绘图函数的直观反馈真的挺重要，尤其在学生成绩这种数据时。直方图和箱线图是两个比较常用的工具，前者看分布，后者看离群点和中位数，结合起来用，效果还挺不错的。

成绩的直方图可以帮你快速看出整体分布，比如是否偏高、偏低，或者集中在哪个分段。matplotlib配合pandas用起来顺手，几十行代码就能搞定。

箱线图就更直接了，谁高谁低一目了然，尤其是中位数和异常值醒目。用plt.boxplot()加上合理的分组，展示每个班、每门课的差异也方便。

如果你习惯用MATLAB，也有现成的多组箱线图绘制函数，比如这个资源就还不错，直接套用效率高。

另外推荐几个相关资源，像成绩模型优化、VC++成绩程序这些，也能不少参考思路。嗯，结合自己的项目去改改，实用性会更强。

如果你想做更深入的数据，像用Hadoop做批量成绩，那可以看看这个 MapReduce 项目代码，虽然偏后台，但前端配合可视化也挺带感。

，直方图看分布，箱线图看结构，两者配合着用更能还原成绩数据的真实面貌。如果你打算做个可视化小工具，这两种图形强烈建议先安排上。