“迟到”了一个月的高考终于要来了。
正好我得到了一份山东新高考模拟考的成绩和山东考试院公布的一分一段表，以及过去三年的普通高考本科普通批首次志愿录取情况统计。2020年是山东新高考改革的元年，全新的录取模式以及选考科目要求都给考生带来了非常大的挑战。
我正好就本次山东模拟考的成绩进行深入数据分析，用python可视化带大家模拟一下2020高考分数和录取情况。
（代码较长，故只展示部分，完整数据+源码下载见文末）
不同考生的成绩分布图
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()
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
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
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当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
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纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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原文链接：https://blog.csdn.net/2301_81327376/article/details/137407778?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171949575216800227424539%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171949575216800227424539&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-14-137407778-null-null.nonecase&utm_term=2024%E9%AB%98%E8%80%83
