填报哪所大学更加容易脱单呢?“大数据”分析来为你解答

2023-11-03 20:30

本文主要是介绍填报哪所大学更加容易脱单呢?“大数据”分析来为你解答,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

随着高考成绩纷纷揭晓,相信大家也纷纷开始考虑起填报哪所学校,填报哪个专业,在上一次小编分析了一下最有“钱景”的专业之后(Python数据分析来解析,2021年度最具“钱景”的大学专业),能否顺利的脱单恋爱相信也是各位考生考虑的事情,今天小编就带大家来看看全国众多高校中,哪几所高校比较容易脱单,哪几所高校脱单比较难以及为什么比较难脱单。

01

高校单身率排名

首先我们来看一份来自网络调查的“2020年中国高校单身率排行榜”,其中可以看到的“中华女子学院”以及“山东师范大学”这两所高校的单身指数是最高的,可能是受到了男女比例失调的影响,

另外我们也可以发现,榜单上面的北方高校多于南方高校,而师范类高校更是占到了榜单Top50的半壁江山,所以之后要去师范类学校念书的考生们可能需要做好心理准备了哦

02

十大“男光棍”与“女光棍”院校

当然要是我们再看的细一点,对于男生来说,中国十大“男光棍”院校如下所示,

其中我们不难发现“理工院校”是比较容易产生众多男性“单身狗”的,其中清华大学也赫然出现在榜单中,不难想象可能是里面的学霸专心于学习,没时间找对象了,而对于女生来说,十大“女光棍”院校的第一名倒是有点让人出人意料,如下所示

真可谓是“旱的旱死,涝的涝死”,女生多了则不太容易脱单,而男生多了也不太容易脱单,看来还是得去综合性的大学比较好

03

不同专业的脱单率

聊完了学校,我们来聊一下专业,究竟哪些专业的单身率特别的高呢?可能还和男女比例还是脱不开关系,从下面的可视化绘图当中我们发现,

bar = (Bar().add_xaxis(majors[::-1]).add_yaxis("单身率", nums[::-1]).reversal_axis().set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同专业的单身率"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts={"rotate":30}),).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
)
bar.render("major.html")

像是计算机专业、通信工程、电子信息工程等专业,男女比例差距悬殊,基本上都是男生,而像是会计学、商务英语、护理学等,基本上都是女生,身处在类似的环境中,要想脱单就得跨专业、跨学院等等,自然也就困难了一些,

当然除了男女比例失调之外,学业的繁忙也导致学生可能没有时间与精力与维持一段稳定的感情,例如建筑学专业、法学专业以及医学专业等,其他的大学情侣日常可能是吃饭逛街看电影等等,而这些专业的学生不是在忙学习就是在去学习的路上,熬过了漫长的本科生的时光,后面可能还有更加艰苦的研究生学习生涯等着他们,

04

写在最后

当然无论是脱单困难与否,作为学生还是应该将学习放在首要的位置,毕竟四年的时间一眨眼就过去了,毕业之后面对的就是来自社会的各种压力与考验,当然谈恋爱对于大学生来说也是一场必修课,从这过程当中去学习怎么样去经营好一段感情、维护好一段感情,无论最后的结果如何,都是人生成长过程中非常宝贵的经验与财富,所以当遇到了这么一个人的时候也一定要好好的去珍惜与把握,努力一起走下去!

分享10个常用的Python内置函数,可以极大的提高效率哦!!

厉害了,Python画出高颜值交互股票K线图

Python分析热门话题“不生孩子的人后来都怎么了”,看看丁克家庭最后都怎么样了

点点分享

点点赞

点点在看

这篇关于填报哪所大学更加容易脱单呢?“大数据”分析来为你解答的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/340687

相关文章

批量导入txt数据到的redis过程

《批量导入txt数据到的redis过程》用户通过将Redis命令逐行写入txt文件,利用管道模式运行客户端,成功执行批量删除以Product*匹配的Key操作,提高了数据清理效率... 目录批量导入txt数据到Redisjs把redis命令按一条 一行写到txt中管道命令运行redis客户端成功了批量删除k

python panda库从基础到高级操作分析

《pythonpanda库从基础到高级操作分析》本文介绍了Pandas库的核心功能,包括处理结构化数据的Series和DataFrame数据结构,数据读取、清洗、分组聚合、合并、时间序列分析及大数据... 目录1. Pandas 概述2. 基本操作:数据读取与查看3. 索引操作:精准定位数据4. Group

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比

SpringBoot多环境配置数据读取方式

《SpringBoot多环境配置数据读取方式》SpringBoot通过环境隔离机制,支持properties/yaml/yml多格式配置,结合@Value、Environment和@Configura... 目录一、多环境配置的核心思路二、3种配置文件格式详解2.1 properties格式(传统格式)1.

MySQL 内存使用率常用分析语句

《MySQL内存使用率常用分析语句》用户整理了MySQL内存占用过高的分析方法,涵盖操作系统层确认及数据库层bufferpool、内存模块差值、线程状态、performance_schema性能数据... 目录一、 OS层二、 DB层1. 全局情况2. 内存占js用详情最近连续遇到mysql内存占用过高导致

解决pandas无法读取csv文件数据的问题

《解决pandas无法读取csv文件数据的问题》本文讲述作者用Pandas读取CSV文件时因参数设置不当导致数据错位,通过调整delimiter和on_bad_lines参数最终解决问题,并强调正确参... 目录一、前言二、问题复现1. 问题2. 通过 on_bad_lines=‘warn’ 跳过异常数据3

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

C#监听txt文档获取新数据方式

《C#监听txt文档获取新数据方式》文章介绍通过监听txt文件获取最新数据,并实现开机自启动、禁用窗口关闭按钮、阻止Ctrl+C中断及防止程序退出等功能,代码整合于主函数中,供参考学习... 目录前言一、监听txt文档增加数据二、其他功能1. 设置开机自启动2. 禁止控制台窗口关闭按钮3. 阻止Ctrl +

java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性

《java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性》这篇文章主要为大家详细介绍了java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 下面代码是一个使用Java和Redisson实现的三级缓存服务,主要功能包括:1.缓存结构:本地缓存:使

在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析

《在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析》MySQL冷热数据分离通过分表/分区策略、数据归档和索引优化,将频繁访问的热数据与冷数据分开存储,提升查询效率并降低存储成本,适用于高并发... 目录实现冷热数据分离1. 分表策略2. 使用分区表3. 数据归档与迁移在mysql中实现冷热数据分