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 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。
以上就是如何用NumPy和Matplotlib分析学生课程点数的分布及统计信息？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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