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语 = DataFrame()
语['A'] = d['语文1']
语['B'] = d['语文2']
外 = DataFrame()
for 号 in range(1,4):
  外[chr(ord('A')+号)] = d['英语'+str(号)]
p.figure()
p.subplot(311)
pieOf(语.mean())
p.subplot(321)
pieOf(语.median())
p.subplot(331)
pieOf(语.sum())

🤔 发现不能这么用……

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居然可以这么玩，xkcd 配置

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IPython 真是太舒服了

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过于生艹，Pie 和 bars 是失败了，而且我也不知道该放啥… 好像是全科成绩才对

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艹 = DataFrame() # 其实本来用 Serie 就够了……
艹['外'] = [外.mean().mean()]
艹['语'] = [(语.A + 语.B).mean()]
艹['数'] = [d.数学.mean()]
pieOf(艹.sum())

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XKCB 风格的 boxplot, hist, plot，我们可以看到，其实数学才是学生在竞争中失利最大的黑手！我们要好好…… 补习数学（绝望

31 viewsduangsuse /'dʊɔːŋ sjuːz/ | [⃪PLD, FPλ], 11:17

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z = d['总分'] # d['总分'] = d.sum()
英语=英语/3 # 英语成绩是三次考试组合的，先求平均
p.scatter(语文, 英语) 
p.scatter(语文+英语,数学)
p.scatter(数学,z)
p.scatter(语文+英语,z)

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Figure_1注.xcf

200 KB

#GIMP #data #CS #Python 总算收工

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#image #data #school #china #math 🤔 《论语言和数学和对总分的影响》…

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#image #data #school #china #math 🤔 《论语言和数学和对总分的影响》…

其实就变化率的角度看还可以这么解释：
对语言上，更多总分更高的学生普遍语言更好，图表基本趋近单调递增
对数学上，更少总分高的学生数学同时也高，图表里有更多人总分高但是数学中等（偏上）
图表二数学分数趋近最大的三列数学成绩相同，但总分有 20 分左右的差距

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#Ruby #daily 写了一个程序用来利用 CSS Selector 从 Telegram 导出的 HTML 里提取文本

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极限 30M 挑战！

./extract html/*.html -o so_many_text

Extracting html/messages10.html, html/messages11.html, html/messages2.html, html/messages3.html, html/messages4.html, html/messages5.html, html/messages6.html, html/messages7.html, html/messages8.html, html/messages9.html, html/messages.html into so_many_text…
html/messages10.html: 435495 bytes written.
html/messages11.html: 459659 bytes written.
html/messages2.html: 92429 bytes written.
html/messages3.html: 135589 bytes written.
html/messages4.html: 127641 bytes written.
html/messages5.html: 134720 bytes written.
html/messages6.html: 101766 bytes written.
html/messages7.html: 207693 bytes written.
html/messages8.html: 359129 bytes written.
html/messages9.html: 480113 bytes written.
html/messages.html: 159469 bytes written.