用 Python 分析中国大学分布,终于知道为什么好大学难上了

2024-05-15 11:58

本文主要是介绍用 Python 分析中国大学分布,终于知道为什么好大学难上了,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!

这是「进击的Coder」的第 448 篇技术分享

作者:周萝卜

来源:萝卜大杂烩

阅读本文大概需要 4 分钟。

大家好,今天重点从高等学府的分布情况来分析,不同省份考取名牌大学的难易程度。

都说高考其实是相对公平的选拔,那么今天我们就用数据来说话,看看全国的教育资源,高校分布到底是怎样,哪里的小伙伴相对来说,更容易踏入大学的校门呢。

数据还是来自于高考网,网站比较简单,获取数据相对容易。

http://college.gaokao.com/schlist/p1

我们可以轻松的拿到如下一份数据(具体爬取代码见文末)

高校世界排行

首先我们先来看下我国高校在世界层面的排行情况,我们选取在世界排行当中站的前十的中国高校。

我们可以看到,在世界层面,中国高校前十名分别为:

清华大学(北京,43)
北京大学(北京,53)
浙江大学(浙江,71)
上海交通大学(上海,84)
复旦大学(上海,107)
华中科技大学(湖北,109)
中山大学(广东,120)
中国科学技术大学(安徽,143)
中南大学(湖南,152)
哈尔滨工业大学(黑龙江,154)

可以看到在上面上面的各大名校当中,北京和上海占据两席,湖南湖北各一个高校,广东以及黑龙江各占据一个名额。
不管怎么说,上面这些省份距离世界名校更近,那么相对来说考取世界名校的机会也会更大些。

高校总量

接下来我们先不考虑高校的质量情况,单单查看下各省份高校的总体数量情况。

高校总体排行

从上面的动图可以看出,高校数量最多的三个省份是江苏,山东和湖北,这些都是高考大省,也都是经济非常好的省份,高校数量多也是意料之中。
下面再通过饼图来更加直观的看下高校数量情况。

高校数量前十名

著名的高考大省河南河北,同样也有着不错的高校数量,看来这些省份虽然考生多,但是要想考上本省的一个大学,还是比较有优势的。

高校数量后十名

对于贵州、内蒙、青海,西藏等地区的考生来说,高考考出省,也许会是个不错的选择,毕竟省内的高校可选择的还是较少。

再来看下高校数量段位图,应该可以较为清晰的看出全国的高校分布情况。

可以看出,山东和江苏是独一档的存在,东南沿海其他省份也都相对较高,不过西北地区还是需要继续发展,基本是在倒数第一和第二挡位。

高校质量

上面我们着重分析了各省的高校数量,下面我们再继续深入探索下高质量高校的情况,毕竟人人都想步入名牌大学的校门呀。

985&211 高校排行

985 大学,个个都是国内顶尖学府。而北京则又是 985 院校的最大聚集地,可以说搞出其他省份太多了。
接下来是上海和山东,也都表现不错,而刚刚上榜的江苏则比较意外,看来只用于最高的高校数量,没有质量也是不行的。

在 211 院校当中,北京和上海仍然占据前两名,看来这两个直辖市的考生,日常接触名校学长的机会也比其他省份多很多呢。

接下来我们再把 985 和 211 结合在一起,来看看数据情况。

北京还是独一份的存在,然后上海和江苏位列二三,比较意外的是陕西,可能我们都没有注意到,这个西部省份的高质量院校也是比较多的。

高质量院校分布热力图

我们再来看看高质量院校的分布情况。

基本集中在东部沿海地区,我们国家的大西部还是有很长的路要走。

北京高质量院校占比

我们单独来看下北京,这个首都城市在高质量院校当中的占比情况。

19% 的比例,已经是很高了,基本上全国每年有接近 20% 的名牌大学的学生汇聚在北京,在这个城市产生再多的奇迹都不足为奇!

占比前十高质量院校占比

这个比例,拿走了绝大部分的教育资源,其他地区,没得玩了。

你所在的省份,有优势吗?

好了,今天的分享就到这里,给个“在看”再走吧。

链接: https://pan.baidu.com/s/1MV_58nqb1Rk-z5Ck3rNMoQ 提取码: 43gm

本文的完整代码和相关数据,会放在下一篇推送的文末,不要错过哦

End

「进击的Coder」专属学习群已正式成立,搜索「CQCcqc4」添加崔庆才的个人微信或者扫描下方二维码拉您入群交流学习。

看完记得关注@进击的Coder

及时收看更多好文

↓↓↓

点个在看你最好看

这篇关于用 Python 分析中国大学分布,终于知道为什么好大学难上了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/991769

相关文章

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

Python正则表达式匹配和替换的操作指南

《Python正则表达式匹配和替换的操作指南》正则表达式是处理文本的强大工具,Python通过re模块提供了完整的正则表达式功能,本文将通过代码示例详细介绍Python中的正则匹配和替换操作,需要的朋... 目录基础语法导入re模块基本元字符常用匹配方法1. re.match() - 从字符串开头匹配2.

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现(FastAPI)2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv

通过Docker容器部署Python环境的全流程

《通过Docker容器部署Python环境的全流程》在现代化开发流程中,Docker因其轻量化、环境隔离和跨平台一致性的特性,已成为部署Python应用的标准工具,本文将详细演示如何通过Docker容... 目录引言一、docker与python的协同优势二、核心步骤详解三、进阶配置技巧四、生产环境最佳实践

Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案

《Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案》本文主要介绍了一个安全、完整、可离线部署的解决方案,用于一次性准备指定Python版本的所有包,然后导出到内网环境,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录为什么需要这个方案完整解决方案1. 项目目录结构2. 创建智能下载脚本3. 创建包清单生成脚本4

Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)

《Python实现Excel批量样式修改器(附完整代码)》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python实现一个Excel批量样式修改器,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... 目录前言功能特性核心功能界面特性系统要求安装说明使用指南基本操作流程高级功能技术实现核心技术栈关键函

python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法

《python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法》本文主要介绍了python获取指定名字的程序的文件路径的两种方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要... 最近在做项目,需要用到给定一个程序名字就可以自动获取到这个程序在Windows系统下的绝对路径,以下

使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解

《使用Python批量将.ncm格式的音频文件转换为.mp3格式的实战详解》本文详细介绍了如何使用Python通过ncmdump工具批量将.ncm音频转换为.mp3的步骤,包括安装、配置ffmpeg环... 目录1. 前言2. 安装 ncmdump3. 实现 .ncm 转 .mp34. 执行过程5. 执行结

Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案

《Python实现批量CSV转Excel的高性能处理方案》在日常办公中,我们经常需要将CSV格式的数据转换为Excel文件,本文将介绍一个基于Python的高性能解决方案,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一... 目录一、场景需求二、技术方案三、核心代码四、批量处理方案五、性能优化六、使用示例完整代码七、小结一、

Python中 try / except / else / finally 异常处理方法详解

《Python中try/except/else/finally异常处理方法详解》:本文主要介绍Python中try/except/else/finally异常处理方法的相关资料,涵... 目录1. 基本结构2. 各部分的作用tryexceptelsefinally3. 执行流程总结4. 常见用法(1)多个e