使用Python统计成绩可以通过以下步骤进行：
输入成绩
可以通过用户输入获取成绩，或者从文件中读取成绩数据。
计算统计量
平均分（`average`）：总成绩除以成绩数量。
最高分（`max_score`）：成绩列表中的最大值。
最低分（`min_score`）：成绩列表中的最小值。
方差（`variance`）：各成绩与平均分差的平方的平均值。
标准差（`standard_deviation`）：方差的平方根。
总分排序：按总成绩对学生进行排序。
输出统计结果
```python
import numpy as np
示例成绩数据
scores = [85, 90, 75, 80, 95]
计算平均成绩
average_score = sum（scores） / len（scores）
计算最高分和最低分
max_score = max（scores）
min_score = min（scores）
计算方差和标准差
variance = sum（（score - average_score） 2 for score in scores） / len（scores）
standard_deviation = np.sqrt（variance）
输出统计结果
print（"平均成绩为：", average_score）
print（"最高分为：", max_score）
print（"最低分为：", min_score）
print（"方差为：", variance）
print（"标准差为：", standard_deviation）
2 for score in grades） / len（grades）如果需要从用户输入获取成绩，可以使用以下代码：```python获取用户输入的成绩数量
num_grades = int（input（"请输入成绩数量："））
初始化成绩列表
grades = []
循环输入成绩并添加到列表中
for i in range（num_grades）:
grade = float（input（f"请输入第{i+1}个成绩："））
grades.append（grade）
计算平均成绩
average_score = sum（grades） / len（grades）
计算最高分和最低分
max_score = max（grades）
min_score = min（grades）
计算方差和标准差
variance = sum（（score - average_score）
standard_deviation = np.sqrt（variance）
输出统计结果
print（"平均成绩为：", average_score）
print（"最高分为：", max_score）
print（"最低分为：", min_score）
print（"方差为：", variance）
print（"标准差为：", standard_deviation）
以上代码展示了如何使用Python进行基本的成绩统计分析。如果需要更复杂的统计分析或数据可视化，可以使用`pandas`和`matplotlib`等库。