学车年龄主要集中在18-29岁之间，为学车主力军，占58.71%的学车份额。
这意味着越来越多的年轻人走在学车的道路上，学车趋于年轻化。
驾培机构只要抓住80、90这一年龄段学车市场，也就抓住了近80%的份额。
不同的年龄段的人学车对技能接受能力不同，有快有慢，这就需要驾培机构在保证合格率的前提下，因材施教，对分层年龄段制定出创新贴切的教学计划，将以往“被动式”服务转变为“主动式服务”。
# -*- coding : utf-8 -*- # @Time : 2021/1/29 17:03 # @author : 王小王 # @Software : PyCharm # @File : 柱状图-主题可选择.py # @CSDN : https://blog.csdn.net/weixin_47723732 from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar import pymysql # conn = pymysql.connect( # host='192.168.190.135', # user='root', # password='2211', # database='whw', # port=3306, # charset='utf8' # ) # cur = conn.cursor() # sql = 'select logdate as `日期`,pv as `浏览量`,reguser as `注册用户数`,ip as `独立IP数量`,jumper as `跳出用户数` from `whw_logs_stat`;' # cur.execute(sql) # # data = cur.fetchall() # print(data) # # x_1=list(data[0][1:]) # x_2=list(data[1][1:]) # print(x_1) # print(x_2) # # a=[] # for x in data: # a.append(x[0]) # a_1=a[0] # a_2=a[1] # print(a_1) # print(a_2) # # conn.close() # # data_0=['浏览量', '注册用户', '独立IP数', '跳出用户数'] x=["18-19岁","20-29岁","30-39岁","40-45岁","46-50岁","50岁以上"] y=[15.15,14.84,16.65,18.48,18.72,19.10] z=[8.03,8.79,10.33,11.42,11.75,13.14] c = ( Bar({"theme": ThemeType.MACARONS}) .add_xaxis(x) .add_yaxis("科目二", y) #gap="0%" 这个可设置柱状图之间的距离 .add_yaxis("科目三", z) #gap="0%" 这个可设置柱状图之间的距离 .set_global_opts(title_opts={"text": "科目二、科目三合格通过学时按年龄段统计", "subtext": ""}, #该标题的颜色跟随主题 # 该标题默认为黑体显示，一般作为显示常态 # title_opts=opts.TitleOpts(title="标题") xaxis_opts=opts.AxisOpts( name='年龄段', name_location='middle', name_gap=20, # 标签与轴线之间的距离，默认为20，最好不要设置20 name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_family='Times New Roman', font_size=16 # 标签字体大小 )), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name='小时', name_location='middle', name_gap=20, name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_family='Times New Roman', font_size=16 # font_weight='bolder', )), # datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="inside"), #鼠标可以滑动控制 # toolbox_opts=opts.ToolboxOpts() # 工具选项 # brush_opts=opts.BrushOpts() #可以保存选择 ) .render("简单柱状图.html") ) print("图表已生成！请查收！")
通过科目二、科目三合格通过学时按年龄段统计分析得出：
①结合分析图，客观的反应出30岁以前是学车黄金年龄。如果你正处于该阶段还没有驾照的话，是时候报名学车了。
②20至50岁，通过科目合格花费学时成上升趋势，即年龄越大通过科目合格所花费的学时就越多。
从以上数据统计得出：
①男性通过科目二、三所花费学时比女性的要高；
②无论男女，科目三合格所花费学时比科目二少；
③科目二为驾考阶段花费学时最多的，也是整个驾考过程中最难的阶段。
# -*- coding : utf-8 -*- # @Time : 2021/1/29 18:47 # @author : 王小王 # @Software : PyCharm # @File : 水晶柱状图.py # @CSDN : https://blog.csdn.net/weixin_47723732 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.commons.utils import JsCode data_x = ['男性科二', '女性科二', '男性科三', '女性科三'] data_y = [16.96, 15.26, 11.14, 8.79] c = ( Bar() .add_xaxis(data_x) .add_yaxis("小时", data_y, category_gap="60%") .set_series_opts( itemstyle_opts={ "normal": { "color": JsCode( """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{ offset: 0, color: 'rgba(0, 244, 255, 1)' }, { offset: 1, color: 'rgba(0, 77, 167, 1)' }], false)""" ), "barBorderRadius": [30, 30, 30, 30], "shadowColor": "rgb(0, 160, 221)", } } ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="男女科目合格学时统计"), xaxis_opts=opts.AxisOpts( name='', name_location='middle', name_gap=30, # 标签与轴线之间的距离，默认为20，最好不要设置20 name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_family='Times New Roman', font_size=16 # 标签字体大小 )), yaxis_opts=opts.AxisOpts( name='小时', name_location='middle', name_gap=30, name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts( font_family='Times New Roman', font_size=16 # font_weight='bolder', )), # toolbox_opts=opts.ToolboxOpts() # 工具选项 ) .render("水晶柱状图.html") )
