读取scores.txt文件生成数组。 4.根据该数组数据绘图，该图包括四个小图，图一为各个科目的平均分的竖向条形图，图二为各个学生平均分和python成绩关系的散点图，图三为python成绩各分段的学生人数占比（优秀（90-100分）、良好（70-90分）、及格（60-70分）、不及格（小于60分）饼图，图四为30位学生的总分排名的横向条形图。

好的，以下是Python代码实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读取scores.txt文件生成数组
with open("scores.txt", "r") as f:
    students = []
    for line in f:
        scores = list(map(int, line.strip().split()))
        students.append(scores)
students = np.array(students)

# 绘制图一：各个科目的平均分的竖向条形图
subjects = ["语文", "数学", "英语", "Python"]
mean_scores = np.mean(students, axis=0)
plt.bar(subjects, mean_scores)
plt.title("各个科目的平均分")
plt.xlabel("科目")
plt.ylabel("平均分")
plt.show()

# 绘制图二：各个学生平均分和python成绩关系的散点图
x = students[:, 3] # Python成绩
y = np.mean(students[:, :3], axis=1) # 语文、数学、英语平均分
plt.scatter(x, y)
plt.title("各个学生平均分和Python成绩关系")
plt.xlabel("Python成绩")
plt.ylabel("平均分")
plt.show()

# 绘制图三：Python成绩各分段的学生人数占比饼图
bins = [0, 60, 70, 90, 100] # 分数段
labels = ["不及格", "及格", "良好", "优秀"]
counts, _ = np.histogram(students[:, 3], bins=bins)
plt.pie(counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title("Python成绩各分段的学生人数占比")
plt.show()

# 绘制图四：30位学生的总分排名的横向条形图
total_scores = np.sum(students, axis=1)
rank = np.argsort(-total_scores) # 降序排列
plt.barh(np.arange(1, 31), total_scores[rank])
plt.title("30位学生的总分排名")
plt.xlabel("总分")
plt.ylabel("排名")
plt.show()

这段代码会读取scores.txt文件中的成绩数据，并将其转化成numpy数组students。然后会绘制四个图表：各个科目的平均分的竖向条形图、各个学生平均分和Python成绩关系的散点图、Python成绩各分段的学生人数占比饼图和30位学生的总分排名的横向条形图。