想要每个学生在自己的学校所在排名这个怎么去写

答案参考ChapGPT Plus . 希望对你有帮助根据您提供的数组，每个学生的在自己学校所在排名可以通过以下方式计算：

首先，您需要按学校和总分对数组进行分组和排序，以获得每个学校按总分排好序的学生列表。
接下来，您可以遍历每个学生，在其所属学校的学生列表中查找其自己的排名。

以下是一个示例的PHP代码，展示了如何实现上述步骤：

// 原始数组
$students = array(
    array(
        'id' => 72,
        'name' => '学生LL',
        'school' => '云校',
        'zongfen' => 330,
    ),
    array(
        'id' => 49,
        'name' => '学生A',
        'school' => '云校',
        'zongfen' => 300,
    ),
    array(
        'id' => 50,
        'name' => '学生B',
        'school' => '云校',
        'zongfen' => 295,
    ),
    // 其他学生...
);

// 按学校和总分排序
usort($students, function ($a, $b) {
    if ($a['school'] !== $b['school']) {
        return strcmp($a['school'], $b['school']);
    }
    return $b['zongfen'] - $a['zongfen'];
});

// 计算每个学生在自己学校所在排名
$rankings = array();
$currentRank = 1;
$currentSchool = $students[0]['school'];
foreach ($students as $student) {
    if ($student['school'] !== $currentSchool) {
        $currentRank = 1;
        $currentSchool = $student['school'];
    }
    $rankings[$student['id']] = $currentRank;
    $currentRank++;
}

// 输出每个学生的在自己学校所在排名
foreach ($rankings as $studentId => $rank) {
    echo "学生ID: $studentId, 学校内排名: $rank\n";
}

请注意，上述代码仅展示了计算每个学生在自己学校所在排名的基本逻辑，并假设了已知的数组结构。您可以根据实际情况进行适当的调整和修改。


// 给定的数组
$students = [
  [
    "id" => 72,
    "name" => "学生LL",
    "school" => "云校",
    "zongfen" => 330
  ],
  // ... 其他学生信息
];

// 创建一个空数组用于存储每个学校的学生信息和排名
$schools = [];

// 遍历每个学生
foreach ($students as $student) {
  $schoolName = $student["school"];
  
  // 检查学校是否已经存在于 $schools 数组中
  if (array_key_exists($schoolName, $schools)) {
    // 学校已存在，将学生信息添加到该学校数组中
    $schools[$schoolName][] = $student;
  } else {
    // 学校不存在，创建一个新的学校数组，并将学生信息添加到其中
    $schools[$schoolName] = [$student];
  }
}

// 对每个学校的学生数组进行排序（按照总分降序）
foreach ($schools as $schoolName => $schoolStudents) {
  usort($schools[$schoolName], function($a, $b) {
    return $b["zongfen"] - $a["zongfen"];
  });
}

// 为每个学生设置所在学校的排名
foreach ($schools as $schoolName => $schoolStudents) {
  $rank = 1;
  
  foreach ($schoolStudents as $student) {
    $student["school_rank"] = $rank;
    $rank++;
  }
}

// 打印每个学生在所在学校的排名
foreach ($students as $student) {
  echo "学生：" . $student["name"] . "，学校：" . $student["school"] . "，排名：" . $student["school_rank"] . "\n";
}

对于每所学校，按照成绩进行排序，记录每个学生的排名。可以使用Python的pandas库和sort_values()函数进行排序。例如：

import pandas as pd

# 假设有一个DataFrame包含将学生的姓名、学校和分数情况
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella', 'Frank'],
                   'School': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'B'],
                   'Score': [95, 86, 92, 89, 97, 84]})

