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门成绩，成绩范围均为50-100分。10名学生的学号为100，101，102，103，104，105，106，107，108，109。利用numpy完成以下操作：（1）使用随机数模拟学生成绩。（2）查询学号为205的学生的英语成绩。（3）查询学号为100，102，105，109的四位学生的语文、数学和英语成绩。（4）查询大于或者等于90分的成绩和相应学生的学号。（5）按各门课程的成绩排序。（6）按每名学生的成绩排序。（7）计算每门课程的平均分、最高分和最低分。（8）计算每名学生的最高分和最低分。（9）查询最低分及相应学生的学号和课程。（10）查询最高分及相应的学生学号和课程。（11）语文、数学、英语、生物、历史这5门课程在总分中的占比分别为25%、25%、20%、15%、15%。如果总分为100分，则计算每名学生的总成绩。（12）查询最高的3个总分

的学生及其学号。

回答：

(1) 使用随机数模拟学生成绩。

import numpy as np

# 随机生成10名学生的成绩 
np.random.seed(0)
scores = np.random.randint(50, 101, size=(10, 5))
# 学生学号
students = np.array([100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109])

print("10名学生的成绩为：\n", scores)

(2) 查询学号为105的学生的英语成绩。

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

(3) 查询学号为100，102，105，109的四位学生的语文、数学和英语成绩。

selected_scores = scores[[0, 2, 5, 9]][:, :3]
print("学号为100，102，105，109的四位学生的语文、数学和英语成绩为：\n", selected_scores)

(4) 查询大于或者等于90分的成绩和相应学生的学号。

high_scores = np.where(scores >= 90)
for i in range(len(high_scores[0])):
    print("学号为{}的学生在{}科目中获得{}分".format(students[high_scores[0][i]], 
                                          ['语文', '数学', '英语', '生物', '历史'][high_scores[1][i]], 
                                          scores[high_scores[0][i], high_scores[1][i]]))

(5) 按各门课程的成绩排序。

sorted_scores = np.sort(scores, axis=0)[::-1]
print("按各门课程的成绩排序：\n", sorted_scores)

(6) 按每名学生的成绩排序。

sorted_scores = np.sort(scores, axis=1)[::-1]
print("按每名学生的成绩排序：\n", sorted_scores)

(7) 计算每门课程的平均分、最高分和最低分。

print("每门课程的平均分、最高分和最低分为：")
for i, subject in enumerate(['语文', '数学', '英语', '生物', '历史']):
    subject_scores = scores[:, i]
    print("{}：平均分{}，最高分{}，最低分{}".format(subject, np.mean(subject_scores), np.max(subject_scores), np.min(subject_scores)))

(8) 计算每名学生的最高分和最低分。

print("每名学生的最高分和最低分为：")
for i, student in enumerate(students):
    student_scores = scores[i]
    print("学号为{}的学生：最高分{}，最低分{}".format(student, np.max(student_scores), np.min(student_scores)))

(9) 查询最低分及相应学生的学号和课程。

min_score = np.min(scores)
min_indices = np.argwhere(scores == min_score)
for i in range(len(min_indices)):
    print("学号为{}的学生在{}科目中获得最低分{}".format(students[min_indices[i][0]], 
                                          ['语文', '数学', '英语', '生物', '历史'][min_indices[i][1]], 
                                          min_score))

(10) 查询最高分及相应的学生学号和课程。

max_score = np.max(scores)
max_indices = np.argwhere(scores == max_score)
for i in range(len(max_indices)):
    print("学号为{}的学生在{}科目中获得最高分{}".format(students[max_indices[i][0]], 
                                          ['语文', '数学', '英语', '生物', '历史'][max_indices[i][1]], 
                                          max_score))

(11) 语文、数学、英语、生物、历史这5门课程在总分中的占比分别为25%、25%、20%、15%、15%。如果总分为100分，则计算每名学生的总成绩。

weights = np.array([0.25, 0.25, 0.2, 0.15, 0.15])
total_scores = np.dot(scores, weights) / np.sum(weights) * 100
for i, student in enumerate(students):
    print("学号为{}的学生总成绩为{}".format(student, total_scores[i]))

(12) 查询最高的3个总分的学生及其学号。

top_k = 3  # 查询前3名
idx = np.argsort(total_scores)[::-1][:top_k]
for i in range(top_k):
    print("第{}名学生：学号为{}，总成绩为{}".format(i+1, students[idx[i]], total_scores[idx[i]]))