Python输入全班30名学生的成绩，可通过循环结构、列表推导式或文件批量读取实现，关键亮点包括高效数据录入、自动清洗异常值、快速统计分析与可视化输出。 使用Python处理成绩数据，能够实现自动化计算平均分、最高分、分数段分布等核心指标，大幅提升教学管理效率。

1. 数据输入与存储
   采用

   plaintext

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   input()
   函数结合循环结构可逐条录入30名学生成绩，建议使用
   plaintext

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   for
   循环配合
   plaintext

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   range(30)
   实现批量输入。若需长期保存数据，可将成绩存储至列表或字典结构，并通过
   plaintext

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   pandas
   库导出为Excel或CSV文件。例如，使用列表推导式快速生成成绩列表：
   plaintext

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   scores = [float(input(f"输入第{i+1}名学生成绩：")) for i in range(30)]
   。

2. 数据清洗与校验
   利用

   plaintext

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   try-except
   语句捕捉非数字输入等异常值，结合条件判断过滤不合理分数（如超过100分或负数）。通过
   plaintext

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   numpy
   或
   plaintext

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   pandas
   库自动检测缺失值，并采用中位数填充或删除异常记录，确保数据准确性。

3. 自动化统计分析
   调用

   plaintext

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   statistics
   模块或
   plaintext

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   pandas
   内置函数，一键生成关键统计指标：
   • 平均分与标准差：
     plaintext

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     df['成绩'].mean()
     和
     plaintext

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     df['成绩'].std()

   • 最高/低分：
     plaintext

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     df['成绩'].max()
     和
     plaintext

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     df['成绩'].min()

   • 分数段分布：
     plaintext

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     pd.cut()
     函数划分等级并统计人数。

4. 可视化结果输出
   通过

   plaintext

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   matplotlib
   或
   plaintext

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   seaborn
   库生成直方图、箱线图等可视化图表，直观展示班级成绩分布特征。例如，绘制成绩分布直方图可快速识别分数集中区间，辅助教学策略调整。

5. 扩展应用与自动化
   结合

   plaintext

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   openpyxl
   库实现成绩自动导入导出，或编写定时脚本定期更新数据。对于教师群体，可开发GUI界面简化操作流程，或集成邮件发送功能自动推送成绩分析报告。

Python处理学生成绩数据，不仅能减少人工误差，还可通过脚本复用节省90%以上的重复操作时间。建议结合具体教学场景选择合适的数据处理库，并定期备份数据文件以确保安全性。