小明：嘿，小华，我们学校的科研管理系统好像还没有加入数据统计功能。你觉得我们应该怎么开始呢？
小华：嗯，首先我们需要明确统计什么数据。比如项目数量、参与人数、资金投入等。然后我们可以考虑使用Python来处理这些数据。
小明：Python？那听起来不错。你有具体的代码示例吗？
小华：当然，这是一个简单的例子，用于读取CSV文件中的数据并计算一些基本统计数据：
import csv from collections import defaultdict # 读取CSV文件 def read_data(file_path): data = defaultdict(list) with open(file_path, newline='') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile) for row in reader: project_id = row['ProjectID'] data[project_id].append(row) return data # 计算统计数据 def calculate_statistics(data): total_projects = len(data) total_investments = sum([float(item['Investment']) for items in data.values() for item in items]) average_investment = total_investments / total_projects if total_projects > 0 else 0 return { 'total_projects': total_projects, 'total_investments': total_investments, 'average_investment': average_investment } # 主函数 if __name__ == '__main__': file_path = 'path/to/your/data.csv' data = read_data(file_path) stats = calculate_statistics(data) print(stats) ]]>
小明：哇，这看起来很有帮助！但是我们还需要提供给用户一些文档说明，比如这个脚本的使用方法，你有什么建议吗？
小华：我们可以创建一个Markdown文件作为手册，包括如何安装所需的库、如何运行脚本以及如何解读结果。例如：
# 高校科研管理系统数据统计手册 ## 安装依赖 确保你已经安装了以下Python库：
pip install pandas numpy
## 运行脚本
将你的数据保存为CSV文件，然后运行脚本：
python script.py path/to/your/data.csv
## 结果解读
脚本会输出总项目数、总投资额和平均投资额。
]]>
小明：好的，这样一来我们就有了一个基本的数据统计系统和用户手册。感谢你的帮助，小华！
小华：不客气，一起努力让我们的系统更完善吧。
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