数据分析，一个班级的平均成绩

import numpy as np
注释：这个是把score.csv文件读取出来
my_matrix = np.genfromtxt(“score.csv”,delimiter=",")

result_sum = []
#按求和编码实现
#遍历的是列
for i in range(6):
c_sum = 0
#遍历的行
for j in range(6):
c_sum += my_matrix[j][i]
result_sum.append(c_sum)

print(result_sum)

#按列axis=0求和

print(my_matrix.sum(axis=0))

#按列axis=0求和

print(my_matrix.std(axis=0))

sum_array = my_matrix.sum(axis=0)
#argmax找到最大值的索引
print(‘arg max is:’,sum_array.argmax())

index = 0
#找最大值给0
#找最小值给一个很大很大的数
max = 0
for i in range(6):
if sum_array[i] > max:
max = sum_array[i]
index = i

print(‘max index is :’,index)

#argmax找到最大值的索引

print(‘单科成绩总和最高的索引:’,my_matrix.sum(axis=0).argmax)

print(“成绩方差最小的索引”,my_matrix.std(axis=0).argmin)

#当总成绩最好的和方差最小的同学不是一个人的时候,要考虑方差的1分和总成绩1分
#的权重,这个权重由个人主观根据实际情况来设定
print(‘学生总和索引:’,my_matrix.sum(axis=1).argmax())
print(“学生成绩方差最小的索引”,my_matrix.std(axis=1).argmin())

#极差,一个序列中最大值和最小值的差
#找到偏科最严重的同学,偏科最严重的同学是极差最大
print((my_matrix.max(axis=1) - my_matrix.min(axis=1)).argmax())
print(“主课成绩最好:”,my_matrix[:,:3].sum(axis=0).argmax())

#怎么按照一个整体计算前三列的方差

main_course = []

main_course.append(my_matrix[:,0:1])

#如何将得分矩阵