簡單分析班級成績模型

2021-08-28 06:16:28 字數 1875 閱讀 8308

name_dict=

#初始化乙個類

class coursedesc(object):

def __init__(self):

self.name=''

self.std=0

self.mean=0

self.max=0

self.min=0

self.sum=0

#建立分析課程成績好壞的類

class computerdesc(object,n_array):

#初始化

def __init__(self):

self.score_array=n_array

self.result=

#取值def counter_all_course(self):

for i in range(6):

c_desc=coursedesc()

c_desc.name=name_dict[i]

c_desc.std=self.score_array[:,i].std()

c_desc.mean=self.score_array[:,i].mean()

c_desc.max=self.score_array[:,i].max()

c_desc.min=self.score_array[:,i].min()

c_desc.sum=self.score_array[:,i].sum()

#分析def best_course(self):

# std_list=[coursa.std for coursa in self.result]

# sum_list=[coursa.sum for coursa in self.result]

std_list=

sum_list=

for coursa in self.result:

std_array=np.array(std_list)

sum_array=np.array(sum_list)

#總和最大的單項成績和索引值

max_sum_coursa=sum_arrray.max()

max_sum_index=sum_array.argmax()

#方差最小的單項成績和其索引值

min_std_coursa=std_arrray.min()

min_std_index=std_array.argmin()

#按照標準具體分析哪一科更好

if max_sum_index==max_sum_coursa:

return name_dict[max_sum_index]

else:

#取出總和最大的學科的方差值

maxscore_std=std_array[max_sum_index]

#取出方差最小的學科的總和

minstd_sum=sum_arrray[min_std_index]

#總和的變化值

sum_delta=max_sum_coursa-minstd_sum

#方差的變化值

std_delta=maxscore_std-min_std_coursa

#總和和方差的變化率

sum_percent=sum_delta/max_sum_coursa

std_percent=std_delta/min_std_coursa

if sum_percent<0.05 and std_percent>0.2:

return name_dict[min_std_index]

computerdesc=computerdesc(my_matrix)

對乙個班級的各科成績進行分析,選出班級裡成績較好的學科。

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