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如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

發(fā)布時間:2021-10-28 17:44:35 來源:億速云 閱讀:479 作者:柒染 欄目:編程語言

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況,很多新手對此不是很清楚,為了幫助大家解決這個難題,下面小編將為大家詳細講解,有這方面需求的人可以來學習下,希望你能有所收獲。

“遲到”了一個月的高考終于要來了。

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

正好我得到了一份山東新高考模擬考的成績和山東考試院公布的一分一段表,以及過去三年的普通高考本科普通批首次志愿錄取情況統(tǒng)計。2020年是山東新高考改革的元年,全新的錄取模式以及選考科目要求都給考生帶來了非常大的挑戰(zhàn)。

我正好就本次山東模擬考的成績進行深入數(shù)據(jù)分析,用python可視化帶大家模擬一下2020高考分數(shù)和錄取情況。

(代碼較長,故只展示部分,完整數(shù)據(jù)+源碼下載見文末)

不同考生的成績分布圖

首先對山東新高考模擬考的成績進行總體描述:

fig = make_subplots(rows=4,cols=2, #4行2列                     subplot_titles=('所有考生',"物理", "歷史", "化學", "地理", "生物", "政治"),                    specs=[[{'colspan': 2},None],[{},{}],[{},{}],[{},{}],                          ])  #specs參數(shù)定義了如何分配視圖區(qū)間, 本案例中的“specs=[[{}, {}],[{'colspan': 2},None]]”表示其他行的兩個子圖平均分配區(qū)間, 第一行的第一個子圖占據(jù) 2列的區(qū)間, 并且不存在第二個子圖  fig.add_trace(go.Scatter(     x = raw_data['分數(shù)段'],      y = raw_data['所有考生本段人數(shù)'],     fill = 'tozeroy',     mode = 'lines',         marker = dict(         size = 8,         color =   'rgb(88, 182, 192)'      )),     row=1, col=1,     )  #保存圖片 img_file = os.path.join(img_dir, 'img1.svg') fig.write_image(img_file, scale=1) fig.show()

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

選考物理、化學、生物的學生的成績呈正態(tài)分布,大多數(shù)學生的成績集中于中間,成績兩端學生的人數(shù)分布較少。而選考文科類(歷史、地理、政治)學科的學生的成績成偏態(tài)分布,一段線以下的人數(shù)占比較大,尤其歷史和地理學科上這種趨勢更加明顯。

本科上線率

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

通過計算各科所有選擇的人中有多少人的總分在一段線以上,發(fā)現(xiàn),選考物理的學生的上線率最高,達到了67%,而選考歷史的學生的上線率較低,只有37%。

選考科目情況

#所有考生的科目選擇情況 sum_people = raw_data['所有考生累計人數(shù)'].iloc[-1] subj_select = [] subj_name = ['物理','化學','生物','歷史','地理','政治'] subj_select_percent = pd.DataFrame(index = subj_name,columns=['比例']) for i in subj_name:     singel_subj = raw_data['選考'+i+'累計人數(shù)'].iloc[-1]     singel_percent = round(singel_subj/sum_people,4)*100     subj_select.append(singel_percent)     subj_select_percent.loc[i, '比例'] = singel_percent

在此次模擬考中,分數(shù)在150分以上的考生共有489567人,其中選考地理的人數(shù)最多,選考比率為63.6%,選考政治的人數(shù)最少,選考比率只有34.31%,而備受大家關(guān)注的選考物理的比率為41.59%。

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

需要注意的是,山東2020年高考的正式選科時間是5.25-29,而模擬考的時間在1月,因此上述數(shù)據(jù)只能作為學生選科的重要參考。

學霸們的選科組合

根據(jù)此次公布的一分一段表以及高考志愿輔導專家的分析,大體推測了全省前100名考生的選科情況。

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

果然,學霸們還是較忠于傳統(tǒng)的理科組合(物化生),有89%的人選擇了該組合,而傳統(tǒng)的文科組合(史地政)沒有人選擇?;蛟S因為,理科受題目的難度影響較大,當題目較簡單時,考生更容易考出高分,而文科更多開放題,考取的高分的概率更小。這也間接導致了,考生傾向選擇純理科或者至少1門理科。

雙一流高校錄取情況分析

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

我們統(tǒng)計了近三年雙一流高校在山東的理工類專業(yè)錄取最低分,位次靠前的依次是北京大學,復旦大學,上海交通大學,浙江大學,中國科學技術(shù)大學。

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

我們統(tǒng)計了近三年雙一流高校在山東的文史類專業(yè)錄取最低分,位次靠前的依次是清華大學,北京大學,上海交通大學,復旦大學,中國人民大學。

雙一流高校專業(yè)錄取情況分析

#南丁格爾圖 pie_Nightingale(sci_top10['專業(yè)'].values.tolist(),                 sci_top10['頻數(shù)'].values.tolist(),                 '錄取最低分排名\n前10的理工類專業(yè)',                  '理科專業(yè)top10.html')

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

我們統(tǒng)計了雙一流高校錄取最低分所對應(yīng)的專業(yè)頻次,結(jié)果發(fā)現(xiàn),理工類專業(yè)中工科實驗班的出現(xiàn)頻次最高,雙一流高校中有25個學校的錄取最低分所對應(yīng)的專業(yè)是工科實驗班。

如何用Python分析2020高考分數(shù)和錄取情況

我們同樣統(tǒng)計了雙一流高錄取最低分所對應(yīng)的文史類專業(yè)的頻次,結(jié)果發(fā)現(xiàn),文史類專業(yè)中日語出現(xiàn)的頻次最高,雙一流高校中有25個學校的錄取最低分對應(yīng)的專業(yè)是日語。


2020年的寒冬,讓所有人的步伐變得蹣跚

1月,教育部下發(fā)學生延期開學通知;

2月,關(guān)于停課的消息層出不窮;

3月中旬,全國陸續(xù)開始實行網(wǎng)絡(luò)授課;

3月底,正式確認2020年高考將延期一個月舉行;

在一則又一則“刷新歷史”的新聞中,高考生無疑成為了一個備受關(guān)注的群體——除了需要面臨的學習壓力,還要時刻保持著安全距離進行學習和生活……對他們來說,無論疫情還是高考,都成為了一場重大的考驗。

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