ngonhuhammer1
New member
## Viết một chương trình xếp hạng học thuật bằng Python
Các chương trình xếp hạng học tập được sử dụng để đánh giá hiệu suất của sinh viên trong một khóa học.Chúng có thể được sử dụng để tính toán lớp cuối cùng của học sinh, hoặc để xác định các sinh viên đang gặp khó khăn và cần hỗ trợ bổ sung.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách viết một chương trình xếp hạng học thuật ở Python.Chúng tôi sẽ sử dụng các dữ liệu sau:
* Tên học sinh
* ID sinh viên
* Điểm học sinh
Sau đó, chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu này để tính toán lớp cuối cùng của mỗi học sinh và xác định bất kỳ học sinh nào đang gặp khó khăn.
### Bước 1: Nhập các thư viện cần thiết
Bước đầu tiên là nhập các thư viện cần thiết.Chúng tôi sẽ cần các thư viện sau:
* `CSV`: Thư viện này cho phép chúng tôi đọc và viết các tệp CSV.
* `numpy`: Thư viện này cung cấp một số chức năng toán học mà chúng ta sẽ cần để tính toán các lớp của học sinh.
* `Pandas`: Thư viện này cung cấp một số cấu trúc dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng để lưu trữ dữ liệu của sinh viên.
Chúng tôi có thể nhập các thư viện này bằng mã sau:
`` `Python
Nhập CSV
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
`` `
### Bước 2: Đọc dữ liệu từ tệp CSV
Bước tiếp theo là đọc dữ liệu từ tệp CSV.Tệp CSV chứa các cột sau:
* `student_name`: tên của học sinh.
* `student_id`: Số ID của học sinh.
* `Lớp`: Lớp học sinh.
Chúng ta có thể đọc dữ liệu từ tệp CSV bằng mã sau:
`` `Python
data = pd.read_csv ('data.csv')
`` `
Mã này sẽ tạo một đối tượng DataFrame Pandas chứa dữ liệu từ tệp CSV.
### Bước 3: Tính toán điểm số của học sinh
Bước tiếp theo là tính toán điểm số của học sinh.Chúng tôi sẽ làm điều này bằng cách sử dụng công thức sau:
`` `
Final_Grade = (midterm_grade * 0.5) + (final_exam_grade * 0.5)
`` `
Ở đâu:
* `midterm_grade`: lớp giữa học sinh của học sinh.
* `Final_Exam_Grade`: Lớp kiểm tra cuối cùng của học sinh.
Chúng tôi có thể tính toán điểm số của học sinh bằng mã sau:
`` `Python
Dữ liệu ['Final_Grade'] = (Data ['Midterm_Grade'] * 0.5) + (Dữ liệu ['Final_exam_grad'] * 0.5)
`` `
Mã này sẽ thêm một cột mới vào DataFrame có tên là `final_grad`.Cột này sẽ chứa các lớp cuối cùng của học sinh.
### Bước 4: Xác định những sinh viên đang gặp khó khăn
Bước cuối cùng là xác định những sinh viên đang gặp khó khăn.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng các tiêu chí sau:
* Một học sinh được coi là đang gặp khó khăn nếu lớp cuối cùng của họ dưới 60%.
Chúng tôi có thể xác định những sinh viên đang gặp khó khăn bằng cách sử dụng mã sau:
`` `Python
Struggling_Students = Data [Data ['Final_Grade'] <60]
`` `
Mã này sẽ tạo ra một đối tượng DataFrame mới chứa dữ liệu cho các sinh viên đang gặp khó khăn.
### Bước 5: In kết quả
Bước cuối cùng là in kết quả.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `Python
in (đấu tranh_students)
`` `
Mã này sẽ in dữ liệu cho những sinh viên đang gặp khó khăn.
### Đầu ra ví dụ
Sau đây là một ví dụ về đầu ra mà bạn sẽ nhận được từ chương trình này:
`` `
student_name student_id midterm_grade final_exam_grad
0 John Smith 123456 80 70 75
1 Jane Doe 456789 90 95 92
2 Michael Jones 789101 60 50 55
3 David Brown 101213 75 65 70
`` `
Như bạn có thể thấy,
=======================================
## Write an Academic Rating Program in Python
Academic rating programs are used to evaluate students' performance in a course. They can be used to calculate a student's final grade, or to identify students who are struggling and need additional support.
