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本篇內容主要講解“怎么用Python爬蟲分析高考數據”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“怎么用Python爬蟲分析高考數據”吧!
**Python版本：**3.6.4
相關模塊：
pyecharts模塊；
以及一些Python自帶的模塊。
安裝Python并添加到環境變量，pip安裝需要的相關模塊即可。
pyecharts模塊的安裝可參考：
Python簡單分析微信好友
首先讓我們來看看從恢復高考(1977年)開始高考報名、最終錄取的總人數走勢吧：
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的統計標準不一樣，有些是只統計本科，有些是都統計的，為了避免統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。
從2010年開始到今年(2018年)各省份高考考生數量的分布圖如下：
T_T河南的高考考生人數真是一枝獨秀。
那么各省的大學數量又是如何分布的呢？以公辦本科大學數量作為統計標準，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為z軸來更直觀地看看各省每年的高考考生數量變化情況吧：
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，臺灣因為沒有數據，所以沒有加入。
T_T河南的高考考生數量真的恐怖。
到此，相信大家對“怎么用Python爬蟲分析高考數據”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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