美文网首页程序员
用Python分析我国高等教育分布的不均衡!有你所在的学校吗?

用Python分析我国高等教育分布的不均衡!有你所在的学校吗?

作者: 59aa689f8c96 | 来源:发表于2019-09-27 13:19 被阅读0次

当前正值开学季,各个心怀梦想的学子们都迈入了自己理想中的大学。只是当我们站在象牙塔前,再回首凝望高中生活,一路走来,是不是会感慨万千呢。都说高考是普通大众改变命运的最好的阶梯,那么大学就是培养能力,形成品格的试验田,而通向这块田地的之路却并不平坦。尤其是一些高考大省的小伙伴儿们,是经历了怎样的拼搏,才一路拼杀过来的呢。

这里就涉及到了各个省份的招生标准和各省的高校资源情况了,毕竟每个省的高校,在本省的招生数量既多,要求又低(差不多是这样…)。

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。

数据获取

这里我选择的是“高考网”作为我数据的来源

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

网站很简单,也没有任何的反爬机制,直接分析页面,获取并保存数据就可以了

这里直接给出代码,不关心数据获取过程的小伙伴儿可以跳过此部分

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import os

import time

def get_data():

    for i in range(1, 108):

        print("正在下载第%s页数据" % i)

        url = 'http://college.gaokao.com/schlist/p%s' % i

        res = requests.get(url).text

        content = BeautifulSoup(res, "html.parser")

        college_list = content.find('div', attrs={'class': 'scores_List'}).find_all('dl')

        items = map(parse_item, college_list)

        save_to_csv(items)

        time.sleep(1)

def parse_item(item):

    college_name = item.find('strong')['title']

    college_attr = item.find_all('li')

    college_site = college_attr[0].text[6:]

    college_title = college_attr[1].text[5:]

    college_type = college_attr[2].text[5:]

    college_belong = college_attr[3].text[5:]

    college_nature = college_attr[4].text[5:]

    college_website = college_attr[5].text[5:]

    result = {

        'college_name': college_name,

        'college_site': college_site,

        'college_title': college_title,

        'college_type': college_type,

        'college_belong': college_belong,

        'college_nature': college_nature,

        'college_website': college_website

    }

    return result

def save_to_csv(data):

    if not os.path.exists(r'college_data.csv'):

        with open('college_data.csv', 'a+', encoding='utf-8') as f:

            f.write('name,site,title,type,belong,nature,website\n')

            for d in data:

                try:

                    row = '{},{},{},{},{},{},{}'.format(d['college_name'],

                                                        d['college_site'],

                                                        d['college_title'],

                                                        d['college_type'],

                                                        d['college_belong'],

                                                        d['college_nature'],

                                                        d['college_website'])

                    f.write(row)

                    f.write('\n')

                except:

                    continue

    else:

        with open('college_data.csv', 'a+', encoding='utf-8') as f:

            for d in data:

                try:

                    row = '{},{},{},{},{},{},{}'.format(d['college_name'],

                                                        d['college_site'],

                                                        d['college_title'],

                                                        d['college_type'],

                                                        d['college_belong'],

                                                        d['college_nature'],

                                                        d['college_website'])

                    f.write(row)

                    f.write('\n')

                except:

                    continue

if __name__ == '__main__':

    get_data()

我们来看下最后拿到的数据

数据还是比较整齐的,下面就进入到数据分析阶段

高校总数量排行

先不考虑高校质量、级别等因素,单单从高校数量方面来看下各个省份的排名情况

排行榜

总体排名

高校数量前十

高校数量后十

能够看到,高校数量靠前的省份为江苏、山东、湖北、广东,这些可都是高考大省,同时高校数量也是非常多的。而更加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。

但是对于贵州、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哦。

全国高校热力图

我们再通过一张热力图来看看全国大学的分布情况

不出意外,京畿重地、东南沿海加湖广地区、东北工业区、珠江三角洲和巴蜀地区,是大学比较几种的地区,同时也是我国经济比较发达且人口比较密集的区域,几者之间还是有着千丝万缕的联系的。

