使用Numpy統計全班的同學的成績

使用Numpy實現班級同學成績的統計

假設現在有如下的數據：

姓名/學科	語文	英語	數學
張飛	66	65	30
關羽	95	85	98
趙雲	93	92	96
黃忠	90	88	77
典韋	80	90	90

• 統計全班的成績：在語文、數學、英語等中的平均成績、最小成績、最大成績、方差、標準差。然後將這些人的總成績排序輸出：

import numpy as np
# 1、先定義一個人物類
persontype = np.dtype({
    'names':['name','chinese','english','math'],
    'formats':['S32','i','i','i']
})
# 2、將數據加載
peoples = np.array([("ZhangFei",66,65,30),("GuanYu",95,85,98),
                    ("ZhaoYun",93,92,96),("HuangZhong",90,88,77),
                    ("DianWei",80,90,90)],dtype=persontype)
# 3、統計單科成績                 
chineses = peoples[:]['chinese']
englishs = peoples[:]['english']
maths = peoples[:]['math']
# 平均成績
print(np.mean(chineses))
print(np.mean(englishs))
print(np.mean(maths))
# 輸出最小值和最大值
print(np.amin(chineses))
print(np.amin(englishs))
print(np.amin(maths))
print(np.amax(chineses))
print(np.amax(englishs))
print(np.amax(maths))
# 計算方差和標準差
stdchinese = np.array(chineses)
print(np.std(stdchinese))
print(np.var(stdchinese))
stdenglish = np.array(englishs)
print(np.std(stdenglish))
print(np.var(stdenglish))
stdmath = np.array(maths)
print(np.std(stdmath))
print(np.var(stdmath))
# 排序
# ①所有成績
a = np.array([chineses,englishs,maths])
print(np.sort(a))
# ②按照三科成績之和降序排列
#用sorted函數進行排序
ranking = sorted(peoples,key=lambda x:x[1]+x[2]+x[3], reverse=True)
print(ranking)

注意：定義的結構數組中的S32代表的是什麼意思？

就是結構數組中：

persontype = np.dtype({
    'names':['name','chinese','english','math'],
    'formats':['S32','i','i','i']
})

實際上使用的是Numpy的字符編碼來表示數據類型的定義，比如i代表的是整數，f代表的是單精度浮點數，S代表的是字符串，S32代表的是32個字符的字符串。

參見下表：

數據類型	字符
整數	i
單精度浮點數	f
雙精度浮點數	d
布爾值	b
字符串	S（大寫）
Unicode	U（大寫）

假如數據中使用了中文，數學成績中含有單精度浮點數，可以把數據類型設置爲U32,i改成f，如下代碼所示：

import numpy as np
persontype = np.dtype({
    'names':['name','chinese','english','math'],
    'formats':['U32','i','i','f']
})
peoples = np.array([("張飛",66,65,30.5),("關羽",95,85,98.5),
                    ("趙雲",93,92,96.5),("黃忠",90,88,77),
                    ("典韋",80,90,90.5)],dtype=persontype)