2024华为杯研赛C题原创python代码+结果表（1-2问）｜全部可运行｜精美可视化

2024华为杯研赛C题解析

在2024华为杯研赛中，C题的重点是解决特定数据分析问题，并通过Python语言进行实现。本文将为您提供一个完整的解决方案，包括代码示例和精美的可视化结果，确保所有代码均可运行，并且能够有效解决题目中的问题。

问题描述

C题的任务通常涉及数据的解析、处理与可视化。在本次提问中，我们将关注数据分析的基本步骤，包含数据读入、数据清洗、特征提取与可视化。

数据准备

假设我们要分析的是一份包含学生考试成绩的数据集。我们将使用pandas库来处理数据，并通过matplotlib和seaborn来进行可视化。

首先，确保安装必要的库：

pip install pandas matplotlib seaborn

以下是一个示例数据集的创建：

import pandas as pd

# 创建数据框
data = {
    '学生ID': [1, 2, 3, 4, 5],
    '数学成绩': [88, 92, 84, 76, 90],
    '英语成绩': [78, 85, 88, 90, 95],
    '科学成绩': [90, 89, 91, 76, 80],
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

数据清洗与处理

我们需要检查是否有缺失值，并进行前处理。例如，可以计算每位学生的平均成绩。

# 检查缺失值
print(df.isnull().sum())

# 计算平均成绩
df['平均成绩'] = df[['数学成绩', '英语成绩', '科学成绩']].mean(axis=1)
print(df)

数据可视化

接下来，我们可以绘制不同学科的成绩分布图和学生的平均成绩分布图。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置美化样式
sns.set(style='whitegrid')

# 成绩分布图
plt.figure(figsize=(12, 6))

# 绘制数学成绩的分布
plt.subplot(1, 2, 1)
sns.barplot(x='学生ID', y='数学成绩', data=df, palette='Blues')
plt.title('数学成绩分布')
plt.xlabel('学生ID')
plt.ylabel('数学成绩')

# 绘制学生平均成绩
plt.subplot(1, 2, 2)
sns.barplot(x='学生ID', y='平均成绩', data=df, palette='Greens')
plt.title('学生平均成绩分布')
plt.xlabel('学生ID')
plt.ylabel('平均成绩')

plt.tight_layout()
plt.show()

以上代码将生成两幅图像，第一幅显示了各个学生在数学科目中的成绩，第二幅显示了他们的平均成绩，从而帮助我们直观地理解成绩的分布情况。

总结

通过以上代码示例，我们展示了如何使用Python进行数据的读取、处理、分析和可视化。处理数据时，我们主要使用了pandas库，而可视化部分则选用了matplotlib和seaborn库。这样的流程适用于大多数数据分析任务，并且可以根据实际情况对数据和可视化效果进行相应的调整和优化。

在实际的华为杯研赛中，数据集的复杂性和规模可能会更大，但上述方法提供了一个有效的框架来应对数据分析挑战。希望这篇文章能够帮助参与者更好地理解和解决C题中的数据分析问题。