大学入試が来ますPythonで年間の大学入試のデータを取り、分析します。
開発ツール
＊Pythonバージョン：*3.6.4
関連モジュール:
pyechartsモジュール；
いくつかのPythonのモジュールを持っています。
環境構築
Pythonをインストールして環境変数に追加し、pipに必要な関連モジュールをインストールすればいいです。
pyechartsモジュールのインストールは参考できます。
Pythonは簡単に微信の友達を分析します。
「真面目な分析」
まず、大学入試の再開（1977年）から大学入試の申し込みを始め、最終的に採用される人数の動向を見てみましょう。
Tシャツ。Tさんから見ると、学生党はますます多くなりました。
でも、このようにして、毎年の採用比率を直観的に見ることはできないようです。Ok、直感的に見てみましょう。
大学に行ったら、ますます「やさしい」という言葉が出てきたわけではないです。総合格率が高いのが怖いです。
各省の状況は？
各省の大学入試の最終合格者数の統計基準が違っていますので、一部は学部だけを統計しています。統計基準の違いを避けるためにもたらした不公平な対比です。各省の大学受験者数だけを分析します。
985&211高校の分布はどうですか？
「じゃ、このままにしましょう。もう愛は終わって、人が散ってしまいます。」これを見て黙っていました。
省をx軸とし、年をy軸とし、同省の受験者数をz軸としてより直感的に各省の毎年の大学受験者数の変化を見てみましょう。
上の図の省の順序はこうです。
北京、四川、陝西、江西、吉林、寧夏、広西、内モンゴル、甘粛、チベット、福建、上海、広東、山東、浙江、河南、安徽、江蘇、河北、アムール川、湖南、湖北、山西、雲南、貴州、海南、遼寧、重慶、天津、青海、新疆、台湾はデータがないので、加入していません。
Tシャツ。河南省の大学受験生の数は本当に怖いです。
Emmmは利用できるデータが多くないので、分析してみると、たぶん花式の図遊びです。やはりやめましょう。個人的な観点については、発表しないほうがいいです。結局、みんなの「ハムレット」は違っています。
ここでは、Pythonのデータ分析については、過去の大学入試のデータを収集し、分析した文章を紹介します。Pythonの大学入試データの内容については、以前の文章を検索したり、次の関連記事を見たりしてください。これからもよろしくお願いします。
＊Pythonバージョン：*3.6.4
関連モジュール:
pyechartsモジュール；
いくつかのPythonのモジュールを持っています。
環境構築
Pythonをインストールして環境変数に追加し、pipに必要な関連モジュールをインストールすればいいです。
pyechartsモジュールのインストールは参考できます。
Pythonは簡単に微信の友達を分析します。
「真面目な分析」
まず、大学入試の再開（1977年）から大学入試の申し込みを始め、最終的に採用される人数の動向を見てみましょう。
Tシャツ。Tさんから見ると、学生党はますます多くなりました。
でも、このようにして、毎年の採用比率を直観的に見ることはできないようです。Ok、直感的に見てみましょう。
大学に行ったら、ますます「やさしい」という言葉が出てきたわけではないです。総合格率が高いのが怖いです。
各省の状況は？
各省の大学入試の最終合格者数の統計基準が違っていますので、一部は学部だけを統計しています。統計基準の違いを避けるためにもたらした不公平な対比です。各省の大学受験者数だけを分析します。
985&211高校の分布はどうですか？
「じゃ、このままにしましょう。もう愛は終わって、人が散ってしまいます。」これを見て黙っていました。
省をx軸とし、年をy軸とし、同省の受験者数をz軸としてより直感的に各省の毎年の大学受験者数の変化を見てみましょう。
上の図の省の順序はこうです。
北京、四川、陝西、江西、吉林、寧夏、広西、内モンゴル、甘粛、チベット、福建、上海、広東、山東、浙江、河南、安徽、江蘇、河北、アムール川、湖南、湖北、山西、雲南、貴州、海南、遼寧、重慶、天津、青海、新疆、台湾はデータがないので、加入していません。
Tシャツ。河南省の大学受験生の数は本当に怖いです。
Emmmは利用できるデータが多くないので、分析してみると、たぶん花式の図遊びです。やはりやめましょう。個人的な観点については、発表しないほうがいいです。結局、みんなの「ハムレット」は違っています。
ここでは、Pythonのデータ分析については、過去の大学入試のデータを収集し、分析した文章を紹介します。Pythonの大学入試データの内容については、以前の文章を検索したり、次の関連記事を見たりしてください。これからもよろしくお願いします。