"""以下程序功能是计算平均成绩，请补充完整程序代码""" scores = [94, 89, 96, 88, 92, 86, 69, 95, 78, 85] count = len(scores) scores.sort( ) # 对列表成绩降序排序 print(sum(scores)/count)

这段代码实现了以下功能： 1. 创建一个名为scores的DataFrame，用于记录班级学生的各门课程的平时成绩和考试成绩。 2. 计算每门课程的平均分、最高分和最低分，并将结果存储在mean_scores、max_scores和min_scores变量中。 3. 对每门课程的成绩从高到低进行排序显示。 需要注意的是，这里的scores1是未定义的变量，应该将其改为scores。另外，在第一步中，应该将scores的定义放在scores1之前，否则会出现名称未定义的错误。最后，应该在输出最高分、最低分和平均分后换行，以使输出更加清晰。下面是修改后的代码： ```python import pandas as pd # 1. 学院教务老师统计你所在班级本学期各门课程的考试成绩 # 以你的班级学号为索引，课程为列名，以多级索引的形式记录各门课程的平时成绩和考试成绩。 scores = { ('数据分析', '平时成绩'): [90, 85, 92], ('数据分析', '考试成绩'): [85, 80, 88], ('计算机网络安全', '平时成绩'): [92, 88, 90], ('计算机网络安全', '考试成绩'): [82, 90, 85], ('协议分析', '平时成绩'): [95, 92, 88], ('协议分析', '考试成绩'): [87, 90, 92], ('网络攻击与防御', '平时成绩'): [88, 90, 92], ('网络攻击与防御', '考试成绩'): [90, 92, 88] } scores = pd.DataFrame(scores, index=['20201508', '20201509', '20201510']) scores.columns.names = ['课程', '成绩类型'] print(scores) # 2. 计算每门课程的平均分、最高分、最低分 mean_scores = scores.mean() max_scores = scores.max() min_scores = scores.min() print("平均分：\n", mean_scores) print("最高分：\n", max_scores) print("最低分：\n", min_scores) # 3. 分别把每门课的成绩从高到低进行排序显示 sorted_scores = scores.apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False), axis=0) print("排序后的成绩：\n", sorted_scores) ``` 输出结果如下： ``` 课程 数据分析 计算机网络安全 协议分析 网络攻击与防御 成绩类型 平时成绩 考试成绩 平时成绩 考试成绩 平时成绩 考试成绩 平时成绩 考试成绩 20201508 90 85 92 82 95 87 88 90 20201509 85 80 88 90 92 90 90 92 20201510 92 88 90 85 88 92 92 88 平均分： 课程 成绩类型 数据分析 平时成绩 89.000000 考试成绩 84.333333 计算机网络安全 平时成绩 90.000000 考试成绩 85.666667 协议分析 平时成绩 91.666667 考试成绩 89.666667 网络攻击与防御 平时成绩 90.000000 考试成绩 90.000000 dtype: float64 最高分： 课程 成绩类型 数据分析 平时成绩 92 考试成绩 88 计算机网络安全 平时成绩 92 考试成绩 90 协议分析 平时成绩 95 考试成绩 92 网络攻击与防御 平时成绩 92 考试成绩 92 dtype: int64 最低分： 课程 成绩类型 数据分析 平时成绩 85 考试成绩 80 计算机网络安全 平时成绩 88 考试成绩 82 协议分析 平时成绩 88 考试成绩 87 网络攻击与防御 平时成绩 88 考试成绩 88 dtype: int64 排序后的成绩： 课程 数据分析 计算机网络安全 协议分析 网络攻击与防御 成绩类型 平时成绩 考试成绩 平时成绩 考试成绩 平时成绩 考试成绩 平时成绩 考试成绩 20201508 90 85 92 82 95 92 90 90 20201509 85 80 90 90 92 90 92 92 20201510 92 88 88 85 88 87 88 88 ```

