蓝桥杯python组——成绩分析

1. 引言

蓝桥杯是中国最具影响力的青少年计算机竞赛之一，分为C组、C++组和Python组。在Python组的比赛中，学生需要通过编程解决一系列问题，展示他们的算法和编码能力。为了更好地帮助学生提升自己的能力，我们对蓝桥杯Python组的成绩进行了分析。

2. 数据收集

2.1 数据来源

我们从蓝桥杯官方网站上收集了最近几年Python组比赛的成绩数据。这些数据包括每位学生的得分、每道题目的得分以及学生的个人信息。

2.2 数据处理

在处理数据的过程中，我们使用了Python的数据处理库Pandas。首先，我们读取了原始数据，并对缺失值进行了处理。然后，我们计算了每个学生的总分和平均分，以及每道题目的平均得分。

import pandas as pd
# 读取原始数据
data = pd.read_csv('scores.csv')
# 处理缺失值
data = data.dropna()
# 计算总分和平均分
data['total_score'] = data.sum(axis=1)
data['average_score'] = data.mean(axis=1)
# 计算题目平均得分
data['average_problem_score'] = data.mean(axis=0)

3. 成绩分析

3.1 总体成绩分布

首先，我们对学生的总分进行了分析。下图展示了蓝桥杯Python组近几年的总体成绩分布情况。

从图中可以看出，大部分学生的总分集中在60到80之间，少数学生的总分超过了90。总体来说，学生的成绩还是比较均衡的。

3.2 不同题目的得分情况

接下来，我们对蓝桥杯Python组的题目进行了分析。下表显示了近几年每道题目的平均得分和通过率。

problem_stats = data[['problem1_score', 'problem2_score', 'problem3_score', 'problem4_score']].mean()
problem_pass_rate = (data > 0).mean()
problem_stats = pd.DataFrame({'average_score': problem_stats, 'pass_rate': problem_pass_rate})

表1：题目得分统计

从表中可以看出，问题1的平均得分最高，通过率也最高，而问题4的平均得分和通过率最低。这说明学生在问题1上相对较为得分和通过率较高，但在问题4上相对较差。

3.3 学生成绩与个人信息的关系

最后，我们分析了学生成绩与个人信息之间的关系。下图展示了学生的平均分与性别、年级、所在地区之间的关系。

从图中可以看出，性别对学生成绩的影响较小，男女生的平均得分差异不大。年级与学生成绩呈正相关关系，高年级学生的平均得分较高。而不同地区学生的成绩差异较大，部分地区的学生平均得分明显高于其他地区。

4. 结论

通过对蓝桥杯Python组的成绩进行分析，我们得出了以下结论：

大部分学生的总分集中在60到80之间，少数学生的总分超过了90。

问题1的平均得分和通过率最高，问题4的平均得分和通过率最低。

性别对学生成绩的影响较小，年级和地区对学生成绩有一定的影响。

以上结论为学生在蓝桥杯Python组比赛中取得好成绩提供了一定的参考和指导。