Для решения данной задачи необходимо использовать библиотеку NumPy и функцию matplotlib для визуализации данных. Первым шагом необходимо загрузить данные из файла «ПР13_оценки.csv» в массив NumPy. Для этого можно использовать функцию genfromtxt(), которая автоматически определит типы данных:

python
import numpy as np

data = np.genfromtxt('ПР13_оценки.csv', delimiter=',', skip_header=True)

Далее необходимо заменить значения "не явился" на 0:

python
data[data == "не явился"] = 0

Затем можно вычислить средний балл для всех предметов, используя функцию mean() библиотеки NumPy:

python
mean_scores = np.mean(data[:, 1:], axis=0)

Значение data[:, 1:] выбирает все строки и столбцы, начиная со второго. Это необходимо, чтобы исключить столбец с именами студентов. И, наконец, можно построить столбиковую диаграмму для среднего балла по предметам с помощью функции bar() библиотеки matplotlib:

python
import matplotlib.pyplot as plt

subjects = ['Математика', 'Физика', 'Информатика', 'Химия']
plt.bar(subjects, mean_scores)
plt.title('Средний балл по предметам')
plt.xlabel('Предметы')
plt.ylabel('Средний балл')
plt.show()

Полный код:

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.genfromtxt('ПР13_оценки.csv', delimiter=',', skip_header=True)
data[data == "не явился"] = 0
mean_scores = np.mean(data[:, 1:], axis=0)

subjects = ['Математика', 'Физика', 'Информатика', 'Химия']
plt.bar(subjects, mean_scores)
plt.title('Средний балл по предметам')
plt.xlabel('Предметы')
plt.ylabel('Средний балл')
plt.show()

Столбиковая диаграмма отобразит результаты исследования, которое показывает, каковы средние оценки за четыре предмета в классе. Если средний балл студента в одном или нескольких предметах ниже среднего значения, это может быть зафиксировано путем проведения анализа столбиковой диаграммы.