分析全国的教育资源,高校分布数据,发现不均衡

标签:东北   bcb   高校   级别   也有   现在   sts   enc   tin   

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理

以下文章来源于数据森麟 ,作者Lewis Chou

前言

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。

技术图片

 

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(rcollege_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

技术图片

 

数据还是比较整齐的,下面就进入到数据分析阶段

技术图片

 

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

技术图片

 

高校数量前十

技术图片

 

高校数量后十

技术图片

 

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

技术图片

 

不出意外,京畿重地、东南沿海及湖广地区、东北工业区、珠江三角洲和巴蜀地区,是大学比较集中的地区,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

技术图片

 

在这个图表中,山东和江苏是独一档的存在,东南沿海其他城市紧随其后,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

技术图片

 

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

技术图片

 

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

技术图片

 

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

技术图片

 

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

技术图片

 

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

技术图片

 

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

技术图片

 

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

技术图片

 

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。

技术图片

 

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。

分析全国的教育资源,高校分布数据,发现不均衡

标签:东北   bcb   高校   级别   也有   现在   sts   enc   tin   

原文地址:https://www.cnblogs.com/hhh188764/p/13897584.html

版权声明:完美者 发表于 2020-10-30 12:14:29。
转载请注明:分析全国的教育资源,高校分布数据,发现不均衡 | 完美导航

暂无评论

暂无评论...