幅图分开来一一研究看看每门课的成绩分布是不是正态的曲线。经分析基本都是正态分布(如图2)。Р 从图2(a)我们可以看出语文成绩90分以上的是1人,80-90的有5人,70-80的有6人,60-70的有9人,60分以下的有4人。这样我们可以通过会致饼形图来更清楚地看到各成绩段的百分比情况。这里变量用小写的字母yw表示。编程如下: Р clear Р clc Р yw=[1 5 6 9 4]; Р pie(yw) Р 要强调不及格的百分比,可以对上面的程序稍加改动,就可以得到强调不及格情况饼形图(见图4)。Р clear Р clc Р yw=[1 5 6 9 4]; Р pie(yw,[0 0 0 0 1]) Р 数学、英语以及体育课的饼形图参照语文成绩的编程方法也很容易就得到了。比如数学课程的饼形图编程如下(图形如图5)。英语与体育我们就不详细说明了。Р clear Р clc Р sx=[3 4 6 6 5 1]; Р pie(sx,[0 0 0 0 1]) Р 接下来我们统计不及格的情况,score矩阵是4行25列的矩阵。在上面程序的基础上我们再编写以下程序: Р BJGTJ=score<60 Р 运行之后可以看到结果(如表2)。这里的0代表及格,1代表不及格。此表共4行25列,表示4门课程及25名学生。行从上到下分别表示了语文、数学、英语、体育各门课程,列从左至右表示学号依次是1号、2号、3号…。我们对这个运行结果进行适当的加工可得到一个比较清楚的结果(见表3)。Р 现在我们来看这处理之后的表格,可以很清楚地看到那门课程有谁不及格,那位学生有什么课程不及格。这样我们对班级的成绩就可以有一个全面的了解。Р 2结束语Р 应用MATLAB来分析大量的数据时编程比较简单,而且可以很清楚的看到数据产生的图形显示的结果。本文分析成绩数据的程序对于我们分析其他数据有很大的借鉴作用。
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