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怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)

發(fā)布時(shí)間:2021-07-07 16:26:16 來源:億速云 閱讀:231 作者:chen 欄目:編程語言

本篇內(nèi)容主要講解“怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)”吧!

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(bào)名、最終錄取的總?cè)藬?shù)走勢吧:

怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)

T_T看來學(xué)生黨確實(shí)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:

怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)

怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)

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(jì)標(biāo)準(zhǔn)不一樣,有些是只統(tǒng)計(jì)本科,有些是都統(tǒng)計(jì)的,為了避免統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)不一而帶來的不公平對(duì)比,我們只分析各省的高考報(bào)考人數(shù)。

從2010年開始到今年(2018年)各省份高考考生數(shù)量的分布圖如下:

怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)

T_T河南的高考考生人數(shù)真是一枝獨(dú)秀。

那么各省的大學(xué)數(shù)量又是如何分布的呢?以公辦本科大學(xué)數(shù)量作為統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn),其分布圖大概是這樣的:

怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)

Emmm。北京和江蘇分別位居第一和第二名。想想也是必然T_T

那么985&211高校的分布又如何呢?

怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)

“那就這樣吧,再愛都曲終人散了?!笨吹竭@個(gè)默默不說話了。

以省份為x軸,年份為y軸,該年該省報(bào)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:

怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)

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(tái)灣因?yàn)闆]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。

到此,相信大家對(duì)“怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是億速云網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!

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