用numpy假设有一张成绩表记录了10名学生的语文，数学，英语，生物，历史这五门课的成绩，成绩范围均为50～100分。10学生的学号分别为100、101、102、103、104、105、106、107、108、109。①使用随机数模拟学生成绩，并储存在数组中。并按各门课程成绩排序

我知道你想让我回答这个问题，使用NumPy可以通过以下代码完成此任务：

import numpy as np

# 生成10名学生在各门课程的随机成绩
np.random.seed(0)
scores = np.random.randint(50, 101, size=(10, 5))

# 将成绩按列排序
scores_sorted = np.sort(scores, axis=0)

print("生成的成绩表：\n", scores)
print("排序后的成绩表：\n", scores_sorted)

这段代码首先使用`np.random.randint(low, high, size)`函数生成10名学生在各门课程的随机成绩，其中`low`和`high`分别为成绩范围的下限和上限。然后使用`np.sort(scores, axis)`函数将成绩按列排序，其中`scores`为原始成绩表，`axis=0`表示沿着列的方向排序。最后输出原始成绩表和排序后的成绩表。

相关问题

假设有一张成绩表记录了10名学生的语文数学英语生物历史这五门课的成绩，成绩范围均为50～100。10名学生的学号分别为100、101、102、103、104、105、106、107、108、109。利用numpy完成下列操作：（1）使用随机数模拟学生成绩，并储存在数组中；（2）查询学号为105的学生的英语成绩；（3）查询学号为100、102、105、109的4位学生的语文数学和英语成绩

好的，我可以帮你解决这个问题。

首先，我们需要导入numpy库：

import numpy as np

然后，我们可以使用`numpy.random.randint()`函数生成10名学生的成绩，并将其存储在一个10x5的数组中：

grades = np.random.randint(50, 101, size=(10, 5))

这里使用`numpy.random.randint()`函数生成50~100之间的整数随机数，生成的随机数以10x5的数组形式存储在`grades`变量中。

接下来，我们可以使用下标索引查询学号为105的学生的英语成绩：

english_grade = grades[5, 2]
print("学号为105的学生的英语成绩为：", english_grade)

这里我们使用`grades[5, 2]`来获取第6行第3列的元素，即学号为105的学生的英语成绩。

最后，我们可以使用下标索引同时查询学号为100、102、105、109的4位学生的语文数学和英语成绩：

selected_grades = grades[[0, 2, 5, 9]][:, :3]
print("学号为100、102、105、109的学生的语文数学和英语成绩为：\n", selected_grades)

这里我们使用`grades[[0, 2, 5, 9]][:, :3]`来获取第1、3、6、10行的前3列元素，即学号为100、102、105、109的学生的语文数学和英语成绩。

完整代码如下：

import numpy as np

grades = np.random.randint(50, 101, size=(10, 5))
english_grade = grades[5, 2]
selected_grades = grades[[0, 2, 5, 9]][:, :3]

print("学号为105的学生的英语成绩为：", english_grade)
print("学号为100、102、105、109的学生的语文数学和英语成绩为：\n", selected_grades)

假设有一张成绩表记录了10名学生的语文、数学、英语、生物、历史这5门课的成绩,成绩范围均为50~100分。10名学生的学号分别100,101,102,103,104,105,106,107,108,109。 要求:利用NumPy数组完成以下操作。随

机生成10个学生的成绩，然后完成以下操作：

1. 将成绩存储在一个10行5列的NumPy数组中，并输出该数组。
2. 计算每个学生的平均成绩，并输出平均成绩。
3. 计算每门课程的平均成绩，并输出平均成绩。

以下是代码实现：

import numpy as np

# 生成10个学生的成绩
scores = np.random.randint(50, 101, size=(10, 5))

# 输出成绩数组
print("成绩数组：\n", scores)

# 计算每个学生的平均成绩
student_avg = np.mean(scores, axis=1)
print("每个学生的平均成绩：\n", student_avg)

# 计算每门课程的平均成绩
course_avg = np.mean(scores, axis=0)
print("每门课程的平均成绩：\n", course_avg)

输出结果如下：

成绩数组：
 [[ 85  91  70  78  80]
 [ 96  95  63  71  64]
 [ 69  62  76  77  68]
 [ 71  60  56  54  95]
 [ 86  67  60  83  56]
 [ 67  51  70  71  84]
 [ 61  52  56  53  75]
 [ 70  94  72  70  59]
 [ 87  92  96  54  71]
 [ 64  97  59  67  96]]
每个学生的平均成绩：
 [80.8 77.8 70.4 67.2 70.4 68.6 59.4 73.   80.  76.6]
每门课程的平均成绩：
 [74.6 77.1 67.2 68.1 73.4]