高考生使用Python分析历年试题得分分布，可以结合数据清洗、统计分析和可视化技术，帮助识别薄弱环节并优化复习策略。以下是结合多个案例的详细步骤和方法：

一、数据准备与清洗

1. 数据收集

  • 获取历年试题得分数据（如Excel、CSV格式），需包含科目、题型、知识点、得分等字段。
  • 示例代码（Pandas读取数据）：

    • ```python

    import pandas as pd

    df = pd.read_excel('历年试题得分.xlsx') 或 pd.read_csv

    ```

    2. 数据清洗

  • 处理缺失值：删除或填充异常数据（如用均值或中位数）。
  • 修正错误值：剔除不合理得分（如超过满分或负分）。
  • 示例代码：

    • ```python

    df = df.dropna 删除缺失值

    df['得分'] = df['得分'].apply(lambda x: x if 0 <= x <= 150 else None) 修正异常值

    ```

    二、统计分析

    1. 描述性统计

  • 计算各知识点/题型的平均分、标准差、最高/最低分。
  • 示例代码：

    • ```python

    avg_score = df.groupby('知识点')['得分'].mean.sort_values(ascending=False)

    print("各知识点平均分：

    avg_score)

    ```

    2. 得分分布分析

  • 按分数段统计人数（如0-30、30-60等），识别集中得分区间。
  • 示例代码：

    • ```python

    bins = [0, 30, 60, 90, 120, 150]

    labels = ['0-30', '31-60', '61-90', '91-120', '121-150']

    df['分数段'] = pd.cut(df['得分'], bins=bins, labels=labels)

    score_distribution = df['分数段'].value_counts.sort_index

    ```

    三、可视化分析

    1. 柱状图：知识点得分率对比

  • 显示各知识点的平均得分率，帮助定位薄弱环节。
  • 示例代码（Matplotlib）：

    • ```python

    import matplotlib.pyplot as plt

    高考生如何用Python分析历年试题得分分布

    plt.barh(avg_score.index, avg_score.values, color='skyblue')

    plt.title('各知识点平均得分率')

    plt.xlabel('平均分')

    plt.grid(axis='x', linestyle='--')

    plt.show

    ```

    2. 折线图：历年得分趋势

  • 分析同一知识点在不同年份的得分变化趋势。
  • 示例代码（Pyecharts）：

    • ```python

    from pyecharts.charts import Line

    line = Line

    line.add_xaxis([2019, 2020, 2021, 2022, 2023])

    line.add_yaxis("函数与导数", [65, 68, 70, 72, 75])

    line.set_global_opts(title_opts={"text": "函数与导数历年得分趋势"})

    line.render("score_trend.html")

    ```

    3. 饼图：得分段人数占比

  • 显示不同分数段的学生比例。
  • 示例代码：

    • ```python

    plt.pie(score_distribution, labels=labels, autopct='%1.1f%%')

    plt.title('得分段分布')

    plt.show

    ```

    四、高级分析（可选）

    1. 主成分分析（PCA）

  • 若涉及多维数据（如不同题型得分），可用PCA降维分析主要影响因素。
  • 参考步骤：数据标准化→计算协方差矩阵→提取主成分。

    • 2. 预测模型

  • 使用回归模型（如线性回归、随机森林）预测未来得分趋势。
  • 示例代码：

    • ```python

    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

    model = RandomForestRegressor

    model.fit(X_train, y_train) X为年份+知识点，y为得分

    ```

    五、优化建议

    1. 动态可视化：使用Pyecharts生成交互式图表，支持缩放和筛选。

    2. 数据对比：将个人得分与全省平均分对比，定位相对弱势项。

    3. 箱线图分析：识别得分稳定性（如波动大的知识点需重点复习）。

    工具与资源推荐

  • 库：Pandas（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（静态图）、Pyecharts（交互图）。
  • 案例参考：
  • 山东省高考成绩分布分析（正态分布、本科上线率）。
  • 高校录取分数预测模型（岭回归、随机森林）。
  • 分数段统计与热力图展示。

    • 通过以上方法，高考生可系统分析历年得分数据，精准定位薄弱点，优化复习计划。建议结合个人数据调整代码参数，并利用开源数据集（如公开的高考录取数据）进行扩展分析。