# 对学生按照分数进行排序
df.sort_values(by=['School', 'Score'], ascending=[True, False], inplace=True)

# 计算每个学生在自己所在学校中的排名
df['Rank'] = df.groupby('School')['Score'].rank(method='dense', ascending=False)

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

 Name School  Score  Rank
4     Ella      A     97   1.0
0    Alice      A     95   2.0
2  Charlie      A     92   3.0
5    Frank      B     84   3.0
1      Bob      B     86   2.0
3    David      B     89   1.0

在上面的例子中，使用了pandas的groupby()函数和rank()方法来计算每个学生在所在学校中的排名。首先使用groupby()函数，按照学校进行分组，然后对每个分组计算排名，返回结果会被添加到新的"Rank"列中。

在计算排名时，使用了"method=‘dense’"参数。这意味着排名相同的学生将获得相同的排名。如果使用其他参数（例如"method=‘min’“或"method=‘max’”），则会使用不同的排名算法。

要将结果导出为Excel文件，可以使用pandas的to_excel()方法，将DataFrame的内容写入Excel工作簿中的一个工作表。例如：

# 将结果写入Excel文件中
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Ranking')

在输出的Excel文件中，将会看到每个学生在自己所在学校中的排名。

这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7796330
这篇博客你也可以参考下：数学建模中各种评价类模型的优点和缺点总结
除此之外, 这篇博客: 详细整理几种常见的损失函数｜机器学习中的概念部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
首先让我们来了解一下三种损失函数的概念。
损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。
代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。
目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是代价函数 + 正则化项）。
关于目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别：
目标函数是最大化或者最小化，而代价函数是最小化。
您还可以看一下王而川老师的机器学习之决策树视频教学课程中的缺失值处理与多变量决策树小节, 巩固相关知识点

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

解决方案：

要实现每个学生查看自己在所在学校排名的位置，需要以下步骤：

收集学生的成绩数据和所在学校的学生成绩数据，并将其存储在计算机中。可以使用Excel、txt等文件存储。
对数据进行处理，例如去除重复数据、排序等。可以使用Python的pandas库进行数据处理。
编写程序，读取存储好的数据文件，并根据学生成绩对学生进行排序，得到每个学生的排名位置。可以使用Python的pandas库或者numpy库进行数据处理和排序，也可以使用自己编写的排序算法。
将每个学生的排名位置输出到界面或者文本文件中供学生查看。

具体代码实现：

收集数据并存储为Excel文件：

import pandas as pd

# 构造学生成绩数据
names = ['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Lily', 'Mike', 'Bob']
scores = [85, 96, 78, 81, 92, 88]
schools = ['SchoolA', 'SchoolB', 'SchoolC', 'SchoolC', 'SchoolA', 'SchoolB']
data = {'Name': names, 'Score': scores, 'School': schools}

# 将数据存储为Excel文件
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('students_scores.xlsx', index=False)

数据处理和排序：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('students_scores.xlsx')

# 去除重复数据
df = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Score', 'School'])

# 排序
df = df.sort_values(['School', 'Score'], ascending=[True, False])

编写程序，给每个学生排名：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('students_scores.xlsx')

# 去除重复数据
df = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Score', 'School'])

# 排序
df = df.sort_values(['School', 'Score'], ascending=[True, False])

# 给每个学生排名
df['Rank'] = df.groupby('School')['Score'].rank(ascending=False, method='dense')

# 输出结果
print(df)

将排名结果输出到文本文件：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('students_scores.xlsx')

# 去除重复数据
df = df.drop_duplicates(subset=['Name', 'Score', 'School'])

# 排序
df = df.sort_values(['School', 'Score'], ascending=[True, False])

# 给每个学生排名
df['Rank'] = df.groupby('School')['Score'].rank(ascending=False, method='dense')

# 将结果输出到文件
result = df[['Name', 'School', 'Score', 'Rank']]
result.to_csv('students_rank.csv', index=False)

以上代码可以实现将每个学生在所在学校的排名位置输出到csv文件中供学生查看。我们也可以通过界面来展示排名结果，需要使用Python的GUI库，例如Tkinter，来实现界面的设计和数据的展示。