python编程分析了一下高考那些事，发现了两个之最，原来是这样

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Python（发音：英[?pa?θ?n]，美[?pa?θɑ:n]），是一种面向对象、直译式电脑编程语言，也是一种功能强大的通用型语言，已经具有近二十年的发展历史，成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库，能够轻松完成很多常见的任务。它的语法非常简捷和清晰，与其它大多数程序设计语言不一样，它使用缩进来定义语句。

Python支持命令式程序设计、面向对象程序设计、函数式编程、面向切面编程、泛型编程多种编程范式。与Scheme、Ruby、Perl、Tcl等动态语言一样，Python具备垃圾回收功能，能够自动管理存储器使用。它经常被当作脚本语言用于处理系统管理任务和网络程序编写，然而它也非常适合完成各种高级任务。Python虚拟机本身几乎可以在所有的作业系统中运行。使用一些诸如py2exe、PyPy、PyInstaller之类的工具可以将Python源代码转换成可以脱离Python解释器运行的程序。

代码：

这是自1977年恢复高考以来到2017年的高考报考及录取数据。篇幅所限，省略了部分数据。为了直观展示，对录取率做了尺度上的变换。2000年以后，最难（录取率最低）的一年高考是2007年，录取率只有56%，但这也已经比上世纪八九十年代只有百分之二三十的录取率高得多。总体来说，上大学的确是越来越容易了。而数据上看，03年也没有想象中那么糟糕。

从图上可以看出，每年的报考人数也有不小的波动。我去找了历年的人口统计数据，与报考人数做了个对比：

教育普及率相比较二三十年前大有提高，加之人口增长放缓，越来越多的人可以接受更高程度的教育。不过从比例上可以推断出，上大学仍然不是件人人可以享受得到的事情。

看了时间上的分布，那么地域上呢？相较整体的录取率，人们争议更多的还是不同地区高考之前的差异。

首先看下2018年各省的报名情况：

代码：

data_prov_ad = [('湖南', 11.2), ('江西', 10.4), ('安徽', 14.2), ..., ('浙江', 14)]geo = Map("2017各省一本录取率")attr, value = geo.cast(data_prov_ad)geo.add("", attr, value, visual_range=[8, 20], is_visualmap=True, is_map_symbol_show=False)geo.render()

最难的三个地区：河南7.8%，广西8.44%，山西9.8%

录取率最高的三个地区：北京30.5%，天津24.1%，上海21.8%

（缺海南数据）

而江苏去年的12.1%还排不进top10。

从个人角度来看，不要执着于绝对的公平；但从整个社会来看，我们应该让每个人拥有更加公平的机会。相信在不久之后，报名数和录取数的曲线会越来越近，录取率分布图上的颜色也越来越趋向一致。

Python可以做什么？

web开发和爬虫是比较适合零基础的

自动化运维运维开发和自动化测试是适合已经在做运维和测试的人员

大数据数据分析这方面是很需要专业的专业性相对而言比较强

科学计算一般都是科研人员在用

机器学习和人工智能首先学历要求高其次高数要求高难度很大

我有一个微信公众号，经常会分享一些python技术相关的干货；如果你喜欢我的分享，可以用微信搜索“python语言学习”关注

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