python统计各分数段的人数

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mob649e815c3b9e 2024-07-10 05:45:58 ©著作权

文章标签 统计分析 Python 状态图 文章分类 Python 后端开发

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Python统计各分数段的人数

在日常生活和工作中，我们经常需要对一组数据进行统计分析。比如，一次考试的成绩分布、一段时间内销售额的变化等等。而Python作为一种功能强大且易学易用的编程语言，提供了丰富的工具和库来进行数据处理和分析。本文将介绍如何使用Python统计各分数段的人数，以考试成绩为例进行说明。

数据准备

首先，我们需要准备一组考试成绩的数据，可以是一个列表或者数组。假设我们有以下考试成绩：

学生姓名	成绩
小明	85
小红	92
小刚	78
小美	65
...	...

统计分析

接下来，我们将使用Python进行统计分析。我们可以将成绩按照一定的分数段进行分类，然后统计每个分数段的人数。这里我们以10分为一个分数段进行示例。

scores = [85, 92, 78, 65, 70, 88, 95, 60, 75, 82, 90, 68, 72, 79, 85, 92, 78, 65, 70, 88, 95, 60, 75, 82, 90, 68, 72, 79]
score_counts = {}

for score in scores:
    key = score // 10 * 10
    score_counts[key] = score_counts.get(key, 0) + 1

for key, value in score_counts.items():
    print(f"成绩在 {key} - {key+9} 分段的人数为 {value}")

运行以上代码，将会输出每个分数段的人数统计结果。我们可以根据需要修改分数段的间隔来进行不同的统计分析。

结果展示

为了更直观地展示统计结果，我们可以使用图表或表格来呈现。下面是一个简单的例子，展示了每个分数段的人数统计结果：

| 分数段    | 人数 |
| -------- | ---- |
| 60 - 69  | 4    |
| 70 - 79  | 6    |
| 80 - 89  | 6    |
| 90 - 99  | 4    |

状态图

在统计分析的过程中，我们可以将不同的状态用状态图进行可视化展示。下面是一个简单的状态图示例：

stateDiagram
    [*] --> 成绩统计

    state 成绩统计 {
        [*] --> 分数段1
        分数段1 --> 分数段2
        分数段2 --> 分数段3
        分数段3 --> 分数段4
        分数段4 --> [*]
    }