Для начала необходимо импортировать библиотеки numpy и matplotlib:

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Затем загрузим файл «ПР13_оценки.csv» с помощью библиотеки numpy:

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

Для построения столбиковой диаграммы по предмету «Программирование и основы алгоритмизации» необходимо выбрать все строки, где в первом столбце значение равно «Программирование и основы алгоритмизации». Однако, данные в файле могут быть не очищены, поэтому необходимо сначала найти соответствующий индекс столбца с названием предметов, а затем выбрать нужные строки:

python
subjects = data[0]  # выбираем строку с названиями предметов
prog_index = np.where(subjects == 'Программирование и основы алгоритмизации')[0][0]  # находим индекс нужного предмета
prog_data = data[1:, prog_index]  # выбираем все оценки по этому предмету

Продолжим с подсчетом количества разных оценок. Возможные значения оценок в данном случае — это целые числа от 1 до 5. Для подсчета можно воспользоваться функцией numpy.unique, которая вернет уникальные значения и количество их появлений:

python
values, counts = np.unique(prog_data, return_counts=True)

Значения оценок и количество их появлений можно использовать для построения столбиковой диаграммы. Для этого используем функцию plt.bar:

python
plt.bar(values, counts)

Для наглядности добавим названия осей, заголовок и сетку:

python
plt.xlabel('Оценка')
plt.ylabel('Количество')
plt.title('Оценки по предмету «Программирование и основы алгоритмизации»')
plt.grid(True)

В результате получаем график, который можно сохранить или показать на экране:

python
plt.savefig('diagram.png')
plt.show()

Полный код приложения:

python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

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

subjects = data[0]  # выбираем строку с названиями предметов
prog_index = np.where(subjects == 'Программирование и основы алгоритмизации')[0][0]  # находим индекс нужного предмета
prog_data = data[1:, prog_index]  # выбираем все оценки по этому предмету

values, counts = np.unique(prog_data, return_counts=True)

plt.bar(values, counts)
plt.xlabel('Оценка')
plt.ylabel('Количество')
plt.title('Оценки по предмету «Программирование и основы алгоритмизации»')
plt.grid(True)

plt.savefig('diagram.png')
plt.show()

Пример результата: