本文轉(zhuǎn)載至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎個人專欄

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導語

不像考卷，現(xiàn)實生活中，有些事永遠沒有答案。

導語

2018年的高考已經(jīng)過去了一周，熱點也逐漸從高考轉(zhuǎn)向了世界杯，不樂意當偽球迷的我還是選擇簡單且隨意地分析一下高考的一些數(shù)據(jù)~~~

讓我們愉快地開始吧~~~

相關(guān)文件

相關(guān)文件

網(wǎng)盤下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/1zvVTTxfjmrTxjjX_M_DoEA

密碼: 9jyd

相關(guān)文件中包含本文所涉及到的所有源代碼和數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)源于網(wǎng)絡(luò)，不保證其完全可靠。

開發(fā)工具

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

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：

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。

額外說明：

pyecharts模塊安裝時請依次執(zhí)行以下命令：

pip install echarts-countries-pypkg

pip install echarts-china-provinces-pypkg

pip install echarts-china-cities-pypkg

pip install pyecharts

若安裝過程中出現(xiàn)：

'utf-8' codec can't decode byte 0xb6

或者類似的編碼錯誤提示。

可嘗試修改Python安裝文件夾下如下圖所示路徑下的__init__.py文件的第75行代碼：

修改為下圖所示內(nèi)容：

“一本正經(jīng)的分析”

開始分析

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?！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。

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相關(guān)文件中包含了本文所涉及到的所有源代碼、數(shù)據(jù)和結(jié)果，其中，數(shù)據(jù)來源網(wǎng)絡(luò)，本人不保證其可靠性。

運行源代碼前需將對應的注釋去除。