中的多列数据合并为一列，并将该列重命名为 'value'，以便进一步处理或分析数据。

ldata = data.stack().reset_index().rename(columns={0:'value'})

这是一个针对 Pandas DataFrame 的命令，它将 DataFrame 进行了三个操作：

1. 使用 stack() 将 DataFrame 进行堆叠操作，将列索引转为行索引，形成一个 MultiIndex；
2. 使用 reset_index() 将 MultiIndex 转为普通列，重新赋上默认的整数索引；
3. 使用 rename() 将新的一列命名为 value，以提高 DataFrame 的可读性。

这个命令的最终结果是将原 DataFrame 转换为一个只有三列的新 DataFrame，其中第一列为原 DataFrame 的行索引，第二列为原 DataFrame 的列索引，第三列为原 DataFrame 原来的值。