统计考试中不及格人数的Python实现
随着社会的不断发展，数据分析越来越成为各个领域必不可少的一部分。在教育领域，了解学生的考试分数分布以及不及格人数占比，能够帮助老师和学校更好地了解教学效果。这篇文章将通过Python代码示例，带你了解如何统计考试中不及格的人数，并且用饼状图展示这部分数据。
统计不及格人数的基本概念
在任何考试中，通常会设定一个合格分数，比如60分。学生的成绩高于这个分数即为及格，反之则为不及格。在进行数据处理时，我们的目标是从一组学生的成绩中，统计出不及格的人数，并将结果可视化。
步骤简述
- 准备数据：获取学生的考试成绩。
- 统计不及格人数：计算分数低于合格分数的学生人数。
- 生成饼状图：展示及格和不及格人数的比例。
接下来，我们将通过具体的Python代码实现这几个步骤。
准备数据
首先，我们需要准备学生的考试成绩。为了简化，我们使用一个列表来模拟学生的成绩：
scores = [45, 67, 89, 34, 78, 55, 90, 33, 76, 60, 50]
统计不及格人数
我们将通过一个简单的循环来统计不及格的人数。在这个例子中，我们将合格的分数设定为60分。
passing_score = 60
fail_count = sum(1 for score in scores if score < passing_score)
print(f"不及格人数: {fail_count}")
在这里，我们使用了列表生成式来统计不及格人数。sum函数的作用是对符合条件的个体进行计数。
统计及格人数
同样，我们可以很容易统计出及格人数。及格人数等于总人数减去不及格人数。
total_students = len(scores)
pass_count = total_students - fail_count
print(f"及格人数: {pass_count}")
数据可视化：饼状图
在Python中，我们可以使用Matplotlib库来绘制饼状图。我们需要先安装这个库：
pip install matplotlib
然后，通过以下代码生成饼状图：
import matplotlib.pyplot as plt
labels = ['及格', '不及格']
sizes = [pass_count, fail_count]
colors = ['#4CAF50', '#FF5733']
explode = (0.1, 0) # 仅 "及格" 这一部分突出显示
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal') # 确保饼状图是圆形
plt.title('考试成绩分布')
plt.show()
在这段代码中，我们使用Matplotlib的pie函数来绘制饼状图。我们设置了标签、饼的大小、颜色等参数，使图表更具可读性。
用Mermaid语法生成饼状图
我们还可以使用Mermaid语法来描述饼状图。以下是相应的代码：
pie
title 学生成绩分布
"及格": 66.7
"不及格": 33.3
上面的代码通过Mermaid语法创建了一个简单的饼状图样式。这对那些喜欢以文本形式描述图形的人是非常有用的。
完整代码示例
现在，将上述所有步骤整合成一个完整的Python代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 准备数据
scores = [45, 67, 89, 34, 78, 55, 90, 33, 76, 60, 50]
# 统计不及格人数
passing_score = 60
fail_count = sum(1 for score in scores if score < passing_score)
total_students = len(scores)
pass_count = total_students - fail_count
# 输出结果
print(f"不及格人数: {fail_count}")
print(f"及格人数: {pass_count}")
# 数据可视化
labels = ['及格', '不及格']
sizes = [pass_count, fail_count]
colors = ['#4CAF50', '#FF5733']
explode = (0.1, 0)
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.axis('equal')
plt.title('考试成绩分布')
plt.show()
结尾
通过本文的介绍，我们了解到如何用Python来统计考试中不及格的人数，并将数据可视化为饼状图。掌握这些技能不仅能够帮助老师更好地分析学生的学习情况，也为教育管理者提供了数据支持。随着数据科学技术的不断进步，Python等工具的使用将会使得数据分析更加简单、快速且精准。希望大家在今后的数据分析工作中运用这些技术，提升工作效率！