地区高校数量段位

在这个图表中,山东和江苏是独一档的存在,东南沿海其他城市几岁其后,不过大西北还是需要继续发展啊,基本是在倒数第一和第二挡位。

高校质量排行

前面的高校数量分析,并没有考虑高校的质量,即该省份拥有985,211高校的数量。现在就来分析下从高质量高校层面分析,哪些省份又排名靠前呢

高质量高校数量排行

985高校排行

毫无疑问,北京位居第一,其拥有的985高校是其他地区所不能比拟的。紧随其后的是上海,国际化的金融中心,也需要众多高等院校来衬托。山东也不错,位居第三。而前面榜单上的头名江苏则表现不佳,只拥有两所985院校,看来江苏的高校数量多,但是超级名牌大学却不是很多啊。

那么江苏的小伙伴儿,你们的高考困难吗?

211高校排行

拥有211院校的省份相对来说就比较多了,不过还是北京拥有的最多,谁让人家是帝都呢。上海依然位居次席,地位稳稳的,配得上自己的身价。

985211高校综合

我们再把拥有985和211高校的省份综合起来看

北京,上海,江苏,高质量高校三巨头出现了,就是它们。那么,这些省份的考生们,考名牌大学的困难程度是不是要比其他地区低一些呢,我没经历过,我没发言权,哈哈哈哈。

高质量高校热力分布图

京津和长三角地区优势明显,妥妥的高质量院校聚集地。

各地区高质量高校占比

北京高质量高校占比

北京一个省份,占有率高达19%,绝对的全国教育中心,人才聚集地。

高质量高校三巨头占比

三巨头也不遑多让,高达37%的占比,真真是羡煞其他地区了。

占比前十城市高质量高校占比

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?

高校类别及属性分布

最后,我们再来看看,各种类型及不同属性的高校分布情况

工科和综合性大学是最多的,这应该是和报考人数以及社会需求息息相关的。

全国的高职专科所占比例接近50%,看来这种定向培养专业人才的高校还是有其生存之道的,当然,占有32%的本科院校,依然是广大学子的首选院校。

不知道看了上面的分析,你想要报考哪种院校呢?

相关文章

  • 用Python分析我国高等教育分布的不均衡!有你所在的学校吗?

    当前正值开学季,各个心怀梦想的学子们都迈入了自己理想中的大学。只是当我们站在象牙塔前,再回首凝望高中生活,一路走来...

  • 高等教育学复习10

    不属于《高教法》确立的我国高等教育发展原则是协调、均衡发展原则。 我国高等教育大规模扩招是1999年。 《教师法》...

  • 【转载】负载均衡算法实现java与场景分析

    负载均衡算法实现分布式系统中负载均衡算法在高可用场景下的分析

  • 数据特征分析

    本文内容摘自《Python数据分析与挖掘实战》 1. 分布分析 分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型。 1.1 ...

  • 论文小结

    综上所述,我国高等教育的区域不均衡现状与区域间经济发展的实力差距休戚相关。各地区经济实力的差距决定了高等教育水平的...

  • 分布分析

    1. 什么是“分布分析” 在 1.6 版本将“回访分析”升级为“分布分析”,分布分析不但可以告诉你用户有多依赖你的...

  • 高等教育分五个层次

    我国高等教育主要分5个层次 目前我国国民教育系列中的高等教育包括普通高等教育、成人高等教育、高等教育自学考试、广播...

  • Ceph CRUSH算法

    1. 数据分布算法挑战 数据分布和负载均衡:a. 数据分布均衡,使数据能均匀的分布到各个节点上。b. 负载均衡,使...

  • 到底要不要选自考? (仅限高三学生度角度)

    自考本科是高等教育自学考试本科的简称,自考本科是我国基本高等教育制度之一,成绩合格后由主考学校和高等教育自学考试委...

  • 用物理学分析马歇尔的价格均衡论

    用物理学分析马歇尔的价格均衡论 内容提要:本节首先分析了马歇尔的价格均衡图形,指出了存在直线的供需均衡价格模型和曲...

网友评论

    本文标题:用Python分析我国高等教育分布的不均衡!有你所在的学校吗?

    本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/puaouctx.html