NumPy 成绩统计

1.随机数生成六个班的考试成绩，3门考试：Python、数学、语文。每个班50人

import numpy as np # 导入模块
grade1 = np.random.randint(0,100,size = (50,3))
grade2 = np.random.randint(0,100,size = (50,3))
grade3 = np.random.randint(0,100,size = (50,3))
grade4 = np.random.randint(0,100,size = (50,3))
grade5 = np.random.randint(0,100,size = (50,3))
grade6 = np.random.randint(0,100,size = (50,3))
grade1,grade2,grade3,grade4,grade5,grade6

2.将六个班的考试成绩进行合并得到score

score = np.concatenate([grade1,grade2,grade3,grade4,grade5,grade6])

3.生成性别数组sex，水平叠加数组sex和score得到data

sex = np.random.randint(0,2,size = (300,1))
data = np.hstack((score,sex))

4.分别计算男女生各科成绩统计指标：最小值、最大值、平均分、中位数、标准差

女生：

con = data[:,3] == 0data_min = data[con].min(axis = 0) # 女生各科最小值data_max = data[con].max(axis = 0) # 女生各科最大值data_mean = data[con].mean(axis = 0) # 女生各科平均分data_median = np.median(data[con],axis=0) # 女生各科中位数data_std = np.std(data[con],axis=0) # 女生各科标准差

男生：

con1 = data[:,3] == 1
data_min = data[con1].min(axis = 0) # 男生各科最小值
data_max = data[con1].max(axis = 0) # 男生各科最大值
data_mean = data[con1].mean(axis = 0) # 男生各科平均分
data_median = np.median(data[con1],axis=0) # 男生各科中位数
data_std = np.std(data[con1],axis=0) # 男生各科标准差

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