平时成绩综合评判实例

水一篇

目标得分：

目标极差：

目标均分：

Group performance Example

Group\time	1	2	3	4	5
1	?	20	60	70	50
2	50	60	70	50	60
3	50	90	40	60	50
4	20	10	80	100	100

数据处理

1.残缺数据补充：均值补充法

在叙述时应强调这是基于课程评分衍生的问题，重在公平公开等等。。。

Group\time	1	2	3	4	5
1	?	20	60	70	50
2	50	60	70	50	60
3	50	90	40	60	50
4	20	10	80	100	100

?=(20+60+70+50)/4=50

2.数据标准化：

例如：

u=(20+60+90+10)/4 = 45 \delta^2 = (25**2+15**2+45**2+35**2)/3=1633.67 \delta=36.968

X=[20,60,90,10] X’=[-0.67,0.41,1.21,-0.95]

数据加权：

叙述时可以说：这是因为在实际工作中各个模块的重要性不同等等

计算总得分 M
按照给出最终分数

Python 代码

import sys
import numpy as np
import xlrd as xl
import csv
import copyclass SCORE():def __init__(self,Lmin=85,Lmax=99,address="",Type=".csv"):self.address = addressself.Type = Typeself.Lmin = Lminself.Lmax = Lmaxtry:self.Weight = self.readfile(self.address+"Weight"+self.Type)self.data = self.readfile(self.address+"data"+self.Type)except:print("读取异常")sys.exit()#数据转换成float64self.data = self.data.astype("float64")self.Weight = self.Weight.astype("float64")self.DATA = copy.deepcopy(self.data)def readfile(self,Address):print(Address)with open(Address) as f:f_csv = csv.reader(f)headers = next(f_csv)List = []for row in f_csv:List.append(row)if len(List)>1:return np.array(List)else:return np.array(List[0])def data_check(self):        #检查矩阵是否完整try:GROPU_num,Test_num = self.data.shapeexcept:print("矩阵维度超标!")sys.exit()#检查元素是否非负if np.min(np.min(self.data))>=0:return GROPU_num,Test_numelse:print("含负元素")sys.exit()def supplement(self):GROPU_num,Test_num = self.data_check()for gn in range(GROPU_num):self.data[gn][np.where(self.data[gn]==0)]=sum(self.data[gn][np.where(self.data[gn]!=0)])/len(self.data[gn][np.where(self.data[gn]!=0)])print("缺省元素补充完毕")def standardization(self):GROPU_num,Test_num = self.data_check()for tn in range(Test_num):ave = sum(self.data[:,tn])/GROPU_numdelta = (sum((self.data[:,tn]-ave)**2)/(GROPU_num-1))**0.5self.data[:,tn] = (self.data[:,tn]-ave)/deltaprint("数据标准化完毕")def calculate_M(self):#检查权重矩阵GROPU_num,Test_num = self.data_check()assert(len(self.Weight)==Test_num),"权重矩阵长度不符合" self.supplement()self.standardization()self.data *= self.Weightreturn np.array([sum(i) for i in self.data])def calculate_L(self):GROPU_num,Test_num = self.data_check()Mscore = self.calculate_M()Mmax = max(Mscore)Mmin = min(Mscore)Mscore = (Mscore*(self.Lmax-self.Lmin)-Mmin*self.Lmax+Mmax*self.Lmin)/(Mmax-Mmin)return Mscores1 = SCORE()
L = s1.calculate_L()
print("Final marks",L)
input("key to exit")

编程程序要规范

数据文件结构

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