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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：

看來上大學越來越“容易”之說不是空穴來風的，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)計標準不一樣，有些是只統(tǒng)計本科，有些是都統(tǒng)計的，為了避免統(tǒng)計標準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)。

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：

T_T河南的高考考生人數(shù)真是一枝獨秀。

那么各省的大學數(shù)量又是如何分布的呢？以公辦本科大學數(shù)量作為統(tǒng)計標準，其分布圖大概是這樣的：

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？

“那就這樣吧，再愛都曲終人散了。”看到這個默默不說話了。

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。

到此，相信大家對“怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢，關(guān)注我們，繼續(xù)學習！

文章名稱：怎么用Python爬蟲分析高考數(shù)據(jù)
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