马上高考了,我用Python分析出了10年内高考最难的年份

网络上关于哪年高考难度最大的争议从未中断:

于是我决定用python对2010年至2020年的高考数据进行分析,多角度分析得出全国卷最难的年份。

以某高考大省理科成绩为例,我从网络上爬取了从2010年至2020年之间的理科成绩数据,存入csv文件中待用


下面从3个角度进行分析

角度1:一本线排名

用pyecharts画出历年一本线柱状图:

从图中可以看出,2011年一本线为最高582分,2017年为最低484分。

一本线的高低在一定程度上能够映出当年高考的难度,但受招生人数、报考人数等因素影响,单单从这一角度考虑不够充分。


代码:

bar = (    Bar()    .add_xaxis(list(range(2010,2021)))    .add_yaxis(series_name="历年一本线排名", yaxis_data=eve_scores_line, yaxis_index=0, color=colors[0])    .set_series_opts(            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),            markline_opts=opts.MarkLineOpts(                data=[                    opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"),                    opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"),                    opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"),                ]            ),        colors=Faker.rand_color()        )    .set_global_opts(            xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="年份",axisline_opts=opts.AxisLineOpts(                    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=colors[1]))),            yaxis_opts=opts.AxisOpts(                name="分数",                type_="value",                min_=400,                max_=600,                position="left",                axisline_opts=opts.AxisLineOpts(                    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=colors[2])                ),                axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"),                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),            ),                tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),    )    .render("每年一本线.html")            )

分析角度2:各分数段人数占比

统计每年各分数段人数占比,画出时间轴饼状图,如下图:

貌似不够直观

我们再来统计一下历年600至700分人数占比情况,并画出折线图:

从图中可以看出,600分至700分的人数,2020年占比最高,达9.71%;2013年占比最低,为0.71%,差距高达10余倍。

代码如下:

for i in range(2010,2021):        a=data[data['年份'].eq(i)]        a=a[a['成绩'].ge(200)]        a = a[a['成绩'].le(700)]    sum_students = max(list(a['排名']))    dict={'200-300':0, '300-400':0, '400-500':0, '500-600':0, '600-700':0}    for j in range(200,700,100):        stmp = a[a['成绩'].ge(j)]        stmp = stmp[stmp['成绩'].le(j+100)]        renshu=int(list(stmp['排名'])[-1])-int(list(stmp['排名'])[0])        dict['{0}-{1}'.format(j,j+100)]=round(float(renshu/sum_students)*100,2)    data_eve_years.append(dict)attr = Faker.choose()tl = Timeline()for i,j in zip(range(2010, 2021),data_eve_years):    pie = (        Pie()        .add(            "",            [list(z) for z in zip(list(j.keys()), [j[k] for k in list(j.keys())])],            rosetype="radius",            radius=["30%", "55%"],        )        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("{}年各分数段人数占比".format(i)))        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}%"))    )    tl.add(pie, "{}年".format(i))tl.render("timeline_pie.html")c = (    Line()        .add_xaxis(xaxis_data=['{0}年'.format(i) for i in list(range(2010, 2021))])        .add_yaxis(        series_name="历年600-700分人数占比情况",        y_axis=[i['600-700'] for i in data_eve_years])        .set_global_opts(            xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="年份",axisline_opts=opts.AxisLineOpts(                    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='r'))),            yaxis_opts=opts.AxisOpts(                name="占比",                type_="value",                position="left",                axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}%"),                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),            ),                tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),    )    .render("600-700占比折线图.html"))


分析角度3:平均分排名

从前开始,对前1、2、3、4万名的成绩求平均分,画出折线图:

从折线图可以看出,2013年平均分最低。
代码:

c = (    Line()    .add_xaxis(xaxis_data=['{0}年'.format(i) for i in list(range(2010,2021))])    .add_yaxis(        series_name="前1万名",        y_axis=result[0],    )    .add_yaxis(        series_name="前2万名",        y_axis=result[1],    )    .add_yaxis(        series_name="前3万名",        y_axis=result[2],    )    .add_yaxis(        series_name="前4万名",        y_axis=result[3],    )    .set_global_opts(            xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="年份",axisline_opts=opts.AxisLineOpts(                    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='r'))),            yaxis_opts=opts.AxisOpts(                name="分数",                type_="value",                min_=500,                max_=700,                position="left",                axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value}"),                axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),                splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),            ),                tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),    )    .render("折线图.html"))

综上所述,2013年全国卷高考应该是最难的。

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