在当前的教育领域，数据可视化技术的应用日益广泛，尤其是在考研分数线的统计和分析中，可视化工具能够帮助人们直观地理解和分析大量的数据信息。本项目即为此类应用的一个实例，其核心内容涉及使用Python编程语言结合pyecharts库来创建动态的图表，并利用词云图来展现数据特征。 pyecharts是一个用于生成Echarts图表的Python库，Echarts是一个由百度开源的数据可视化工具，以其丰富的图表类型和良好的交互性广泛应用于Web网页中。pyecharts封装了Echarts的接口，使得Python开发者能够更加便捷地在Python环境中创建图表，并将其嵌入Web应用或Jupyter Notebook中进行展示。 项目中提到的“约500行代码”意味着该项目具有一定的代码量，但不属于过于庞大的项目，适合用于学习和交流。此外，项目还包括了词云图的生成，词云图是一种利用文字大小来表示文本数据中各词语出现频率的图表，常用于展示热门话题、关键词汇等，能够为观察者提供一种直观的文本内容概览。 文件名称列表中包含了多个CSV文件，这些文件很可能存储了历年的考研国家分数线数据，以及相关的统计信息。CSV文件是以逗号分隔的值的纯文本文件格式，便于存储和交换表格数据，非常适合作为数据分析的原始数据源。 HTML文件可能是项目生成的网页文件，用于在Web浏览器中展示数据可视化结果。IPython Notebook文件（.ipynb）是一种交互式计算的文件格式，可以在其中编写和执行代码，并嵌入文本、数学公式、图表等元素，非常适合于数据分析、可视化以及教学和研究。 值得注意的是，项目中还包含了一个名为“.ipynb_checkpoints”的文件夹，这通常是在使用Jupyter Notebook时自动生成的，用于保存工作过程中各版本的检查点文件，以便于在出现错误时能够回退到之前的某个状态。 通过以上文件和描述可知，这个项目是一个结合了数据分析和可视化技术的教育类应用。它不仅展示了如何使用Python和相关库处理和可视化数据，还体现了在教育数据分析领域，数据可视化的重要性。对于教育工作者、数据分析师以及对考研感兴趣的学生来说，这类项目不仅提供了学习数据科学和可视化技术的实践平台，也提供了一种分析和解释教育数据的新视角。

包含内容： 1.2022~2024年全国高校在安徽的招生计划.xlsx； 2.2022~2024年全国高校在安徽的院校录取分数线.xlsx； 3.2022~2024年全国高校在安徽的专业录取分数线.xlsx； 4.专业解读（毕业去向、就业率、毕业薪资）.xlsx； 5.2023-2024中国大学排名800强完整榜单.xlsx； 6.2024USNews世界大学排名2000强.xlsx。 数据均来自于官网的官方数据收集统计。

FLMM2 通过一些二阶隐式分数线性多步法 (FLMM) 解决分数阶微分方程 (FDE) 的初始值问题。 FLMM 是对经典线性多步法 FDE 的推广，由 Lubich 于 1986 年引入。此代码实现了 3 种不同的二阶隐式 FLMM：经典梯形规则的推广、Newton-Gregory 公式的推广和泛化后向微分公式（BDF）； 默认情况下，当没有指定其他方法时，会选择 BDF。

2016-2021高考分数

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全国高校在河南的录取分数线（理科），其中只包含2017、2018、2019年本科一批、本科二批的录取分数线信息

整理了所有院校计算机以及计算机相关专业详细信息，包括录取人数推免人数报录比考试科目调剂人数复试分数线等信息，按照985、211、双非院校进行分类，前面几页是目录，每个院校的名字都是一个链接，如果想查询哪个学校的详细信息，只需要点击链接进行跳转，方便快速获取自己想要的信息

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