以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：
要解决这个问题，我们可以使用Python的numpy库来生成随机成绩，使用matplotlib库来绘制直方图和饼状图，并使用scipy.stats库来计算标准差。以下是解决这个问题的Python代码示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
# 生成随机成绩
np.random.seed(0) # 设置随机种子以获得可重复的结果
male_scores = np.random.normal(loc=70, scale=15, size=50) # 假设男同学成绩平均70分，标准差15分
female_scores = np.random.normal(loc=70, scale=15, size=50) # 假设女同学成绩平均70分，标准差15分
# 计算整体和男女生的平均成绩和标准差
total_scores = np.concatenate((male_scores, female_scores))
mean_total = np.mean(total_scores)
std_total = np.std(total_scores)
mean_male = np.mean(male_scores)
std_male = np.std(male_scores)
mean_female = np.mean(female_scores)
std_female = np.std(female_scores)
# 打印结果
print(f"班级整体平均成绩: {mean_total:.2f}, 标准差: {std_total:.2f}")
print(f"男同学平均成绩: {mean_male:.2f}, 标准差: {std_male:.2f}")
print(f"女同学平均成绩: {mean_female:.2f}, 标准差: {std_female:.2f}")
# 分级
grades = np.array(['F'] * 50 + ['F'] * 50)
grades[total_scores >= 90] = 'A'
grades[(total_scores >= 80) & (total_scores < 90)] = 'B'
grades[(total_scores >= 70) & (total_scores < 80)] = 'C'
grades[(total_scores >= 60) & (total_scores < 70)] = 'D'
# 绘制饼状图
grade_counts = np.bincount(grades)
labels = ['A', 'B', 'C', 'D', 'F']
plt.pie(grade_counts, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=140)
plt.title('成绩等级分布')
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
# 绘制直方图
plt.hist(total_scores, bins=np.arange(0, 101, 5), alpha=0.5, color='g')
plt.title('成绩分布直方图')
plt.xlabel('成绩')
plt.ylabel('学生数量')
plt.show()
# 观察是否符合正态分布
# 绘制正态分布曲线
mean, std = np.mean(total_scores), np.std(total_scores)
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = stats.norm.pdf(x, mean, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.show()
这段代码首先生成了100名学生的成绩，然后计算了整体和男女生的平均成绩和标准差，并根据成绩将学生分为A、B、C、D、F五个等级，最后绘制了饼状图和直方图，并在直方图上叠加了正态分布曲线以观察成绩分布是否符合正态分布。
关于参考资料，你可以访问以下网站来获取更多信息：
请注意，生成的成绩是随机的，每次运行代码时结果可能会有所不同，除非你设置了相同的随机种子。
