计算学生及课程平均成绩的小程序教程

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0 下载量 118 浏览量 更新于2024-11-10 收藏 1KB RAR 举报
该文件夹名称表明了一个与计算学生成绩相关的编程作业或项目,具体而言是使用C语言(文件扩展名“.c”表明这是一个C语言源代码文件)编写的程序,旨在计算学生的平均成绩以及课程的平均成绩。标签中提到的“学生平均成绩与课程平均成绩.c”进一步说明了该程序的功能和目的。 为了详细阐述该程序可能涉及的知识点,我们需要了解C语言编程以及成绩计算的基本概念。以下是可能包含的知识点: 1. C语言基础语法:包括变量声明、控制结构(如if语句和循环结构)、函数的定义和使用等。 2. 数据类型:C语言中整型(int)、浮点型(float/double)等数据类型的使用,以存储成绩数据。 3. 数组的使用:在处理学生成绩时,数组是一种常用的数据结构,可以用来存储一个班级内所有学生的成绩。 4. 数学运算:计算平均成绩涉及到的数学运算,如求和、求平均值等。 5. 输入输出操作:C语言中的标准输入输出函数,如`scanf()`和`printf()`,用于获取用户输入和输出计算结果。 6. 文件操作:如果程序需要持久化存储或读取数据,可能还会涉及到文件操作的知识,如使用`fopen()`、`fread()`、`fwrite()`和`fclose()`等函数。 7. 错误处理:在编程中处理可能的输入错误和异常情况,保证程序的健壮性。 8. 程序设计逻辑:程序需要有一个清晰的逻辑流程,以便正确地接收成绩数据、计算平均分,并输出结果。 9. 调试和测试:编写完程序后,需要对其进行调试和测试,确保程序按预期运行,没有逻辑或语法错误。 10. IDE使用:使用vc6.0或其他C语言集成开发环境(IDE),如Code::Blocks、Visual Studio等,可以提高开发效率。 在描述中提到“很简单的小程序”,这可能意味着程序的结构和功能并不复杂,可能只是包含了必要的功能来完成计算任务。 最后,虽然压缩包子文件的文件名称列表只显示了“新建文件夹”,但这可能表明源代码文件被放置在一个新建的文件夹中,以便更好地组织和管理代码。 综上所述,该程序是一个使用C语言编写的简单学生成绩管理系统,它可以计算出学生的平均成绩以及课程的平均成绩,该程序的编写涉及到C语言基础语法、数据处理、输入输出和基本的程序设计逻辑等多个方面的知识点。
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import pandas as pd import numpy as np from pyecharts.charts import Bar import pyecharts.options as opts path_marry = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data = pd.read_csv(path_marry) divorse_data = pd.read_csv(path_divorse) divorse_data = divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"]) show_data2 = marry_data["2019年"] show_data3 = divorse_data["2019年"] show_data4=pd.DataFrame() show_data4["结婚登记数"]=show_data2 show_data4["离婚登记数"]=show_data3 show_data4["结婚登记数占比"]=show_data4["结婚登记数"]/show_data4.sum(axis=1) show_data4["离婚登记数占比"]=1-show_data4["结婚登记数占比"] x_axis_data = show_data3.index.tolist() y_axis_data1 = show_data2.values.tolist() y_axis_data2 = show_data3.values.tolist() c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="700px")) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis( "2019年结婚登记数量(万对)" , y_axis_data1 ,stack="happy" ,itemstyle_opts={"color":"#006400"} ) .add_yaxis( "2019年离婚登记数量(万对)" , y_axis_data2 ,stack="happy" ) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省2019年结婚登记数量(万对)") ,legend_opts=opts.LegendOpts( pos_left="40%" ,orient="vertical" ) ) ) c.render_notebook()请对这段代码修改,转为显示2个y变量的占比(总和为1)

2023-06-12 上传