開發(fā)工具
**Python版本:**3.6.4
相關(guān)模塊:
pyecharts模塊;
以及一些Python自帶的模塊。
環(huán)境搭建
安裝Python并添加到環(huán)境變量,pip安裝需要的相關(guān)模塊即可。
pyecharts模塊的安裝可參考:
Python簡單分析微信好友
“一本正經(jīng)的分析”
首先讓我們來看看從恢復(fù)高考(1977年)開始高考報名、最終錄取的總?cè)藬?shù)走勢吧:

T_T看來學(xué)生黨確實是越來越多了。
不過這樣似乎并不能很直觀地看出每年的錄取比例?Ok,讓我們直觀地看看吧:


看來上大學(xué)越來越“容易”之說不是空穴來風(fēng)的,總錄取比例高的可怕~~~
那么各省的情況呢?
由于各省高考最終錄取人數(shù)的統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)不一樣,有些是只統(tǒng)計本科,有些是都統(tǒng)計的,為了避免統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)不一而帶來的不公平對比,我們只分析各省的高考報考人數(shù)。
那么985211高校的分布又如何呢?

“那就這樣吧,再愛都曲終人散了?!笨吹竭@個默默不說話了。
以省份為x軸,年份為y軸,該年該省報考的考生人數(shù)為z軸來更直觀地看看各省每年的高考考生數(shù)量變化情況吧:

上圖中省份的順序是這樣的:
北京、四川、陜西、江西、吉林、寧夏、廣西、內(nèi)蒙古、甘肅、西藏、福建、上海、廣東、山東、浙江、河南、安徽、江蘇、河北、黑龍江、湖南、湖北、山西、云南、貴州、海南、遼寧、重慶、天津、青海、新疆,臺灣因為沒有數(shù)據(jù),所以沒有加入。
T_T河南的高考考生數(shù)量真的恐怖。
Emmm,因為可用的數(shù)據(jù)不多,再分析下去大概就是花式的做圖游戲了,想想還是算了吧。至于個人觀點,還是不發(fā)表為好。畢竟,大家的“哈姆雷特”都不一樣。
到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析之爬取歷年高考數(shù)據(jù)并分析的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python爬取高考數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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