Rückblick: Prüfungsergebnisse

Teil des Abschnitts Daten und Diagramme der Machine Learning-Journey von Coddy. Lektion 15 von 60.

Aufgabe

Einfach

Sechs Schüler haben drei Prüfungen abgelegt, die mit maximal 40, 60 und 100 Punkten bewertet wurden (max_marks). In scores steht jede Zeile für einen Schüler und jede Spalte für eine Prüfung. Die Rohpunktzahlen lassen sich nicht vergleichen, also verwende Prozentsätze. Das Programm liest einen mark ein.

Wandle jede Punktzahl ohne Schleife in einen Prozentsatz der Gesamtpunktzahl der jeweiligen Prüfung um.
Gib den Schüler (1 bis 6) mit dem höchsten durchschnittlichen Prozentsatz sowie diesen Durchschnitt auf 1 Dezimalstelle aus.
Gib aus, wie viele Prozentsätze unter der Punktzahl liegen.

Eine andere Klasse mit drei Schülern, als Prozentsätze, mit der Punktzahl 75:

Eine andere Klasse mit 3 Schülern, als Prozentsätze der Gesamtpunktzahl jeder Prüfung: 65, 75, 68; 87.5, 80, 82; 77.5, 65, 77. Die drei Punktzahlen unter 75% sind schattiert, ebenso der beste Durchschnitt, der von Schüler 2 mit 83.2%

Die Ausgabe:

Best student: 2 with 83.2%
Scores under 75%: 3

Probier es selbst

import numpy as np

# Eine Zeile pro Schüler, eine Spalte pro Prüfung: Prüfung 1, Prüfung 2, Prüfung 3
scores = np.array([[32, 51, 64],
                   [28, 42, 95],
                   [22, 41, 70],
                   [38, 57, 66],
                   [25, 44, 58],
                   [30, 53, 69]])
# Die maximale Punktzahl, die jede Prüfung vergeben kann
max_marks = np.array([40, 60, 100])
mark = int(input())

# Schreibe deinen Code unten