前言：由于技术原因，此项目目前仍处于开发状态，已开源到CSDN（全代码放在文末）和qinhao2008.top（要求环境：python3.6及以上，第三方库：matplotlib，xlrd，pylab）现积极准备打包成exe及配置相关环境

灵感来源：如今老师在拿到全班成绩单时面临着这样一种困境：既不能把成绩单直接发到家长群，又必须让学生知晓自己是否有退步，偏科等问题 ，虽然我校配备了查分公众号，但对于某科的高低程度判断仍有盲区，为了解决这一问题，我专门开发了这个项目

本人初三

功能介绍

1.自动读取表单

 成绩单为随机数随机生成 

 读取表单后以x_axis_data，y_axis_data（翻译：x轴数据，y轴数据）两个列表来存储读取内容，需要时直接读取即可

 2.分析历次成绩走势

（再说一遍这是随机数！！！）

这里我使用了两个函数（为了方便大家了解用处以及我后期维护，函数名使用中文）

def 读取(name):

 读取函数用来读取各个表单并存放数据到列表里，传入的参数name用来控制读取文件的文件名

def 折线图():

3.超过全班人数

 这里使用的函数是

def 饼状图():

主要思路是把各科成绩排名，读取本人的名次，用全班人数减名次，然后让计算机自己计算比例

4.与全班、所处分段平均分对比（最大创新）

 在班里分析成绩的时候，会着重注意“偏科”，按照“全班平均分”来比较往往不够适合，对于成绩好的学生，极可能会超过全班平均成绩；对于成绩差的，又要求过高；所以，我采用了“分段平均”这种方式，即把全班分成n个分段，10人一分段，最后不够10人合并成一组，算取分段内平均分，以此来比较

这样对于偏科就很直观的表现出来了，比如“全科比较”这张图很直观看出，语文数学明显偏科（这是随机数生成的！！！）从饼状图也能直接看出

 5.全自动生成文件与文件夹——python的巨大优势

 最后一点就是全自动生成文件，全程只需要手动输入名字（未来会加考号确认及全班一键分析）就能直接在文件夹里看到我们的分析结果了

 6.未来的改进计划

1.与刚刚自学的网站开发联合，程序完成后打开一个网页来看（为了现在看直观关掉了自适应）

 2.将整个程序完全达到全自动，实际上程序还有很大部分并未完全自动化，是固定的数值

3.搭建一个网站，在服务器上运行程序让大家从网页上就能查到分析结果，目前由于技术原因暂未开始

 源代码

不建议现在复制，未进行检查，打包等

import xlrd
from matplotlib import font_manager
from pylab import *
import os


plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 解决中文显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解决中文显示问题

my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:\Windows\Fonts\msyh.ttc")

work_book = xlrd.open_workbook('成绩单.xls')  # 读取成绩单

x_axis_data = []

y_axis_data = []
sheet_1 = work_book.sheet_by_index(0)

def 保存分段与个人对比():
    # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题

    # 输入统计数据
    科目名称 = list(科目name)[:8]
    分段成绩 = 各科分段平均分[:8]
    个人成绩 = 个人各科成绩[:8]

    bar_width = 0.4  # 条形宽度
    index_male = np.arange(len(科目名称))  # 分段条形图的横坐标
    index_female = index_male + bar_width  # 个人条形图的横坐标

    # 使用两次 bar 函数画出两组条形图
    plt.bar(index_male, height=分段成绩, width=bar_width, color='springgreen', label='分段平均成绩')
    plt.bar(index_female, height=个人成绩, width=bar_width, color='dodgerblue', label='你的成绩')

    plt.legend()  # 显示图例
    plt.xticks(index_male + bar_width/2, 科目名称)  # 让横坐标轴刻度显示
    plt.ylabel('分数')  # 纵坐标轴标题
    plt.title('第{0}分段平均成绩与你的成绩对比'.format(所处分段))  # 图形标题

    plt.savefig('{0}/0各科成绩对比.jpg'.format(username))  # 保存图片
    plt.close()


def 各科全班与分段对比():
    科目名称 = list(科目name)
    分段成绩 = 各科分段平均分
    全班成绩 = 各科全班平均分
    个人成绩 = 个人各科成绩
    waters = ('分段平均','全班平均', '你的成绩')
    颜色 = ['orange', 'cornflowerblue', 'limegreen']

    for i in range(9):
        buy_number = [分段成绩[i], 全班成绩[i], 个人成绩[i]]
        plt.bar(waters, buy_number, color=颜色)
        plt.title('{0}成绩的对比图'.format(科目名称[i]))

        plt.text(1, 全班成绩[i] + 0.5, int(全班成绩[i]))  # 添加具体成绩标签
        plt.text(0, 分段成绩[i] + 0.5, int(分段成绩[i]))
        plt.text(2, 个人成绩[i] + 0.5, int(个人成绩[i]))
        plt.savefig('{0}/{1}成绩对比.jpg'.format(username, 科目名称[i]))  # 保存图片
        plt.close()


