這篇文章主要講解了“怎么用Python來(lái)看考研人數(shù)”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“怎么用Python來(lái)看考研人數(shù)”吧！

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為了看清近幾年考研人數(shù)的增長(zhǎng)趨勢(shì)，我用python繪制如下的折線圖。

從圖中可以看出，2015年以來(lái)，考研報(bào)名人數(shù)的漲幅很大。預(yù)計(jì)今年考研人數(shù)在320-350萬(wàn)人。

如上圖所示，2017年的報(bào)錄比為2.78，2018年為3.12。隨著報(bào)名人數(shù)的增多，錄取人數(shù)不也在漲嘛！

實(shí)現(xiàn)代碼

主要用到了pandas讀取數(shù)據(jù)，matplotlib繪制折線圖。其中遇到了一些中文編碼的小坑，代碼如下。

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 第一，讀取數(shù)據(jù)df = pd.read_csv("kaoyan.csv", encoding='gb2312')# print(df)# 第二，繪制折線圖plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 可以解釋中文無(wú)法顯示的問(wèn)題# 1）創(chuàng)建畫布plt.figure(figsize=(10,5),dpi=80)# 2）繪制圖像plt.style.use('ggplot')# matplotlib官方提供了五種不同的圖形風(fēng)格，# 分別是：bmh、ggplot、dark_background、fivethirtyeight和grayscaleplt.plot(df["年份"], df["報(bào)名人數(shù)"] / 10000, label="報(bào)名人數(shù)")plt.plot(df["年份"][:-1], df["錄取人數(shù)"][:-1] / 10000, label="錄取人數(shù)")plt.title("近年考研人數(shù)報(bào)名及錄取情況")plt.xlabel("年份")plt.ylabel("考生數(shù)量（單位:萬(wàn)人）")# 設(shè)置數(shù)字標(biāo)簽for a, b in zip(df["年份"], df["報(bào)名人數(shù)"] / 10000):    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)for a, b in zip(df["年份"][:-1], df["錄取人數(shù)"][:-1] / 10000):    plt.text(a, b, b, ha='center', va='bottom', fontsize=10)plt.legend()plt.grid(True)# 保存圖像plt.savefig("zhexian.jpg")# 3）展示圖像plt.show()

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么用Python來(lái)看考研人數(shù)”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)怎么用Python來(lái)看考研人數(shù)這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！