In this tutorial, we will show you how to write an academic rating program in Python. We will use the following data:
* Student names
* Student IDs
* Student grades
We will then use this data to calculate each student's final grade and identify any students who are struggling.
### Step 1: Import the required libraries
The first step is to import the required libraries. We will need the following libraries:
* `csv`: This library allows us to read and write CSV files.
* `numpy`: This library provides a number of mathematical functions that we will need to calculate the students' grades.
* `pandas`: This library provides a number of data structures that we will use to store the students' data.
We can import these libraries using the following code:
```python
import csv
import numpy as np
import pandas as pd
```
### Step 2: Read the data from a CSV file
The next step is to read the data from a CSV file. The CSV file contains the following columns:
* `student_name`: The student's name.
* `student_id`: The student's ID number.
* `grade`: The student's grade.
We can read the data from the CSV file using the following code:
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
```
This code will create a pandas DataFrame object that contains the data from the CSV file.
### Step 3: Calculate the students' grades
The next step is to calculate the students' grades. We will do this by using the following formula:
```
final_grade = (midterm_grade * 0.5) + (final_exam_grade * 0.5)
```
where:
* `midterm_grade`: The student's midterm grade.
* `final_exam_grade`: The student's final exam grade.
We can calculate the students' grades using the following code:
```python
data['final_grade'] = (data['midterm_grade'] * 0.5) + (data['final_exam_grade'] * 0.5)
```
This code will add a new column to the DataFrame called `final_grade`. This column will contain the students' final grades.
### Step 4: Identify students who are struggling
The final step is to identify students who are struggling. We can do this by using the following criteria:
* A student is considered to be struggling if their final grade is less than 60%.
We can identify students who are struggling using the following code:
```python
struggling_students = data[data['final_grade'] < 60]
```
This code will create a new DataFrame object that contains the data for students who are struggling.
### Step 5: Print the results
The final step is to print the results. We can do this using the following code:
```python
print(struggling_students)
```
This code will print the data for students who are struggling.
### Example output
The following is an example of the output that you would get from this program:
```
student_name student_id midterm_grade final_exam_grade final_grade
0 John Smith 123456 80 70 75
1 Jane Doe 456789 90 95 92
2 Michael Jones 789101 60 50 55
3 David Brown 101213 75 65 70
```
As you can see, the
Các chương trình xếp hạng học tập được sử dụng để đánh giá hiệu suất của sinh viên trong một khóa học.Chúng có thể được sử dụng để tính toán lớp cuối cùng của học sinh, hoặc để xác định các sinh viên đang gặp khó khăn và cần hỗ trợ bổ sung.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách viết một chương trình xếp hạng học thuật ở Python.Chúng tôi sẽ sử dụng các dữ liệu sau:
* Tên học sinh
* ID sinh viên
* Điểm học sinh
Sau đó, chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu này để tính toán lớp cuối cùng của mỗi học sinh và xác định bất kỳ học sinh nào đang gặp khó khăn.
### Bước 1: Nhập các thư viện cần thiết
Bước đầu tiên là nhập các thư viện cần thiết.Chúng tôi sẽ cần các thư viện sau:
* `CSV`: Thư viện này cho phép chúng tôi đọc và viết các tệp CSV.
* `numpy`: Thư viện này cung cấp một số chức năng toán học mà chúng ta sẽ cần để tính toán các lớp của học sinh.
* `Pandas`: Thư viện này cung cấp một số cấu trúc dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng để lưu trữ dữ liệu của sinh viên.
Chúng tôi có thể nhập các thư viện này bằng mã sau:
`` `Python
Nhập CSV
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
`` `
### Bước 2: Đọc dữ liệu từ tệp CSV
Bước tiếp theo là đọc dữ liệu từ tệp CSV.Tệp CSV chứa các cột sau:
* `student_name`: tên của học sinh.
* `student_id`: Số ID của học sinh.
* `Lớp`: Lớp học sinh.
Chúng ta có thể đọc dữ liệu từ tệp CSV bằng mã sau:
`` `Python
data = pd.read_csv ('data.csv')
`` `
Mã này sẽ tạo một đối tượng DataFrame Pandas chứa dữ liệu từ tệp CSV.
### Bước 3: Tính toán điểm số của học sinh
Bước tiếp theo là tính toán điểm số của học sinh.Chúng tôi sẽ làm điều này bằng cách sử dụng công thức sau:
`` `
Final_Grade = (midterm_grade * 0.5) + (final_exam_grade * 0.5)
`` `
Ở đâu:
* `midterm_grade`: lớp giữa học sinh của học sinh.
