我用python掐指一算,2024高考分数和录取情况可能是这样(2)

首先对山东新高考模拟考的成绩进行总体描述:

fig = make_subplots(rows=4,cols=2, #4行2列

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()

在这里插入图片描述

选考物理、化学、生物的学生的成绩呈正态分布,大多数学生的成绩集中于中间,成绩两端学生的人数分布较少。而选考文科类(历史、地理、政治)学科的学生的成绩成偏态分布,一段线以下的人数占比较大,尤其历史和地理学科上这种趋势更加明显。

本科上线率

在这里插入图片描述

通过计算各科所有选择的人中有多少人的总分在一段线以上,发现,选考物理的学生的上线率最高,达到了67%,而选考历史的学生的上线率较低,只有37%。

选考科目情况

#所有考生的科目选择情况

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

在此次模拟考中,分数在150分以上的考生共有489567人,其中选考地理的人数最多,选考比率为63.6%,选考政治的人数最少,选考比率只有34.31%,而备受大家关注的选考物理的比率为41.59%。

在这里插入图片描述

需要注意的是,山东2020年高考的正式选科时间是5.25-29,而模拟考的时间在1月,因此上述数据只能作为学生选科的重要参考。

学霸们的选科组合

根据此次公布的一分一段表以及高考志愿辅导专家的分析,大体推测了全省前100名考生的选科情况。

果然,学霸们还是较忠于传统的理科组合(物化生),有89%的人选择了该组合,而传统的文科组合(史地政)没有人选择。或许因为,理科受题目的难度影响较大,当题目较简单时,考生更容易考出高分,而文科更多开放题,考取的高分的概率更小。这也间接导致了,考生倾向选择纯理科或者至少1门理科。

双一流高校录取情况分析

在这里插入图片描述

我们统计了近三年双一流高校在山东的理工类专业录取最低分,位次靠前的依次是北京大学,复旦大学,上海交通大学,浙江大学,中国科学技术大学。

在这里插入图片描述

我们统计了近三年双一流高校在山东的文史类专业录取最低分,位次靠前的依次是清华大学,北京大学,上海交通大学,复旦大学,中国人民大学。

双一流高校专业录取情况分析

#南丁格尔图

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’)

在这里插入图片描述
自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。

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由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以扫码获取!!!(备注:Python)

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我用python掐指一算,2024高考分数和录取情况可能是这样(2)插图12

原文链接:https://blog.csdn.net/2401_84004078/article/details/138089402?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171910939516800184175969%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171910939516800184175969&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-8-138089402-null-null.nonecase&utm_term=2024%E5%B9%B4%E9%AB%98%E8%80%83%E5%88%86%E6%95%B0%E7%BA%BF

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