开发工具

**Python版本：**3.6.4

相关模块：

pyecharts模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

pyecharts模块的安装可参考：

Python简单分析微信好友

“一本正经的分析”

首先让我们来看看从恢复高考(1977年)开始高考报名、最终录取的总人数走势吧：

T_T看来学生党确实是越来越多了。

不过这样似乎并不能很直观地看出每年的录取比例？Ok，让我们直观地看看吧：

看来上大学越来越“容易”之说不是空穴来风的，总录取比例高的可怕~~~

那么各省的情况呢？

由于各省高考最终录取人数的统计标准不一样，有些是只统计本科，有些是都统计的，为了避免统计标准不一而带来的不公平对比，我们只分析各省的高考报考人数。

那么985&211高校的分布又如何呢？

“那就这样吧，再爱都曲终人散了。”看到这个默默不说话了。

以省份为x轴，年份为y轴，该年该省报考的考生人数为z轴来更直观地看看各省每年的高考考生数量变化情况吧：

上图中省份的顺序是这样的：

北京、四川、陕西、江西、吉林、宁夏、广西、内蒙古、甘肃、西藏、福建、上海、广东、山东、浙江、河南、安徽、江苏、河北、黑龙江、湖南、湖北、山西、云南、贵州、海南、辽宁、重庆、天津、青海、新疆，台湾因为没有数据，所以没有加入。

T_T河南的高考考生数量真的恐怖。

Emmm，因为可用的数据不多，再分析下去大概就是花式的做图游戏了，想想还是算了吧。至于个人观点，还是不发表为好。毕竟，大家的“哈姆雷特”都不一样。

到此这篇关于Python数据分析之爬取历年高考数据并分析的文章就介绍到这了,更多相关Python爬取高考数据内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！