隨著時代的發展，大數據和人工智能技術的應用越來越廣泛，高考成績分析也越來越受到重視。Python作為一種功能強大的編程語言，可以幫助我們有效地分析高考成績數據。

#導入數據分析庫
import pandas as pd 
#讀取數據表格
data = pd.read_csv("gkScore.csv", encoding="GBK") 
#查看數據前五行
print(data.head())

通過以上代碼，我們可以導入Pandas庫，讀取gkScore.csv文件，并使用head()函數查看數據的前五行內容。接下來我們可以使用Python進行數據處理和分析，獲取更多的有用信息。

#篩選數學成績大于等于130分的考生 
math_130 = data[data["mathScore"]>=130]
print(math_130)
#查看數學成績的描述統計信息
math_score = data["mathScore"]
print(math_score.describe())

以上代碼可以篩選出數學成績大于等于130分的考生，并打印出篩選結果，還可以查看數學成績的描述統計信息。這些分析信息都為我們提供了更多的高考分析數據。

#制作全科成績分布直方圖
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(data["totalScore"],bins =20) 
plt.xlabel('Total Score')
plt.ylabel('Number of Students')
plt.title('Total Score Distribution')
plt.show()

使用Matplotlib庫的hist()函數，我們可以快速制作全科成績分布直方圖，并且可以自定義橫軸和縱軸標簽、標題等信息，這為我們更好地理解高考成績分布提供了幫助。

通過以上Python代碼，我們可以初步進行高考成績數據分析，可以幫助我們更好地理解高考成績數據并作出科學的決策。