准备工作：
用户事先准备好如下图所示的Excel表格，其中A列为每门课程的学分，B列为每门课程的成绩。成绩可以有三种合法的表示方式：
- 百分制：支持0-100的整数或浮点数
- 五分制：默认支持'优', '良', '中', '差', '优秀', '良好', '中等', '及格', '不及格'的表示方式，可自行定义five_list变量
- 二分制：默认支持'通过', '不通过'的表示方式，可自行定义two_list变量
"""
GPA计算器
"""
import numpy as np
import pandas as pd
# 用户定义参数
path = r'成绩单.xls' # 用户Excel文件路径
# 系统预置参数
method_list = ['STA4.0','MOD4.0_v1','MOD4.0_v2','PKU4.0'] # GPA计算方法代号列表
method_name_list = ['标准4.0方法','改进4.0方法v1','改进4.0方法v2','北大4.0方法'] # GPA计算方法名称列表
five_list = ['优', '良', '中', '差', '优秀', '良好', '中等', '及格', '不及格'] # 合法的五分制成绩
two_list = ['通过', '不通过'] # 合法的二分制成绩
# 百分制转换为4.0分制
def convert_100_4(n, method):
"""
百分制转换为4.0分制
:param n: int或float类型的百分制分数
:param method: str格式，使用的方法，应为method_list中的一个元素
:return: float类型的4.0分制分数
"""
# 标准4.0方法
if method == 'STA4.0':
if 90 <= n <= 100:
return 4.0
elif 80 <= n < 90:
return 3.0
elif 70 <= n < 80:
return 2.0
elif 60 <= n < 70:
return 1.0
elif 0 <= n < 60:
return 0.0
# 改进4.0方法v1
if method == 'MOD4.0_v1':
if 85 <= n <= 100:
return 4.0
elif 70 <= n < 85:
return 3.0
elif 60 <= n < 70:
return 2.0
elif 0 <= n < 60:
return 0.0
# 改进4.0方法v2
if method == 'MOD4.0_v2':
if 85 <= n <= 100:
return 4.0
elif 75 <= n < 85:
return 3.0
elif 60 <= n < 75:
return 2.0
elif 0 <= n < 60:
return 0.0
# 北大4.0方法
elif method == 'PKU4.0':
if 90 <= n <= 100:
return 4.0
elif 85 <= n < 90:
return 3.7
elif 82 <= n < 85:
return 3.3
elif 78 <= n < 82:
return 3.0
elif 75 <= n < 78:
return 2.7
elif 72 <= n < 75:
return 2.3
elif 68 <= n < 72:
return 2.0
elif 64 <= n < 68:
return 1.5
elif 60 <= n < 64:
return 1.0
elif 0 <= n < 60:
return 0
# 五分制转换为4.0分制
def convert_5_4(n):
"""
五分制转换为4.0分制
:param n: str类型的五分制分数
:return: float类型的4.0分制分数
"""
if n == '优秀' or n == '优':
return 4.0
elif n == '良好' or n == '良':
return 3.0
elif n == '中等' or n == '中':
return 2.0
elif n == '及格':
return 1.0
elif n == '不及格' or n == '差':
return 0.0
# 二分制转换为4.0分制
def convert_2_4(n):
"""
二分制转换为4.0分制
:param n: str类型的二分制分数
:return: float类型的4.0分制分数
"""
if n == '通过':
return 1.0
elif n == '不通过':
return 0.0
# 主程序
def run():
# 定义初始值
sum = 0 # 用来累加每行的学分
sumpro = [0 for i in range(len(method_list))] # 用来累加method_list中每种方法下的学分*4.0分制成绩
# 使用pandas读取为DataFrame（数字将自动转换格式）
data = pd.read_excel(path, index_col=None, header=0)
# 逐行校验合法性并累加计算
for i in range(len(data)):
credit = data.iloc[i, 0] # 学分
score = data.iloc[i, 1] # 成绩
# 校验学分合法性
if type(credit) == str:
print('Excel表中的A' + str(i + 2) + '单元格数值不合法！学分应为非负整数或浮点数！程序异常终止！')
break
elif type(credit) == float or type(credit) == int:
if credit<0:
print('Excel表中的A' + str(i + 2) + '单元格数值不合法！学分应为非负整数或浮点数！程序异常终止！')
break
# 校验成绩合法性并计算GPA
if type(score) == float or type(score) == int:
if score < 0 or score > 100:
print('Excel表中的B' + str(i + 2) + '单元格数值不合法！百分制分数应在0-100之间！程序异常终止！')
break
else:
sum += credit
sumpro = [sumpro[i] + credit * convert_100_4(score, method_list[i]) for i in range(len(method_list))]
elif type(score) == str:
if score in five_list:
sum += credit
sumpro = [sumpro[i] + credit * convert_5_4(score) for i in range(len(method_list))]
elif score in two_list:
sum += credit
sumpro = [sumpro[i] + credit * convert_2_4(score) for i in range(len(method_list))]
else:
print('Excel表中的B' + str(i + 2) + '单元格数值不合法！未定义的文字型成绩！程序异常终止！')
print(sumpro)
print(sum)
print('计算完毕！使用每种方法计算的GPA分别为：')
for i in range(len(method_list)):
print(method_name_list[i]+'\t '+str(sumpro[i]/sum))
if __name__ == '__main__':
run()计算完毕后，结果将以屏幕输出的形式展现：
