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我用python掐指一算,2020高考分数和录取情况可能是这样
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不同考生的成绩分布图
subplot_titles=('所有考生',"物理", "历史", "化学", "地理", "生物", "政治"),
specs=[[{'colspan': 2},None],[{},{}],[{},{}],[{},{}],
]) #specs参数定义了如何分配视图区间, 本案例中的“specs=[[{}, {}],[{'colspan': 2},None]]”表示其他行的两个子图平均分配区间, 第一行的第一个子图占据 2列的区间, 并且不存在第二个子图
fig.add_trace(go.Scatter(
x = raw_data['分数段'],
y = raw_data['所有考生本段人数'],
fill = 'tozeroy',
mode = 'lines',
marker = dict(
size = 8,
color = 'rgb(88, 182, 192)'
)),
row=1, col=1,
)
#保存图片
img_file = os.path.join(img_dir, 'img1.svg')
fig.write_image(img_file, scale=1)
fig.show()
本科上线率
选考科目情况
sum_people = raw_data['所有考生累计人数'].iloc[-1]
subj_select = []
subj_name = ['物理','化学','生物','历史','地理','政治']
subj_select_percent = pd.DataFrame(index = subj_name,columns=['比例'])
for i in subj_name:
singel_subj = raw_data['选考'+i+'累计人数'].iloc[-1]
singel_percent = round(singel_subj/sum_people,4)*100
subj_select.append(singel_percent)
subj_select_percent.loc[i, '比例'] = singel_percent
学霸们的选科组合
双一流高校录取情况分析
双一流高校专业录取情况分析
pie_Nightingale(sci_top10['专业'].values.tolist(),
sci_top10['频数'].values.tolist(),
'录取最低分排名\n前10的理工类专业',
'理科专业top10.html')
高考加油
祝愿2020高考学子都能考出自己的最佳成绩!
参考文章
原本今天就该高考了吧 : https://www.sohu.com/a/400282008_99909423
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