# 创建文件夹
def 创建文件夹(path):
    folder = os.path.exists(path)

    if not folder:  # 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹
        os.makedirs(path)  # makedirs 创建文件时如果路径不存在会创建这个路径

        print("---  创建文件夹成功  ---")
        print('正在保存您的成绩，请稍后')

    else:
        print("---  文件夹被创建过了！  ---")
        print('正在保存您的成绩，请稍后')


def 饼状图():
    for i in range(9):
        #饼状图占比
        fraces = [len(allname) - 个人各科成绩排名[i], 个人各科成绩排名[i]]
        #设置显示方式为标准圆
        plt.axes(aspect=1)
        #设置两个数据得文字说明
        plt.pie(x=fraces, autopct='%3.1f%%', labels=['您超过的', '全班人数'])
        #显示上部文字说明
        plt.title(科目name[i] + '超过全班')
        #设置图片
        photo = '{1}/{0}{1}.jpg'.format(科目name[i], username)
        plt.savefig(photo)  # 保存图片
        # plt.show()
        plt.close()










data_col_history = []
data_row_history = []
def 读取(name):

    work_book = xlrd.open_workbook(name)
    sheet_1 = work_book.sheet_by_index(0)
    global data_col_history

    data_col_history.append([sheet_1.col_values(i) for i in range(sheet_1.ncols)])

    for row in range(sheet_1.nrows):
        data_row_history.append(sheet_1.row_values(row))

读取('成绩单.xls')
读取('成绩单02.xls')
读取('成绩单03.xls')

def 折线图():
    各科成绩=[]
    位置=data_col_history[0][0].index(username)
    各科历次成绩=[]
    for j in range(len(data_col_history)):
        for i in range(8):
            各科成绩.append(data_col_history[j][i+1][位置])
        各科历次成绩.append(各科成绩)
        各科成绩=[]
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 添加这条可以让图形显示中文
    y_axis_data=[]
    科目名称=['语文', '数学', '英语', '政治', '历史', '地理', '生物', '物理']
    for i in range(8):

        x_axis_data = [1, 2, 3]
        for j in range(len(各科历次成绩)):

            y_axis_data .append([各科历次成绩[j][i]])

       #print(y_axis_data)
        # plot中参数的含义分别是横轴值，纵轴值，线的形状，颜色，透明度,线的宽度和标签
        plt.plot(x_axis_data, y_axis_data, 'ro-', color='#4169E1', alpha=0.8, linewidth=1, label=科目名称[i])

        # 显示标签，如果不加这句，即使在plot中加了label='一些数字'的参数，最终还是不会显示标签
        plt.legend(loc="upper right")
        plt.xlabel('考试次数')
        plt.ylabel('分数')
        for x in range(3):
            plt.text(x_axis_data[x],float(y_axis_data[x][0])+0.2,str(y_axis_data[x][0]))

        plt.savefig('{1}/{0}.jpg'.format(科目名称[i],username))
        plt.close()
        y_axis_data=[]




# 按列读取
data_col = [sheet_1.col_values(i) for i in range(sheet_1.ncols)]
# 按行读取
data_row = []
for row in range(sheet_1.nrows):
    data_row.append(sheet_1.row_values(row))
# print(data_col)
#删除第一横排第一项：姓名
data_row[0].pop(0)
# 设置全班名字，删除第一竖排第0项‘姓名’
allname = data_col[0]
allname.pop(0)
科目 = ['yuwen', 'shuxue', 'yingyu', 'zhengzhi', 'lishi', 'dili', 'shenngwu', 'wuli','zongfen']
科目name = tuple(data_row[0])
各科成绩排名 = []
科目字典 = data_row[0]
各科全班平均分=[]
各科分段平均分=[]
print(科目name)
for i in range(9):

    # 读取各科成绩单
    科目[i] = data_col[i + 1]
    #删除此列第一项（第一项为科目名称，转为纯数字列表来排序）
    科目[i].pop(0)
    #排序
    各科成绩排名.append(sorted(科目[i], reverse=True))
    # 把姓名与各科成绩结合成字典
    科目[i] = zip(allname, 科目[i])
    # yuwen.sort(reverse = True)

    科目[i] = dict(科目[i])
    科目字典[i] = dict(科目[i])

    科目[i] = sorted(科目[i].items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    #计算平均分
    各科目成绩 = data_col[i+1]
    各科全班平均分.append(sum(各科目成绩) / len(allname))


    # print(科目name[i],科目[i])

# print(各科成绩排名)



个人各科成绩 = list(科目name)#读取各个科目
个人各科成绩排名 = []
所处分段=0
username = input("请输入您的姓名")

if username in allname:
    print('查询到以下结果')




    #处理各科分数
    for i in range(9):
        #print(科目字典)
        #读取个人各科成绩，前面已经准备好各人对应的各科成绩
        个人各科成绩[i] = 科目字典[i].get(username)
        #将个人各科排名添加进列表
        个人各科成绩排名.append(各科成绩排名[i].index(个人各科成绩[i]))
        print(科目name[i], 个人各科成绩[i])




    #处理分段分数
    #获取个人分段
    所处分段 = (个人各科成绩排名[-1] + 1) // 10
    for i in range(9):


        #计算平均分
        各科目成绩 = data_col[i+1][(所处分段)*10:(所处分段+1)*10+1]
        #print(各科目成绩)
        #print((所处分段)*10,(所处分段+1)*10)

        各科分段平均分.append(sum(各科目成绩) / len(各科目成绩))
    # print(科目name)


    # print()
    # print(个人各科成绩)




        # 创建文件夹
        # 调用函数
    file = "{0}".format(username)
    创建文件夹(file)# 这些都是函数！！！！！！！！！！
    饼状图()  #为了方便直观直接以中文定义
    保存分段与个人对比()
    各科全班与分段对比()
    折线图()


else:
    print('对不起，没有找到相关学生')


# print(个人各科成绩排名)

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