收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》免费送给大家，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。
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由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来
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正文
bar = Bar()
bar.add(“报考人数”,arr[::-1,0] , arr[::-1,1])
bar.add(“录取人数”,arr[::-1,0] , arr[::-1,2])
line = Line()
line.add(“录取率”,arr[::-1,0] , arr[::-1,3]*10, line_width=3, line_color=‘green’)
ol = Overlap(“历年报考人数与录取率”)
ol.add(bar)
ol.add(line)
ol.rander()
这是自1977年恢复高考以来到2017年的高考报考及录取数据。篇幅所限，省略了部分数据。为了直观展示，对录取率做了尺度上的变换。2000年以后，最难（录取率最低）的一年高考是**20****07年**，录取率只有**56****%**，但这也已经比上世纪八九十年代只有**百分之二三十**的录取率高得多。总体来说，上大学的确是越来越容易了。而数据上看，03年也没有想象中那么糟糕。 从图上可以看出，每年的报考人数也有不小的波动。我去找了历年的人口统计数据，与报考人数做了个对比：  数据来源：国家统计局年度数据 http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01 代码： data_born = [[124761, 123626, 122389, …, 65994],
[14.64, 15.64, 16.57, …, 24.78]]
arr_born = np.array(data_born)
list_born = list((arr_born[0]*arr_born[1]/1000)[::-1])
bar = Bar(“历年报考人数与出生人数”)
bar.add(“报考人数”,arr[::-1,0] , arr[::-1,1])
bar.add(“出生人数”,arr[::-1,0] , list_born)
bar.rander()
由于没有完整的年出生人数数据，我用了1959~1999 **前一年末总人口数 x 当年出生率**来替代出生人数，然后与18年后的高考报名人数作比较。可以看出两点： 1. 高考人口与出生人数有一定的相关性 2. 适龄人口的高考率逐渐提高 教育普及率相比较二三十年前大有提高，加之人口增长放缓，越来越多的人可以接受更高程度的教育。不过从比例上可以推断出，上大学仍然不是件人人可以享受得到的事情。 看了时间上的分布，那么地域上呢？相较整体的录取率，人们争议更多的还是不同地区高考之前的差异。 首先看下2018年各省的报名情况：  数据来源：中国教育在线 http://gaokao.eol.cn/gkbm/ 代码： from pyecharts import Map
data_prov = [(‘北京’, 6.3), (‘重庆’, 25), (‘上海’, 5), …, (‘西藏’, 2.53)]
geo = Map(“2018各省高考报名人数”)
attr, value = geo.cast(data_prov)
geo.add(‘’, attr, value, visual_range=[0, 80], is_visualmap=True, is_map_symbol_show=False)
geo.rander()
报名人数最多的是**河南省98.38万**人，**广东省75.8万**人次之，**重庆**作为直辖市也有**25万**人。人数较少的地区：**北京6.3万、上海约5万、天津5.5万、青海约4万, 西藏2.53万** 报名人数与当地本身的人口总量有关，有多有少很正常，关键还是看录取率。下面是2017年各省的一本录取率：  数据来源：新东方在线 http://gaokao.koolearn.com/20170728/1119910.html 代码： **网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。** **如果你需要这些资料，可以添加V无偿获取：hxbc188 （备注666）**  **一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！** 2118)] **一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！** 原文链接：https://blog.csdn.net/2301_77110605/article/details/138102661?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171949704316800197085641%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171949704316800197085641&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-29-138102661-null-null.nonecase&utm_term=2024%E9%AB%98%E8%80%83