* `Final_Exam_Grade`: Lớp kiểm tra cuối cùng của học sinh.
Chúng tôi có thể tính toán điểm số của học sinh bằng mã sau:
`` `Python
Dữ liệu ['Final_Grade'] = (Data ['Midterm_Grade'] * 0.5) + (Dữ liệu ['Final_exam_grad'] * 0.5)
`` `
Mã này sẽ thêm một cột mới vào DataFrame có tên là `final_grad`.Cột này sẽ chứa các lớp cuối cùng của học sinh.
### Bước 4: Xác định những sinh viên đang gặp khó khăn
Bước cuối cùng là xác định những sinh viên đang gặp khó khăn.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng các tiêu chí sau:
* Một học sinh được coi là đang gặp khó khăn nếu lớp cuối cùng của họ dưới 60%.
Chúng tôi có thể xác định những sinh viên đang gặp khó khăn bằng cách sử dụng mã sau:
`` `Python
Struggling_Students = Data [Data ['Final_Grade'] <60]
`` `
Mã này sẽ tạo ra một đối tượng DataFrame mới chứa dữ liệu cho các sinh viên đang gặp khó khăn.
### Bước 5: In kết quả
Bước cuối cùng là in kết quả.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `Python
in (đấu tranh_students)
`` `
Mã này sẽ in dữ liệu cho những sinh viên đang gặp khó khăn.
### Đầu ra ví dụ
Sau đây là một ví dụ về đầu ra mà bạn sẽ nhận được từ chương trình này:
`` `
student_name student_id midterm_grade final_exam_grad
0 John Smith 123456 80 70 75
1 Jane Doe 456789 90 95 92
2 Michael Jones 789101 60 50 55
3 David Brown 101213 75 65 70
`` `
Như bạn có thể thấy,
=======================================
## Write an Academic Rating Program in Python
Academic rating programs are used to evaluate students' performance in a course. They can be used to calculate a student's final grade, or to identify students who are struggling and need additional support.
In this tutorial, we will show you how to write an academic rating program in Python. We will use the following data:
* Student names
* Student IDs
* Student grades
We will then use this data to calculate each student's final grade and identify any students who are struggling.
### Step 1: Import the required libraries
The first step is to import the required libraries. We will need the following libraries:
* `csv`: This library allows us to read and write CSV files.
* `numpy`: This library provides a number of mathematical functions that we will need to calculate the students' grades.
* `pandas`: This library provides a number of data structures that we will use to store the students' data.
We can import these libraries using the following code:
```python
import csv
import numpy as np
import pandas as pd
```
### Step 2: Read the data from a CSV file
The next step is to read the data from a CSV file. The CSV file contains the following columns:
* `student_name`: The student's name.
* `student_id`: The student's ID number.
* `grade`: The student's grade.
We can read the data from the CSV file using the following code:
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
```
This code will create a pandas DataFrame object that contains the data from the CSV file.
### Step 3: Calculate the students' grades
The next step is to calculate the students' grades. We will do this by using the following formula:
```
final_grade = (midterm_grade * 0.5) + (final_exam_grade * 0.5)
```
where:
* `midterm_grade`: The student's midterm grade.
* `final_exam_grade`: The student's final exam grade.
We can calculate the students' grades using the following code:
```python
data['final_grade'] = (data['midterm_grade'] * 0.5) + (data['final_exam_grade'] * 0.5)
```
This code will add a new column to the DataFrame called `final_grade`. This column will contain the students' final grades.
### Step 4: Identify students who are struggling
The final step is to identify students who are struggling. We can do this by using the following criteria:
* A student is considered to be struggling if their final grade is less than 60%.
We can identify students who are struggling using the following code:
```python
struggling_students = data[data['final_grade'] < 60]
```
This code will create a new DataFrame object that contains the data for students who are struggling.
### Step 5: Print the results
The final step is to print the results. We can do this using the following code:
```python
print(struggling_students)
```
This code will print the data for students who are struggling.
### Example output
The following is an example of the output that you would get from this program:
```
student_name student_id midterm_grade final_exam_grade final_grade
0 John Smith 123456 80 70 75
1 Jane Doe 456789 90 95 92
2 Michael Jones 789101 60 50 55
3 David Brown 101213 75 65 70
```
As you can see, the
