学生成绩操作_.values.flatten参数-优快云博客

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知识学习

iloc[]函数

作用

iloc函数是对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出对应的数据。

使用

df.iloc[a, b]，其中a是行索引，b是列索引。
df.iloc[a:b, c]，取行索引a->b-1，列索引为c的所有数据，注意：这里的a:b是左闭右开。
df.iloc[a]，取行索引为a，所有列索引的数据。
iloc[].values，用values属性取值，返回ndarray，但是单个数值无法用values函数读取。

flatten参数

对多维数据的降维函数。
默认缺省参数是0。
python里的flatten(dim)表示，从第dim个维度开始展开，将后面的维度转化为一维.也就是说，只保留dim之前的维度，其他维度的数据全都挤在dim这一维。
比如一个数据的维度是( S 0 , S 1 , S 2… , S n ) (S0,S1,S2…,Sn)(S0,S1,S2…,Sn), flatten(m)后的数据为( S 0 ， S 1 ， S 2 ， . . . ， S m − 2 ， S m − 1 ， S m ∗ S m + 1 ∗ S m + 2 ∗ . . . ∗ S n ) (S0，S1，S2，…，Sm-2，Sm-1，SmSm+1Sm+2*…*Sn)(S0，S1，S2，…，Sm−2，Sm−1，Sm∗Sm+1∗Sm+2∗…∗Sn)

linspace

通过定义均匀间隔创建数值序列。

np.linspace(start = , stop = , num = ,endpoint = )

需要指定间隔起始点、终止端，以及指定分隔值总数（包括起始点和终止点）；最终函数返回间隔类均匀分布的数值序列。
其中endpoint表示是否包含结尾值，缺省时为true，表示包含。

plt.figure()

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

num:图像编号或名称，数字为编号，字符串为名称
figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；
dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
facecolor:背景颜色
edgecolor:边框颜色
frameon:是否显示边框

polar

polar(theta, r, **kwargs)

参数	含义
theta	每个标记所在射线与极径的夹角
r	每个标记到原点的距离
marker	标记点样式
markersize(ms)	标记点的大小
markerfacecolor(mfc)	标记点的填充颜色
markeredgecolor(mec)	标记点的边界颜色
color	线条颜色
linestyle(ls)	ls=‘None’: 线条不显示
ls=‘None’: 线条不显示	线条粗细

plt.thetagrids()

获取当前极坐标图上的theta网格线

plt.thetagrids(angles, labels=None,fmt=None, **kwargs)

Angles:
将角度设置为theta网格的位置(这些网格线沿theta尺寸相等)
abels:如果不是None，则为len(angles)或在每个角度使用的标签字符串列表。如果标签为None，则标签为fmt%angle。
frac:它是极坐标半径在标签位置的分数(1是边)。例如1.25在轴外，而0.75在轴内。
返回类型：返回值是元组列表(行，标签)

fill

fill函数的功能是根据结点之间连线的封闭区域绘制多边形。

matplotlib.pyplot.fill(*args, data=None, **kwargs)

*args：根据x,y位置确定结点绘制多边形，可添加一个可选的颜色标记。数据结构为x, y, [color]序列，支持多组x, y, [color]序列。必备参数。

plt.fill(x, y)                   
plt.fill(x, y, "b")               
plt.fill(x, y, x2, y2)           
plt.fill(x, y, "b", x2, y2, "r")

data：带标签的数据对象。可索引对象。可选参数。
例如：plt.fill(“time”, “signal”, data={“time”: [0, 1, 2], “signal”: [0, 1, 0]})
kwargs：matplotlib.patches.Polygon对象的相关属性。

nlargest()

df.nlargest()是一个DataFrame的方法，用于返回DataFrame中最大的n个值所在的行。

df.nlargest(n, columns, keep='first')

参数说明：

n：要返回的最大值的数量。
columns：用于排序的列名或列名列表
keep：指定如何处理具有相同值的行，默认值为’first’，表示保留第一个出现的行，如果这是为‘last’，则保留最后一个出现的行。

import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45],
        'Score': [90, 85, 80, 95, 90, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
top_3_scores = df.nlarge(3, 'Score')
'''
输出结果
   Name  Age  Score
3   Tom   35     95
0   Tom   20     90
4  Nick   40     90
这里输出了前三个同学的分数，这里是按照score来进行排序的。keep是默认值，会保留第一个出现的行。
'''

柱状图 - plt.bar

柱状图实际上是用来表示分组（或离散）变量的可视化。

plt.bar(x, y, width, color, edgecolor, bottom, linewidth, align, tick_label, align)

参数说明：

x：指定x轴上的数值
y：指定y轴上的数值
width：表示柱状图的宽度，取之在0~1之间，默认值为0.8
color：柱状图的填充色
edgecolor：柱状图的边框颜色
bottom：柱状图底部离横轴的距离
linewidth：柱状图边框宽度
tick_label：柱状图的刻度标签，也可直接将标签赋值给x
align：指定x轴上对齐方式，‘center’'elge’边缘

plt.text

plt.text()函数允许我们在图表的指定位置添加文本标签。无论是标注数据点、添加图例说明还是进行图表的详细解释。

plt.text(x, y, string, fontsize=None, verticalalignment=None, horizontalalignment=None, **kwargs)

