学生信息管理系统

import pandas as pd

# 读取学生数据

students = pd.read_csv('students.csv')

# 按成绩排序

sorted_students = students.sort_values(by='score', ascending=False)

# 输出结果

print(sorted_students)

from sklearn.cluster import KMeans

import numpy as np

# 假设我们有学生的成绩和出勤率数据

data = np.array([[85, 90], [70, 80], [60, 75], [95, 95]])

# 使用K-means聚类

kmeans = KMeans(n_clusters=2).fit(data)

labels = kmeans.labels_

print("学生分组标签:", labels)