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我用Python掐指一算，2020高考分数和录取情况可能是这样

“迟到”了一个月的掐取情高考终于要来了。

正好我得到了一份山东新高考模拟考的指算成绩和山东考试院公布的一分一段表，以及过去三年的高考普通高考本科普通批首次志愿录取情况统计。2020年是分数山东新高考改革的元年，全新的和录录取模式以及选考科目要求都给考生带来了非常大的挑战。

我正好就本次山东模拟考的掐取情成绩进行深入数据分析，用python可视化带大家模拟一下2020高考分数和录取情况。指算

(代码较长，高考故只展示部分，分数完整数据+源码下载见文末)

不同考生的和录成绩分布图

首先对山东新高考模拟考的成绩进行总体描述：

fig = make_subplots(rows=4,cols=2, #4行2列 subplot_titles=(所有考生,"物理", "历史", "化学", "地理", "生物", "政治"), specs=[[{ colspan: 2},None],[{ },{ }],[{ },{ }],[{ },{ }], ]) #specs参数定义了如何分配视图区间，本案例中的掐取情“specs=[[{ }, { }],[{ colspan: 2},None]]”表示其他行的两个子图平均分配区间，第一行的指算第一个子图占据 2列的区间，并且不存在第二个子图 fig.add_trace(go.Scatter( x = raw_data[分数段],高考 y = raw_data[所有考生本段人数], fill = tozeroy, mode = lines, marker = dict( size = 8, color = rgb(88, 182, 192) )), row=1, col=1, ) #保存图片 img_file = os.path.join(img_dir, img1.svg) fig.write_image(img_file, scale=1) fig.show()

选考物理、化学、分数生物的和录学生的成绩呈正态分布，大多数学生的成绩集中于中间，香港云服务器成绩两端学生的人数分布较少。而选考文科类(历史、地理、政治)学科的学生的成绩成偏态分布，一段线以下的人数占比较大，尤其历史和地理学科上这种趋势更加明显。

本科上线率

通过计算各科所有选择的人中有多少人的总分在一段线以上，发现，选考物理的学生的上线率最高，达到了67%，而选考历史的学生的上线率较低，只有37%。

选考科目情况

#所有考生的科目选择情况 sum_people = raw_data[所有考生累计人数].iloc[-1] subj_select = [] subj_name = [物理,化学,生物,历史,地理,政治] subj_select_percent = pd.DataFrame(index = subj_name,columns=[比例]) for i in subj_name: singel_subj = raw_data[选考+i+累计人数].iloc[-1] singel_percent = round(singel_subj/sum_people,4)*100 subj_select.append(singel_percent) subj_select_percent.loc[i, 比例] = singel_percent

在此次模拟考中，分数在150分以上的考生共有489567人，其中选考地理的人数最多，选考比率为63.6%，选考政治的人数最少，选考比率只有34.31%，而备受大家关注的站群服务器选考物理的比率为41.59%。