数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

今天带大家一起来探索一下全国"双一流"大学的分布情况,众所周知的211工程大学和985工程大学象征着最高学府,是莘莘学子梦寐以求的地方。

985工程是国家在世纪之交为建设具有世界先进水平的一流大学而做出的重大决策。211工程是面向21世纪、重点建设100所左右的高等学校和一批重点学科的建设工程。2019年11月28日,教育部官网发布声明:已将“211工程”和“985工程”等重点建设项目统筹为“双一流”建设,这些都是国家在教育方面做出的重大决策。

通过对"双一流"大学以及大学所处城市数据的分析,绘制出"双一流"大学在全国范围的地理空间分布情况和各个省份城市所拥有"双一流"大学数量的占比情况,进一步了解教育资源的分布情况。

进入主题


数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

2019年全国内陆115个211工程大学的地理分布图

这是2019年全国内陆115个211工程大学在各省份城市的地理空间分布情况。其中数量大于12个的只有北京市,数量在8~12个之间的有上海市、江苏省和陕西省,数量在6~7个之间的只有湖北省,数量在3~5个之间的有天津市、东北三省、山东省、安徽省、湖南省、广东省和四川省,剩余其他省份至少都有1所211工程大学。

数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

这是211工程大学各行政区域数量排行柱状图,数量上北京市26个遥遥领先,其次是江苏省和上海市,这三座城市的211工程大学数量都在10个(含)以上。

数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

211工程大学各行政区域数量矩形树图

这是211工程大学各行政区域数量矩形树图,更能直观的感受到所占比例份额,可以看到北京市占据的分量很是突出,和上面的排行柱状图相呼应。右下角14个城市所占树图的整体份额都不及北京市1个城市所占的份额,所以北京市是那么的吸引人才。

数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

这是2019年全国内陆39个985工程大学在各省份城市的地理空间分布情况。还是北京市独树一帜,数量超过8个遥遥领先,也可以看到有些城市是没有985高校的(图中灰色部分),整体上的分布情况同211工程大学的分布情况类似。

数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

这是985工程大学各行政区域数量排行柱状图,数量上北京市8个遥遥领先,其次是上海市只有4个,是北京市的一半。

数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

985工程大学各行政区域数量矩形树图



数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

这是北京市重点大学的分布情况,可以看到90%都集中在号称“宇宙中心”的五道口附近。在这里你可以从一个大学走着走着走进另一个大学里面,而且还都是名牌大学。

数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

五道口附近重点大学分布情况


数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

上海市重点大学分布图

源码分享


数据分析“双一流”大学分布情况,了解教育资源的不均衡

"""

city_gx_ll.json 为百度地图添加地点经纬度文件

"""

b_map = BMap(init_opts=opts.InitOpts(width='750px', height='900px'))

# 获取指定城市中地点的经纬度json数据,

# 并添加到要绘制的百度地图中,也就是添加自定义点(经纬度)

b_map.add_coordinate_json(f'./{city}_gx_ll.json')

with open(f'./{city}_gx_ll.json', 'r', encoding='utf-8') as f:

bj_lg_lt = json.loads(f.read())

# 为百度地图中所添加的自定义点(经纬度)的值

b_map.add('高校', [(gx, 1) for gx in bj_lg_lt.keys()], symbol_size=25,

label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}', font_size=14,

font_weight='bolder', color='#000', rotate=45))

b_map.add_schema('WKFYz8RkbpAcraO2WIlnYYV1m2fDEIqf', zoom=12,

center=(116.40384710, 39.91552563) if city == 'bj' else (121.48032953, 31.23634296))

b_map.render(f'{city}_b_map.html')

完成本篇文章所使用到的python类库有:pyecharts,xlrd,requests,欢迎一起学习交流!


分享到:


相關文章: