本文转载至知乎ID：Charles（白露未晞）知乎个人专栏
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不像考卷，现实生活中，有些事永远没有答案。
导语
2018年的高考已经过去了一周，热点也逐渐从高考转向了世界杯，不乐意当伪球迷的我还是选择简单且随意地分析一下高考的一些数据~~~
让我们愉快地开始吧~~~
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数据源于网络，不保证其完全可靠。
开发工具
Python版本：3.6.4
相关模块：
pyecharts模块；
以及一些Python自带的模块。
环境搭建
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：
安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。
额外说明：
pyecharts模块安装时请依次执行以下命令：
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
pip install pyecharts
若安装过程中出现：
‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xb6
或者类似的编码错误提示。
可尝试修改Python安装文件夹下如下图所示路径下的__init__.py文件的第75行代码：
修改为下图所示内容：
“一本正经的分析”
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。
Emmm，因为可用的数据不多，再分析下去大概就是花式的做图游戏了，想想还是算了吧。至于个人观点，还是不发表为好。毕竟，大家的“哈姆雷特”都不一样。
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