python用字典方式来处理成绩数据，最后要求输出学号和平均成绩，按学号升序排列。

在Python中，你可以使用字典（Dictionary）来存储每个学生的成绩信息，其中键通常是学号（如字符串形式），值是一个列表或者元组，包含各个科目的成绩。然后你可以通过计算列表内所有成绩的总和并除以科目数来得到平均成绩。下面是一个简单的例子：

# 假设的成绩数据，字典结构如下
scores = {
    '001': [85, 90, 92],   # 学号001的三门课成绩
    '002': [78, 80, 85],  
    '003': [92, 95, 96],   # ...以此类推
}

# 计算平均成绩并添加到新的字典中
result = {}
for student, grades in scores.items():
    average_grade = sum(grades) / len(grades)
    result[student] = average_grade

# 按照学号升序排序输出结果
sorted_result = dict(sorted(result.items(), key=lambda item: item[0]))

for student, average in sorted_result.items():
    print(f"学号：{student}, 平均成绩：{average}")

相关问题

python用二维列表方式来处理成绩数据（学号、语文、数学、外语、Python),内容如下所示，最后要求输出学号和平均成绩，按学号升序排列。

在Python中，你可以使用二维列表来存储学生的成绩数据，并结合字典或者pandas库方便地管理这种结构。假设你的数据结构如下：

scores = [
    {"学号": "001", "语文": 85, "数学": 92, "外语": 90, "Python": 88},
    {"学号": "002", "语文": 90, "数学": 95, "外语": 88, "Python": 93},
    # 更多学生...
]

为了计算每个学生的平均成绩并按学号排序，你可以这样做：

# 导入pandas库，如果没有安装，可以使用pip install pandas
import pandas as pd

# 将二维列表转换为DataFrame
df_scores = pd.DataFrame(scores)

# 计算平均成绩
df_scores['平均成绩'] = df_scores.mean(axis=1)

# 按学号升序排序
df_sorted = df_scores.sort_values('学号')

# 只保留学号和平均成绩列
result = df_sorted[['学号', '平均成绩']].reset_index(drop=True)

# 输出结果
for index, row in result.iterrows():
    print(f"学号：{row['学号']}, 平均成绩：{row['平均成绩']}")

python用字典方式来处理成绩数据（学号、语文、数学、外语、Python）,内容如下所示，最后要求输出学号和平均成绩，按学号升序排列。提示：可以使用“学号：（学号、语文、数学、外语、Python)”的键值对来记录成绩数据。

在Python中，你可以使用字典数据结构来存储每个学生的成绩信息，然后通过遍历字典计算平均成绩，并使用`sorted()`函数按照学号升序排序。这里是一个示例：

# 学生成绩字典
student_scores = {
    '001': {'语文': 85, '数学': 90, '外语': 92, 'Python': 88},
    '002': {'语文': 90, '数学': 88, '外语': 95, 'Python': 93},
    '003': {'语文': 88, '数学': 87, '外语': 89, 'Python': 91},
    # 更多学生数据...
}

# 计算并存储平均成绩
average_grades = {}
for student, subject_scores in student_scores.items():
    total_score = sum(subject_scores.values())
    average = total_score / len(subject_scores)
    average_grades[student] = average

# 按照学号升序排序并打印结果
sorted_students = sorted(average_grades.items(), key=lambda x: x[0])
for student, avg_score in sorted_students:
    print(f"{student}: {avg_score} 分")