Python120名同学的成绩存放在成绩表.csv文件中,成绩分为平时成绩和期末成绩两列，最终成绩为：平时成绩*0.2+期末成绩*0.8，现编程处理成绩，得到最终成绩，并求出：最高分，最低分，平均分，中位数，标准方差，每个分数阶段的人数占比（A率，B率,C率,D率,E率），将成绩由高到低排序，绘制成绩分布图，结果输出到out.txt文件中。

好的，我来帮您解决这个问题。由于这个问题比较复杂，需要分步进行处理。首先，我们需要读取成绩表.csv文件中的数据，并计算每个学生的最终成绩。可以使用pandas库来读取csv文件，代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv("成绩表.csv")

# 计算每个学生的最终成绩
df["最终成绩"] = df["平时成绩"] * 0.2 + df["期末成绩"] * 0.8

接下来，我们可以使用numpy库来计算最高分、最低分、平均分、中位数、标准方差等统计数据，代码如下：

import numpy as np

# 计算最高分、最低分、平均分、中位数、标准方差
max_score = np.max(df["最终成绩"])
min_score = np.min(df["最终成绩"])
mean_score = np.mean(df["最终成绩"])
median_score = np.median(df["最终成绩"])
std_score = np.std(df["最终成绩"])

接下来，我们需要计算每个分数阶段的人数占比，可以使用numpy库的histogram函数来实现，代码如下：

# 计算每个分数阶段的人数占比
bins = [0, 60, 70, 80, 90, 100]  # 分数阶段
labels = ["E", "D", "C", "B", "A"]  # 分数阶段对应的等级
hist, _ = np.histogram(df["最终成绩"], bins=bins)
hist_rate = hist / len(df)  # 计算占比

最后，我们需要将成绩由高到低排序，并绘制成绩分布图，可以使用matplotlib库来实现，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 将成绩由高到低排序
df = df.sort_values(by="最终成绩", ascending=False)

# 绘制成绩分布图
plt.hist(df["最终成绩"], bins=bins)
plt.xlabel("Score")
plt.ylabel("Number of Students")
plt.title("Score Distribution")
plt.xticks(bins, labels)
plt.savefig("成绩分布图.png")

最后，我们将所有结果输出到out.txt文件中，代码如下：

# 输出结果到out.txt文件中
with open("out.txt", "w") as f:
    f.write(f"最高分：{max_score}\n")
    f.write(f"最低分：{min_score}\n")
    f.write(f"平均分：{mean_score}\n")
    f.write(f"中位数：{median_score}\n")
    f.write(f"标准方差：{std_score}\n")
    f.write("分数阶段\t占比\n")
    for i, label in enumerate(labels):
        f.write(f"{label}\t{hist_rate[i]:.2%}\n")

至此，我们完成了该问题的解答。