開發社區您好!
我很高興分享我的評分系統工作簿,這是我的第一個 Python 專案之一!當我深入研究 Python 時,我想創建一些實用的東西,可以用來根據各種輸入條件有效地計算成績。
專案概況
該項目涉及創建一個評分系統,根據分數和權重等其他因素自動計算成績。該腳本接受不同作業或考試的學生分數等輸入並輸出最終成績,這對於管理多個學生的任何人來說都是節省時間的。
主要特點:
輸入彈性:使用者可以輸入不同類別(作業、考試等)的多個分數。
加權評分:腳本根據加權標準計算成績(例如,考試 = 60%,作業 = 40%)。
最終成績計算:程式輸出最終成績,並根據分數給予回饋。
學習亮點:
如何使用 Python 管理和處理使用者輸入。實施加權評分系統以獲得準確的結果。
使用函數使程式碼模組化並可重複使用。
我正在我的 GitHub 上分享完整的程式碼,我很想聽聽您的想法、改進或有關該專案的任何問題。請隨意探索並分享您的回饋!
期待與社區互動並了解更多!
以上是標題:使用 Python 建立評分系統:的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。

NumPyisessentialfornumericalcomputinginPythonduetoitsspeed,memoryefficiency,andcomprehensivemathematicalfunctions.1)It'sfastbecauseitperformsoperationsinC.2)NumPyarraysaremorememory-efficientthanPythonlists.3)Itoffersawiderangeofmathematicaloperation

Contiguousmemoryallocationiscrucialforarraysbecauseitallowsforefficientandfastelementaccess.1)Itenablesconstanttimeaccess,O(1),duetodirectaddresscalculation.2)Itimprovescacheefficiencybyallowingmultipleelementfetchespercacheline.3)Itsimplifiesmemorym

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,減法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)


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