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**Python版本：**3.6.4
相关模块：
pyecharts模块；
以及一些Python自带的模块。
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
pyecharts模块的安装可参考：
Python简单分析微信好友
首先让我们来看看从恢复高考(1977年)开始高考报名、最终录取的总人数走势吧：
T_T看来学生党确实是越来越多了。
不过这样似乎并不能很直观地看出每年的录取比例？Ok，让我们直观地看看吧：
看来上大学越来越“容易”之说不是空穴来风的，总录取比例高的可怕~~~
那么各省的情况呢？
由于各省高考最终录取人数的统计标准不一样，有些是只统计本科，有些是都统计的，为了避免统计标准不一而带来的不公平对比，我们只分析各省的高考报考人数。
从2010年开始到今年(2018年)各省份高考考生数量的分布图如下：
T_T河南的高考考生人数真是一枝独秀。
那么各省的大学数量又是如何分布的呢？以公办本科大学数量作为统计标准，其分布图大概是这样的：
Emmm。北京和江苏分别位居第一和第二名。想想也是必然T_T
那么985&211高校的分布又如何呢？
“那就这样吧，再爱都曲终人散了。”看到这个默默不说话了。
以省份为x轴，年份为y轴，该年该省报考的考生人数为z轴来更直观地看看各省每年的高考考生数量变化情况吧：
上图中省份的顺序是这样的：
北京、四川、陕西、江西、吉林、宁夏、广西、内蒙古、甘肃、西藏、福建、上海、广东、山东、浙江、河南、安徽、江苏、河北、黑龙江、湖南、湖北、山西、云南、贵州、海南、辽宁、重庆、天津、青海、新疆，台湾因为没有数据，所以没有加入。
T_T河南的高考考生数量真的恐怖。
到此，相信大家对“怎么用Python爬虫分析高考数据”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