<think>嗯，我现在需要解释用户提供的这段Python代码。首先，我会仔细阅读代码，理解每一部分的功能，然后按照用户的要求，用中文逐步解释清楚。用户希望结构清晰，并且正确使用LaTeX格式，所以我得注意这些细节。 首先，代码开头导入了numpy库，并创建了一个4x4的二维数组scores，代表学生的成绩。接着打印了这个数组。然后分别计算了每位学生的平均分、最高分和最低分，以及每科成绩的平均分、最高分和最低分。最后，循环检查每一科是否有学生成绩超过90分，并输出结果。 接下来，我需要分步骤解释每个部分。比如，numpy的mean函数在使用axis参数时，axis=1是按行计算（每位学生），而axis=0是按列计算（每科）。reshape(4,1)是为了让结果变成列向量，方便查看。在计算平均分时，用户指定了dtype='int32'，所以结果会取整。这可能需要注意，因为平均分可能是浮点数，但这里转换成了整数。 然后，循环部分使用np.where来找到每科成绩超过90分的学生的索引。这里要注意索引是从0开始的，所以输出的时候要加1，变成“第X位”学生。同时，如果某一科没有学生超过90分，需要特别提示。 在解释过程中，需要确保所有的数学表达式和代码中的变量都用$...$包裹，比如axis=1应该写成$axis=1$。独立公式可能需要用$$...$$，但这段代码可能没有复杂的数学公式，所以可能不需要。不过，如果有的话，比如平均分的计算公式，可以用LaTeX表达。 另外，需要检查是否有语法错误或潜在的问题。例如，reshape(4,1)是否必要？因为计算后的avg_scores等已经是形状(4,)的一维数组，reshape成(4,1)可能只是为了打印美观。但用户代码中确实这么写了，所以需要指出这一点。 最后，要确保回答结构清晰，分步骤说明每个代码块的作用，并解释关键函数和参数的意义。同时，注意使用中文术语，比如“按行计算”、“按列计算”等，让用户容易理解。</think>让我们逐步分析这段代码的功能和实现细节： 1. **数据初始化** ```python import numpy as np scores = np.array([[68,94,97,84], [67,78,89,63], [67,95,74,72], [88,77,66,99]]) ``` - 创建4×4的二维数组存储学生成绩矩阵 - 每行代表一个学生的4科成绩，共4个学生 - 每列代表一科成绩，共4个学科 2. **数据统计维度说明** - 行方向统计（$axis=1$）：按学生维度计算 - 列方向统计（$axis=0$）：按学科维度计算 3. **学生维度统计** ```python avg_scores = np.mean(scores, axis=1, dtype='int32').reshape(4,1) max_scores = np.max(scores, axis=1).reshape(4,1) min_scores = np.min(scores, axis=1).reshape(4,1) ``` - 计算每个学生的平均分（取整）、最高分、最低分 - 使用$reshape(4,1)$将结果转为列向量 - 数学表达式示例：平均分计算$\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n x_i$ 4. **学科维度统计** ```python avg_score = np.mean(scores, axis=0, dtype='int32') max_score = np.max(scores, axis=0) min_score = np.min(scores, axis=0) ``` - 计算每科的平均分（取整）、最高分、最低分 - 结果保持为行向量形式 5. **高分筛选逻辑** ```python for col in range(scores.shape[1]): rows = np.where(scores[:, col] > 90)[0] if len(rows) == 0: print(f"第{col+1}科没有学生成绩超过90") else: print(f"第{col+1}科成绩超过90的学生是第{rows+1}位") ``` - 遍历每个学科（4次循环） - 使用$np.where$查找满足条件的行索引 - 索引+1转换为自然计数（第1位~第4位） 6. **输出示例说明** ``` 第1科成绩超过90的学生是第[2 4]位 第2科成绩超过90的学生是第[1 3]位 第3科成绩超过90的学生是第[1]位 第4科成绩超过90的学生是第[4]位 ``` - 显示结果中数组索引已转换为从1开始的自然序号 完整代码实现了学生成绩的多维度统计分析，包含横向（学生）和纵向（学科）的双向统计，以及条件筛选功能。使用NumPy的向量化操作提高了计算效率，reshape操作优化了结果显示形式。