一、设计要求
本文旨在通过数据分析和机器学习技术，预测2024年研究生入学考试的报名人数和国家录取分数线。首先，利用Python数据分析库pandas读取历年的考研报名人数和考生成绩数据，并使用matplotlib库绘制数据的变化趋势图，以直观展示考研报名人数和分数线的历史变化。针对报名人数的数据，本文通过线性回归模型进行拟合和预测，得出了2024年考研报名人数将继续增长的结论，显示出考研热度依然不减。
在对考生成绩数据的分析中，本文计算了A类考生和B类考生的平均总分，并据此计算出各学科门类的国家录取分数线。随后，利用线性回归模型对这些分数数据进行拟合和预测，得出了2024年各学科门类的平均分数和国家线将进一步提高的预测结果。这一结果表明，考生的综合素质和备考水平在不断提升，考研竞争将更加激烈。
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二、设计思路
该代码的设计思路可以分为两个主要部分：考研报名人数的预测和研究生成绩及国家线的预测。通过数据读取、数据处理、数据可视化和预测模型建立这四个步骤，分别实现了对考研报名人数和国家录取分数线的分析和预测。
第一部分是考研报名人数的预测。首先，代码通过pandas库的read_excel函数读取存储在Excel文件中的考研报名人数数据。读取数据后，使用matplotlib库绘制了各个年份的报名人数折线图，以直观地展示报名人数的变化趋势。这一步的目的是让用户通过图形化界面清晰地了解历年的考研报名人数情况。然后，代码提取年份和报名人数两列数据，并将年份数据进行形状重构，准备用于线性回归模型的训练。接着，使用sklearn库中的LinearRegression类创建并训练线性回归模型，拟合出报名人数的变化趋势。最后，通过训练好的模型预测2024年的考研报名人数，并将预测结果打印输出。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 # 加载xlsx文件中的数据 file_path = '考研人数.xlsx' df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') print(df) # 绘制各个年份的报名人数折线图 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df['年份'], df['报名人数（万）'], marker='o', linestyle='-', color='b') plt.xlabel('年份') plt.ylabel('报名人数（万）') plt.title('各个年份的报名人数折线图') plt.grid(True) plt.xticks(df['年份'], rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... # 预测2024年的报名人数 year_2024 = np.array([[2024]]) predicted_applicants_2024 = model.predict(year_2024) print(f"预测2024年的报名人数: {predicted_applicants_2024[0]:.2f} 万")
第二部分是研究生成绩及国家线的预测。代码首先通过pandas库的read_csv函数读取存储在CSV文件中的考生成绩数据。读取数据后，计算出A类考生和B类考生的平均分数，并基于此计算国家线。这里，国家线被定义为A类考生和B类考生总分的平均值。接着，代码准备好用于线性回归的数据，将数据索引作为自变量，并分别以平均总分和国家线为因变量，创建两个线性回归模型进行训练。通过训练好的模型，代码预测出2024年的平均分数和国家线。最后，使用matplotlib库绘制各学科门类的实际平均分数和国家线的变化图，并在图中添加2024年的预测结果，以直观展示预测的平均分数和国家线。
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# 提取相关列并计算平均分数 df['A类考生 总分'] = df['A类考生 总分'].astype(float) df['B类考生 总分'] = df['B类考生 总分'].astype(float) df['平均总分'] = (df['A类考生 总分'] + df['B类考生 总分']) / 2 # 计算国家线 df['国家线'] = (df['A类考生 总分'] + df['B类考生 总分']) / 2 # 准备线性回归的数据 X = np.array(df.index).reshape(-1, 1) # 用数据的索引作为自变量 y_avg = df['平均总分'].values y_nation = df['国家线'].values # 创建并训练模型 model_avg = LinearRegression() model_avg.fit(X, y_avg) # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... # 绘制数据和预测结果 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(df['学科门类(专业)名称'], df['平均总分'], marker='o', linestyle='-', color='b', label='实际平均分数') plt.axhline(y=predicted_score_2024, color='r', linestyle='--', label=f'2024年预测平均分数: {predicted_score_2024[0]:.2f}') plt.plot(df['学科门类(专业)名称'], df['国家线'], marker='x', linestyle='-', color='g', label='实际国家线') plt.axhline(y=predicted_nation_line_2024, color='orange', linestyle='--', label=f'2024年预测国家线: {predicted_nation_line_2024[0]:.2f}') # 代码略(至少十行)... # 代码略(至少十行)... plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() print(f"预测2024年的平均分数: {predicted_score_2024[0]:.2f}") print(f"预测2024年的国家线: {predicted_nation_line_2024[0]:.2f}")
总的来说，代码的设计思路清晰，通过读取和处理数据，利用线性回归模型进行预测，并通过可视化手段展示结果。这样的设计不仅使数据处理和预测更加科学和系统，也使预测结果更加直观易懂，为考生和教育管理部门提供了有力的数据支持和参考。
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