参数说明：

x,y：文本标签的坐标位置。
string：要显示的文本内容
fontsize：字体大小
verticalalignment 或 va: 垂直对齐方式（‘top’, ‘center’, ‘bottom’, ‘baseline’ 等）。
horizontalalignment 或 ha: 水平对齐方式（‘left’, ‘center’, ‘right’ 等）。

sorte()函数

sorted(iterable, key=None, reverse=False)

参数说明：

iterable：表示需要排序的可迭代对象，例如列表、元组、集合等。
key：指定一个函数，用于生成排序的比较键。默认为None，表示直接比较元素本身。
reverse：一个布尔值，用于指定排序顺序。默认为False，表示升序排序；设置为True，则表示降序排序。

饼图- plt.pie()

plt.pie(sizes, labels, autopct, startangle)

参数说明：

sizes：一个包含各个部分大小的列表
labels：一个包含各个部分标签的列表
autopct：用于在饼图中显示每个部分的百分比标签，'%1.1f%%'表示以浮点数格式显示，保留以为小数，并添加百分号。
startangle：指定其实角度，通常使用 90 度仪确保饼图从上方开始。
其他参数：
colors: 用于指定各部分的颜色。可以传入一个颜色列表。
explode: 用于指定是否将某一部分突出显示，以强调它。可以传入一个列表，其中值为0表示不突出，大于0表示突出。
shadow: 布尔值，表示是否添加阴影效果。
startangle: 起始角度，以度为单位，默认为0度，即从正上方开始。
pctdistance: 百分比标签与圆心的距离，默认为0.6，可以调整位置。
labeldistance: 标签与圆心的距离，默认为1.1，可以调整位置。
autopct: 控制百分比标签的格式。可以使用字符串格式化来自定义显示方式。
wedgeprops: 用于指定扇形部分的属性，如边框颜色、边框宽度等。
textprops: 用于指定标签文本的属性，如字体大小、字体颜色等。

1.输入任意一个学号，将该学号对应的成绩，通过雷达图显示。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv('score.csv')
# print(df.head(5))
student_id = input('请输入学号：')

# 获取指定学号的成绩数据
scores = df[df['学号'] == int(student_id)].iloc[:, 1:].values.flatten().tolist()
# print(scores)

# 科目名称
courses = df.columns[1:]
# 绘制雷达图
data_length = len(courses)
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, data_length, endpoint = False)
scores.append(scores[0])
# print(scores)
angles = np.append(angles, angles[0])

plt.figure(figsize = (6, 6))    
plt.polar(angles, scores, 'rD-', linewidth = 2) # 绘制雷达图
plt.thetagrids(angles[:-1] * 180 / np.pi, courses, fontproperties = 'SimHei', fontsize = 10)
plt.fill(angles, scores, facecolor = 'b', alpha = 0.6)
plt.title(f"学号为{student_id}的成绩雷达图", fontproperties = 'SimHei', fontsize = 14)
plt.show()

2. 统计所有同学的成绩总分，将总分在前6名的同学总分用柱形图显示出来。（纵坐标标签是“总分”，横坐标标签是“学号”，每个柱形上方显示具体的成绩总分）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

df = pd.read_csv('score.csv')
# print(df.head(5))

df['总分'] = df.iloc[:, 1 : 7].sum(axis = 1) # 每一行求和
# print(df['总分'])
top_6 = df.nlargest(6, '总分')

plt.figure(figsize = (10, 4))
plt.bar(top_6['学号'].astype(str), top_6['总分'], color = 'pink')

# 在每个柱形上方显示具体的成绩总分
for i in range(len(top_6['总分'])):
    plt.text(i, top_6['总分'].iloc[i], str(top_6['总分'].iloc[i]), ha = 'center', va = 'bottom')

plt.xlabel('学号')
plt.ylabel('总分')
plt.show()

3.编写程序，输入任意课程名称，统计该课程的各个成绩等级的比例，用饼状图显示。（优秀：90_{100；良好：80}89；中等：70_{79；及格：60}69；不及格：0~59）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

df = pd.read_csv('score.csv')
course_name = input('请输入课程名称：')

# 根据输入的课程名称获取对应的成绩列表
if course_name in df.columns:
    scores = df[course_name]
else:
    print(f'未找到课程{course_name}')
    exit()

grades = {90 : '优秀', 89 : '良好', 79 : '中等', 69 : '及格', 59 : '不及格'}

# 统计各个成绩等级的数量
labels = []
sizes = []

for grade in sorted(grades, reverse = True):#
    # 因为成绩不可能低于0，所以不及格的下限是0
    if grade == 59:
        labels.append(grades[grade])
        sizes.append(scores[scores <= grade].count())
    else:
        labels.append(grades[grade])
        sizes.append(scores[(scores >= grade) & (scores < (grade + 10))].count())

plt.pie(sizes, labels = labels, autopct = '%1.1f%%', startangle = 140, colors = plt.cm.tab20.colors)
plt.show()