如何用NumPy和Matplotlib分析学生课程点数的分布及统计信息？

用NumPy和Matplotlib分析学生课程分数数据

本文演示如何利用NumPy和Matplotlib分析30名学生的课程总分数据。首先，创建一个包含30个元素的NumPy数组students，初始值为0。然后，使用循环随机为每个元素赋值（40到100之间的整数），模拟学生的不同分数。

数据分析

以下问题可以通过NumPy高效解决：

• 及格人数（分数大于60）： 使用布尔索引(students > 60)筛选出及格分数，再用sum()函数统计人数。
• 平均分： 使用np.mean(students)直接计算平均分。
• 不及格率（分数小于60）： 使用布尔索引(students < 60)筛选不及格分数，计算其数量，再除以总人数即可得到不及格率。

直方图可视化

Matplotlib的hist()函数用于绘制直方图，直观展现分数分布。hist()函数的参数包括数据数组students，箱数（bins），箱宽等。本例中，使用8个箱，箱宽为0.5，箱轮廓颜色为白色。

生成的直方图清晰地展示了学生分数的分布情况，方便识别数据中的主要趋势和模式。